Matlab教程非参数拟合技术详解

灰色模型的最小二乘估计在参数预测这块，确实挺有用。Ansys Workbench 工程里的参数列拟合，如果你以前没接触过，会看得头大。但别担心，这篇文章讲得还挺细。像Tba的估算、Verhulst 模型的推导，公式虽然多，但一步步拆解下来，还蛮清楚的。尤其是预测值那一段，直接给出了好几个计算结果，对照着一看，理解更快。 比较推荐你顺带看看它用的误差检验方式，比如残差序列、相对误差这些，挺基础但实用。模型有没有预测能力，看这些指标就够了。搞灰色系统建模，这些思路可以直接借用到你自己的工程上，甚至别的系统预测里也能用得上。 如果你还想更深入，建议翻翻相关文章，比如粒子群优化灰色模型、GWO-LSS

数据插值和拟合技术在这份优秀的教程中得到了详尽的阐述，如果您觉得有帮助，请考虑点赞。

这是一篇PDF，专注于MATLAB在曲线拟合方面的简单实用介绍。

AnomalyDetector 是一个用于 MATLAB 环境的非参数异常检测器，可用于进行 时空异常检测。源代码在 Linux 系统下使用 MATLAB R2009b 进行了测试。此工具不依赖于非标准库，除了用于可视化的 tight_subplot.m 函数外，代码所需的所有文件均在工作目录中。数据集位于“数据”文件夹中，其中包含清理和对齐的传感器数据。 要测试 非参数方法，可在工作目录中键入 nonparametric_approach。 要测试 概率方法，则可通过在工作目录中键入 probabilistic_approach。 无论哪种方法，均可在数秒内获得测试结果。

该软件利用Gibbs Sampler实现了无限合并马尔可夫模型(IHMM)和无限Wishart混合模型(IWMM), 用于分析动态功能连接。 其中，IHMM基于Juergen Van Gaels IHMM工具箱构建，并通过demoIHMM.m进行演示。IWMM则通过demo_wishartMM.m进行演示，用于计算新数据集的预测可能性。 该软件已应用于已提交出版物“用于动态功能连接的模型的预测评估”的部分研究。

非参数估计的可转债，嗯，这个资源挺有料的。文章是 2007 年的，虽然不新，但讲得还挺实在。用了核密度估计这招，专门可转债的价值——比如像华菱转债这种带转股条款的，估值起来真不容易。作者不是靠传统金融模型那一套，而是走了统计这条路，看得出来还挺注重实证。你要是做前端的，刚好对金融数据可视化感兴趣，这篇值得一看，数据+方法一应俱全。

通过观察图表可见，三次拟合展现出较佳结果，显示出其优势。

function a_b_c = wbl3fit(x) % f(x) = ba^(-b)(x-c)^(b-1)*exp(-((x-c)/a)^b) % a ---尺度参数% b ---形状参数% c ---位置参数

此代码执行双尾 Cox-Stuart 检验的一种版本，用于检验向量 V 中是否存在趋势。该检验的零假设是 V 中不存在趋势。检验结果在 H 中返回，其中 H = 1 表示在 alpha 显著性水平上拒绝原假设，H = 0 表示未能在 alpha 显著性水平上拒绝原假设。