Matlab 曲线拟合之polyfit与polyval函数

 polyfit与polyval函数 

p=polyfit(x,y,n)  % x,y为对应的自变量，n为需要拟合的最高次幂
[p,s]= polyfit(x,y,n)

 说明：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。
 x必须是单调的。矩阵s用于生成预测值的误差估计。

y=polyval(p,x)  %根据拟合的函数得出x对应的因变量的值
[y,DELTA]=polyval(p,x,s)

说明：y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数P的多项式的值。
[y,DELTA]=polyval(p,x,s) 使用polyfit函数的选项输出s得出误差估计Y DELTA。
它假设polyfit函数数据输入的误差是独立正态的，并且方差为常数。
则Y DELTA将至少包含50%的预测值。

y=p(1)*x^n+...+p(n)*x+p(n+1);

有如下数据：

时间t

1900

1910

1920

1930

1940

1950

1960

1970

1980