看你用的是哪个函数了，如果是 fit 的话，第二个返回值里有你要的东西要学会自己看文档哦fitobject，gof = fitx，y，fitType；我觉得你的拟合没问题，问题是9次多项式可能不足以拟合出这条曲线，从图上来看300400这段拟合的结果是对的，后面就完全不对了，你可能需要更高次的多项式来进行拟合，或者结合其他函数进行拟合，比如说加入三角函数，指数。

text1，miny04，#39px=#39，poly2strp，#39x#39legend#39原数据#39，#39拟合数据#39，#39误差#39；拟合效果一般是不看次数，是在于关注拟合误差，一般拟合的都是根据最小二乘法实现的，首先你可以根据拟合优度R^2判断拟合效果越接近1越好，其次就是看拟合误差，至于怎么查看，你可以help polyfit调用拟合误差祝好运。

R^2衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系R^2等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消；如果你想使用多项式拟合，你可以使用polyfit函数，如果是其他形式的拟合，建议你使用cftool，即数据拟合工具箱，误差都是能够给出的。

matlab拟合后的函数怎么求得方程

1、实施函数拟合的较完整描述x = 011y = 21 23 25 29 32 33 38 41 49 54 58dy = 015for n = 16 a，S = polyfitx，y，n An = a da = dy*。

2、007519 009984， 005054d = 03665 05227， 02103e = 266 2658， 2662拟合的误差sse 13230e05 说了这么多，希望你能明白，了解模型性质是很有必要的。

3、Year2=20002020P2 S2=polyfitYear，Population，3Population1=polyvalP2，Year1Population2=polyvalP2，Year2plotYear，Population，#39*#39，Year2，Population2，#39X#39，Year1，Population1这里的S2是误差的大小~。

4、可以但比较困难，需要太多的数据，三维以上难以在图上直观表达，而公式是可以的对于多维情况，在曲线拟合的情况，每增加一个变量，所需数据都会以几何级数增加，这个叫维灾，所以不过不是万不得已要避免。

5、1误差平方和SSE2 RSquare复相关系数或复测定系数3 Adjusted RSquare调整自由度复相关系数4Root mearn squared errorRMSE，均方根误差。

matlab拟合函数怎么看拟合误差程度

f=@c，x c1*expc2*x+c3c=lsqcurvefitf，ones1，3，x，yfplot#3929489e3*exp39277e4*x29071e3#39，0，22，#39r#39hold on plotx，y，#39*#39结果是这样的，你的拟合不是有什么。

6次拟合，误差小点 x=19 22 27 30 34 36 39 40 51 68 85 92 107 116 129 153 171 18 19 20 216 224 237 24 268 337 367 449 57 67 72 81 98。

x=0002098#39y=sin4*pi*x+randsizex此时xy之间的函数近似的为正弦关系，频率为2，但是存在一个误差项可以通过作图看出它们的大体分布plotx，y，#39*#39，#39markersize#39，2打开曲线拟合共工具界面。