polyfit函式是matlab中用於進行曲線擬合的一個函式。其數學基礎是最小二乘法曲線擬合原理。曲線擬合：已知離散點上的資料集，即已知在點集上的函式值，構造一個解析函式（其圖形為一曲線）使在原離散點上儘可能接近給定的值。呼叫方法：polyfit(x,y,n)。用多項式求過已知點的表示式，其中x為源資料點對應的橫座標，可為行向量、矩陣，y為源資料點對應的縱座標，可為行向量、矩陣，n為你要擬合的階數，一階直線擬合，二階拋物線擬合，並非階次越高越好，看擬合情況而定。

matlab polyfit 做出來的值從左到右表示從高次到低次的多項式係數

可以用曲線擬合或者插值的方法。曲線擬合函式為csape，插值函式為interp1

擬合出f（x）分佈的係數

然後，根據xy分別是離散點的橫縱座標（數值至少10組以上）首先，進行引數估計

*p(Xn;P)*p(X2。然後求一個P。不妨假設有高斯噪聲干擾ML估計是這個意思，現在只需要寫出上面的機率密度函式就可以了。

按你的模型，資料X的分佈是與引數有關的.，理想情況下資料y是由完全由引數決定的確定性量，則這組資料出現的總機率是，使這個總機率最大：設待估計引數P，即p(X.;P);你現在已經有了一組資料X：p(X1; P);P)*