如何在MATLAB中进行数据拟合
在进行评价时，我们常常需要进行问卷调查，并根据专家打分的结果进行下一步的计算。
这时候，我们需要检查一下专家打分结果是否符合离散度要求（一般离散度<0.05），如果专家数据过于离散，势必会对后面的模型产生影响。
最好的方式是计算离散度后，让专家重新调整打分（云模型就是这种方法），但是在实际操作中较为困难。
那么，我们能否对数据进行科学处理，使数据更严谨呢？是否能操作，很大程度上取决于方法是否得当、科学。
这里介绍一种用MATLAB进行数据拟合的方法，供各位参考。PS：MATLAB的表格不太熟练，专家编号是1,2，3,4；评估项的编号是ABCD。
| 专家/评估项 | A | B | C | D |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 73 | 75 | 63 | 75 |
| 2 | 71 | 87 | 89 | 80 |
| 3 | 64 | 76 | 85 | 76 |
| 4 | 66 | 90 | 63 | 88 |
计算每位专家的离散系数
离散系数=标准差/均值
| 专家 | 离散系数 |
|---|---|
| 1 | 0.06968 |
| 2 | 0.086226 |
| 3 | 0.099168 |
| 4 | 0.160471 |
从表2看出，4位专家的打分结果都不理想，因此进行拟合，代码如下。
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clc
format long g %不以科学计数法出现最终结果
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