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mathislhc新虫 (正式写手)
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[求助]
求大神告知Matlab最小二乘法拟合分布函数 已有2人参与
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看一篇文献 其中，腐蚀损伤数据的常见分布函数有：对数正态、极值I型Gumbel分布和三参数威布尔分布； 现在只知道以上三种分布函数F(x)和腐蚀深度x 然后通过最小二乘法可以估计参数（位置参数、尺度参数和形状参数） 但小白不知道F(x)是多少啊？？ Matlab 怎么拟合呢？？？ 直接用webfit 拟合腐蚀深度，估计的参数也和文献不一样啊... 求指导！！ |
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huab1984666
新虫 (著名写手)
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【答案】应助回帖
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以对正态分布为例 以一种情况：损伤系数X与一个自标量（例如温度T） 目标函数：Mifit.m function f=Myfit(beta) data=load('XX.txt'); T=data(:,1); x=data(:,2); %% mu=beta(1); sigma=beta(2) FX=lognpdf(T,mu,sigma) PX=(FX-x).^2 MT= sum(PX); %% F-test检验参数 f=MT./(length(T)-2); %2为未知参数的个数； 优化拟合工具：以模式搜索法patternsearch为例 lb=[0 0]; %未知参数mu和sigma最小估计 ub=[inf inf];%未知参数mu和sigma最大估计 options = psoptimset('Display','Iter','MaxIter',500,'TolFun',1e-6,'TolX',1e-6,'CompleteSearch','on'); beta0=[0.76]; [beta,fval,exitflag,output] = patternsearch(@Mifit,beta0,[],[],[],[],lb,ub,options ); beta0=beta; [beta,fval,exitflag,output] = patternsearch(@Mifit,beta0,[],[],[],[],lb,ub,options ); %% mu=beta(1); sigma=beta(2); %% data=load('XX.txt'); T=data(:,1); x=data(:,2); FX=lognpdf(T,mu,sigma) plot(T,data,'r.',T,FX,'k-'); 第二种情况：之检验损伤系数X的最佳分布；X的数据做图为Y轴 以log-normal分布为例 你用“”help lognfit“” 就知道怎么用了 parmhat = lognfit(data) [parmhat,parmci] = lognfit(data) [parmhat,parmci] = lognfit(data,alpha) [...] = lognfit(data,alpha,censoring) [...] = lognfit(data,alpha,censoring,freq) [...] = lognfit(data,alpha,censoring,freq,options)； 其中data就是你的X值，alpha就是代表置信的α值 |
6楼2016-11-21 09:28:21
FMStation
至尊木虫 (知名作家)
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- 专业: 计算机应用技术
【答案】应助回帖
感谢参与，应助指数 +1
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https://www.mathworks.com/exampl ... ng-the-fit-function Fit Exponential Models Using the fit Function https://www.mathworks.com/examples/curvefitting Curve Fitting Toolbox |
2楼2016-11-16 10:39:08
mathislhc
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3楼2016-11-16 12:14:23
mathislhc
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4楼2016-11-16 19:48:17
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