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iwantzzz0369

新虫 (小有名气)

[求助] 非线性自定义拟合 已有2人参与

自己自訂一個函數y=A*exp(x(38.61-1/E0)),A起始值為10,EO起始值為1,擬和後結果很差如圖所示,請問該如何調整啟始值參數。謝謝。

非线性自定义拟合
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dingd

铁杆木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

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[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
2楼2017-04-04 11:18:45
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iwantzzz0369

新虫 (小有名气)

x                y
-3.2817        -100.37029
-3.2426        -98.45148
-3.2035        -96.51862
-3.1645        -94.57793
-3.1254        -92.61897
-3.0863        -90.64456
-3.0473        -88.66156
-3.0082        -86.64072
-2.9691        -84.57464
-2.9301        -82.50862
-2.891        -80.40549
-2.852        -78.32304
-2.8129        -76.37024
-2.7738        -74.61702
-2.7348        -73.03493
-2.6957        -71.57213
-2.6566        -70.16202
-2.6176        -68.76559
-2.5785        -67.34883
-2.5394        -65.88799
-2.5004        -64.3594
-2.4613        -62.73035
-2.4223        -61.03477
-2.3832        -59.30511
-2.3441        -57.5798
-2.3051        -55.91891
-2.266        -54.34453
-2.2269        -52.8386
-2.1879        -51.3555
-2.1488        -49.86464
-2.1097        -48.39173
-2.0707        -46.94625
-2.0316        -45.48237
-1.9926        -43.9961
-1.9535        -42.5216
-1.9144        -41.07361
-1.8754        -39.65699
-1.8363        -38.28852
-1.7972        -36.98945
-1.7582        -35.76299
-1.7191        -34.61288
-1.68        -33.51778
-1.641        -32.46766
-1.6019        -31.44915
-1.5629        -30.463
-1.5238        -29.49663
-1.4847        -28.52947
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-1.4066        -26.44534
-1.3675        -25.33912
-1.3285        -24.2473
-1.2894        -23.20474
-1.2503        -22.23585
-1.2113        -21.33293
-1.1722        -20.50809
-1.1332        -19.77169
-1.0941        -19.09566
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-1.016        -17.83263
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-0.89877        -15.90632
-0.85971        -15.23718
-0.82064        -14.5775
-0.78158        -13.93585
-0.74252        -13.29489
-0.70345        -12.64741
-0.66439        -11.99911
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-0.39125        -7.23191
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-0.15687        -2.53102
-0.1178        -1.76421
-0.07874        -1.00218
-0.03967        -0.24234
-6.1037E-4        0.51902
0.03845        1.28275
0.07752        2.05198
0.11658        2.83021
0.15564        3.62333
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0.23377        5.26437
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0.62441        14.71732
0.66347        15.82746
0.70254        16.98709
0.7416        18.19688
0.78066        19.4412
0.81973        20.72315
0.85879        22.05026
0.89785        23.44724
0.93692        24.93823
0.97598        26.51936
1.015        28.14606
1.0541        29.78673
1.0932        31.39154
1.1322        32.91757
1.1713        34.39006
1.2104        35.80704
1.2494        37.18128
1.2885        38.53315
1.3276        39.88331
1.3666        41.27973
1.4057        42.8169
1.4447        44.55878
1.4838        46.49158
1.5229        48.56965
1.5619        50.75833
1.601        53.0556
1.6401        55.45991
1.6791        57.9056
1.7182        60.34073
1.7573        62.73737
1.7963        65.08611
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1.8744        69.72028
1.9135        72.06835
1.9526        74.44298
1.9916        76.87841
2.0307        79.37112
2.0698        81.84896
2.1088        84.27124
2.1479        86.64305
2.187        88.70203
2.226        90.61758
2.2651        92.51062
2.3041        94.37567
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2.3823        98.03443
2.4213        99.80273
文人
3楼2017-04-04 18:28:34
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iwantzzz0369

新虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by dingd at 2017-04-04 11:18:45
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數據在樓下
文人
4楼2017-04-04 18:29:22
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pdl9527

专家顾问 (小有名气)

【答案】应助回帖

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如果用Polynomial拟合结果会很好,必须要用你的方程你和么,可能你的方程根本就不适合这个模型。

Linear model Poly3:
     f(x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4
Coefficients (with 95% confidence bounds):
       p1 =       2.132  (2.074, 2.191)
       p2 =       3.789  (3.675, 3.903)
       p3 =       21.19  (20.9, 21.49)
       p4 =      0.6758  (0.3465, 1.005)

Goodness of fit:
  SSE: 234.9
  R-square: 0.9994
  Adjusted R-square: 0.9993
  RMSE: 1.282
5楼2017-04-04 19:50:47
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