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1135725495铁杆木虫 (著名写手)
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用matlab软件计算置信区间，算出来的结果过大怎么解决？？？ @月只蓝 |
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你好！以下是用matlab计算的结果,使用的ci = nlparci(k,residual,jacobian)函数，置信度为95%。算出来的决定系数在0.9以上呢。算出来的置信区间好大啊，不知问题出在哪？ ci = 1.0e+03 * -0.1666 0.1667 -0.0000 0.0000 -0.1562 0.1562 -6.0471 6.0552 以fmincon()的结果为初值，使用函数lsqnonlin()估计得到的参数值为: k1 = 0.05881980024 k2 = 0.00000000000 k3 = 0.00396318725 k4 = 4.05955359944 The sum of the squares is: 6.0e-06 output = firstorderopt: 6.1534e-07 iterations: 1 funcCount: 10 cgiterations: 0 algorithm: 'trust-region-reflective' message: [1x425 char] |
3楼2017-04-11 11:16:48
月只蓝
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2楼2017-04-11 10:02:44
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4楼2017-04-11 11:22:39
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下面是程序，方程 r1 =-dc/dt=(k(1)*c^2-0.25*k(2)*(9.404-c)^2)/(1+k(3)*c+0.5*k(4)*(9.404-c))^2，数据是c关于t的方程，因变化量c,自变量是t,待估计参数k(1),k(2),k(3),k(4) function parafit % % r1 =(k(1)*c^2-0.25*k(2)*(9.404-c)^2)/(1+k(3)*c+0.5*k(4)*(9.404-c))^2; % % dCAdt = - r1; clear all clc % t/min CA / mol/L Kinetics=[0 8.8599786 3 7.81716904 6 7.3661532 9 7.062404 12 6.82862056 15 6.63696704 18 6.47380764 21 6.33133704 31 5.95301412 41 5.6663802 51 5.43447756 61 5.23953264]; k0 = [0.04539 0.008031 0.07300 3.0230]; % 参数初值 lb = [0 0 0 0]; % 参数下限 ub =[1 1 1 10]; % 参数上限 x0 = [8.8599786]; yexp = Kinetics; warning off % 使用函数fmincon()进行参数估计 [k,fval,flag] = fmincon(@ObjFunc7Fmincon,k0,[],[],[],[],lb,ub,[],[],x0,yexp); fprintf('\n使用函数fmincon()估计得到的参数值为:\n') fprintf('\tk1 = %.11f\n',k(1)) fprintf('\tk2 = %.11f\n',k(2)) fprintf('\tk3 = %.11f\n',k(3)) fprintf('\tk4 = %.11f\n',k(4)) fprintf(' The sum of the squares is: %.1e\n\n',fval) k_fm= k; warning off % 使用函数lsqnonlin()进行参数估计 [k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda, jacobian,] = ... lsqnonlin(@ObjFunc7LNL,k0,lb,ub,[],x0,yexp); ci = nlparci(k,residual,jacobian) fprintf('\n\n使用函数lsqnonlin()估计得到的参数值为:\n') fprintf('\tk1 = %.11f\n',k(1)) fprintf('\tk2 = %.11f\n',k(2)) fprintf('\tk3 = %.11f\n',k(3)) fprintf('\tk4 = %.11f\n',k(4)) fprintf(' The sum of the squares is: %.1e\n\n',resnorm) k_ls = k; output warning off % 以函数fmincon()估计得到的结果为初值，使用函数lsqnonlin()进行参数估计 k0 = k_fm; [k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = ... lsqnonlin(@ObjFunc7LNL,k0,lb,ub,[],x0,yexp); ci = nlparci(k,residual,jacobian) fprintf('\n\n以fmincon()的结果为初值，使用函数lsqnonlin()估计得到的参数值为:\n') fprintf('\tk1 = %.11f\n',k(1)) fprintf('\tk2 = %.11f\n',k(2)) fprintf('\tk3 = %.11f\n',k(3)) fprintf('\tk4 = %.11f\n',k(4)) fprintf(' The sum of the squares is: %.1e\n\n',resnorm) k_fmls = k; output tspan = [0 3 6 9 12 15 18 21 31 41 51 61]; [t x] = ode45(@KineticEqs,tspan,x0,[],k_fmls); figure; plot(t,x,'o-',t,yexp(:,2),'*');legend('Predictive value','Experimental data') x % ------------------------------------------------------------------ function f = ObjFunc7Fmincon(k,x0,yexp) tspan = [0 3 6 9 12 15 18 21 31 41 51 61]; [t x] = ode45(@KineticEqs,tspan,x0,[],k); f = sum((x-yexp(:,2)).^2) ; % ------------------------------------------------------------------ function f = ObjFunc7LNL(k,x0,yexp) tspan = [0 3 6 9 12 15 18 21 31 41 51 61]; [t x] = ode45(@KineticEqs,tspan,x0,[],k); f1 = x - yexp(:,2); f = [f1]; % ------------------------------------------------------------------ function dxdt = KineticEqs(t,x,k) dxdt=-(k(1)*x^2-0.25*k(2)*(9.404-x)^2)/(1+k(3)*x+0.5*k(4)*(9.404-x))^2; |
5楼2017-04-11 12:31:25
