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求助：多变量曲线拟合，没有经验公式 已有2人参与
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各路好： 遇到一个多元曲线拟合的问题，请大神们多多指教！4个自变量，一个因变量。在未知其经验模型（公式）的情况下，希望通过拟合找出因变量和4个自变量之间的关系方程。跪求大神帮忙！！ 这是我的实验数据： 自变量：x1、x2、y1、y2 因变量：z x1 x2 y1 y2 z 15.5 55 3 2.900 0.490 15.5 55 3 2.800 0.550 15.5 55 3 2.200 0.570 15.5 55 3 2.000 0.560 15.5 55 3 1.700 0.540 15.5 55 3 1.130 0.540 15.5 55 5 4.200 0.560 15.5 55 5 3.900 0.600 15.5 55 5 3.200 0.660 15.5 55 5 2.900 0.660 15.5 55 5 2.000 0.560 15.5 55 5 1.880 0.660 15.7 75 3 2.900 0.430 15.7 75 3 2.700 0.450 15.7 75 3 2.300 0.450 15.7 75 3 2.200 0.450 15.7 75 3 2.100 0.470 15.7 75 3 1.900 0.480 15.7 75 5 4.800 0.560 15.7 75 5 4.100 0.600 15.7 75 5 4.000 0.620 15.7 75 5 3.800 0.650 15.7 75 5 3.500 0.660 15.7 75 5 3.000 0.660 13.6 65 5 4.800 0.570 13.6 65 5 4.000 0.590 13.6 65 5 3.900 0.590 13.6 65 5 3.500 0.610 13.6 65 5 2.900 0.600 13.6 65 5 2.700 0.630 |
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独孤神宇
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【答案】应助回帖
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感谢参与，应助指数 +1
明~~明: 金币+100, ★★★★★最佳答案 2020-03-30 15:03:16
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公式: y = p1+p2*x1*x2+p3*x1*x3+p4*x1*x4+p5*x2*x3+p6*x2*x4+p7*x3*x4+p8*x1+p9*x2+p10*x3 算法: 通用全局优化算法(UGO1) 均方差(RMSE): 0.024251531120109 残差平方和(SSR): 0.0176441028500885 相关系数(R): 0.938436263930543 相关系数之平方(R^2): 0.880662621459916 修正R平方(Adj. R^2): -0.0156841825947779 确定系数(DC): 0.880610996593591 参数名 参数值 =============== =============== p1 54.7652020510662 p2 -0.0178486635187204 p3 0.961172136628108 p4 0.00365343082029621 p5 -0.00596006790357996 p6 -0.00146805588555797 p7 0.00207403237575763 p8 -3.63845590376843 p9 0.314705399323611 p10 -14.5311369277607 |
2楼2020-03-11 16:06:58
【答案】应助回帖
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PLS 回归:z 与 x1, x2, y1, y2 方法 交叉验证 无 要计算的分量 集合 已计算的分量数 8 z 的方差分析 来源 自由度 SS MS F P 回归 8 0.130858 0.0163573 20.29 0.000 残差误差 21 0.016928 0.0008061 合计 29 0.147787 z 的模型选择和验证 分量 X 方差 误差 R-Sq 1 0.65434 0.0852509 0.423149 2 0.82538 0.0426651 0.711306 3 0.91800 0.0327331 0.778511 4 0.99451 0.0317852 0.784925 5 0.99882 0.0234600 0.841257 6 0.99938 0.0183425 0.875885 7 1.00000 0.0170233 0.884812 8 1.00000 0.0169285 0.885453 系数 z z 标准化 常量 1.13408 0.00000 x1 0.01244 0.14272 x2 -0.01596 -2.03415 y1 -0.23091 -3.22346 y2 -0.00138 -0.01850 x2*y1 0.00494 5.18400 y1*y2 0.02037 1.80690 x2*y2 -0.00029 -0.29516 x2*y1*y2 -0.00035 -2.23866 |
3楼2020-03-11 16:50:03