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俠梦瘪瘪

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[求助] 急急急！五个自变量，一个因变量求高版本1stopt代跑程序。先谢谢您。已有1人参与

五个自变量，一个因变量求高版本1stopt代跑程序。

Title "Type your title here";
Parameters a1,a2,
         b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8,b9,
         c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,
         d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,
         e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9;
Variable y,x1,x2,x3,x4,x5;
Function y=(a1*ln(x1)+a2)*
         ((b1*x1^2+b2*x1+b3)*x2^2+(b4*x1^2+b5*x1+b6)*x2+(b7*x1^2+b8*x1+b9))*
         ((c1*x1^2+c2*x1+c3)*x3^2+(c4*x1^2+c5*x1+c6)*x3+(c7*x1^2+c8*x1+c9))*
         ((d1*x1^2+d2*x1+d3)*x4^2+(d4*x1^2+d5*x1+d6)*x4+(d7*x1^2+d8*x1+d9))*
         ((e1*x1^2+e2*x1+e3)*x5^2+(e4*x1^2+e5*x1+e6)*x5+(e7*x1^2+e8*x1+e9));

data;
//y             x1    x2    x3    x4    x5
0.986017911 0.1 0.5 1 0.5 0.859748804
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1.129739548 0.3 0.5 1 0.5 1.046650718
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1.220504738 0.5 0.5 1 0.5 0.859748804
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1楼 2020-07-08 15:33:24

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dingd

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2楼2020-07-08 21:20:22

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2楼: Originally posted by dingd at 2020-07-08 21:20:22
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谢谢你的回答。我已经试过了，可是解不唯一，想看下是否是版本的问题。但我只有高版本的试用版，对参数个数有限制，所以想求助大家。

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3楼2020-07-08 21:24:18

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独孤神宇: 金币+2, 鼓励交流 2020-07-09 08:30:38

感觉楼主的模型公式就是多解（过拟合）。多运行几次，看看指标“残差平方和”是否一样？如果一样但解不唯一，说明过拟合，公式本身有问题。

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4楼2020-07-08 22:15:26

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俠梦瘪瘪

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4楼: Originally posted by dingd at 2020-07-08 22:15:26
感觉楼主的模型公式就是多解（过拟合）。多运行几次，看看指标“残差平方和”是否一样？如果一样但解不唯一，说明过拟合，公式本身有问题。

您好，谢谢您的解答。我运行的指标“残差平方和”不一样，解也不唯一。这样的情况该怎么理解呢？

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5楼2020-07-09 09:56:29

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dingd

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【答案】应助回帖

取了大概十分之一的数据，三次计算结果如下，目标函数“残差平方和(SSR)”完全一样，但参数值均不相同，数目模型公式是过拟合的，多解。想唯一稳定解，要么修改模型公式，要么给各参数加范围约束。

1：
均方差(RMSE) 0.0311729745238299
残差平方和(SSR) 0.0310961389012271
相关系数(R) 0.986596284377955

参数名参数值
a1 0.737932942057811
a2 1.51012529580284
b1 0.958127891787665
b2 -2.64515853075774
b3 1.20021575627738
b4 -0.310937188068137
b5 1.97980246330218
b6 -1.149403969501
....

2：
均方差(RMSE) 0.0311729745238299
残差平方和(SSR) 0.0310961389012271
相关系数(R) 0.986596284377954

参数名参数值
a1 0.878812905369598
a2 1.72903087730653
b1 -0.629011777235386
b2 0.0466622918520236
b3 0.00982422863684973
b4 13.7460605009142
b5 -18.2597062897661
b6 5.94460476623179
。。。

3：
均方差(RMSE) 0.0311729745238299
残差平方和(SSR) 0.0310961389012271
相关系数(R) 0.986596284377954

参数名参数值
a1 -5.13100446673338
a2 -4.59731282954518
b1 -7.7029352367485
b2 -2.1589310684862
b3 3.04722025225985
b4 5.47110165342583
b5 1.81628641025439
b6 -2.36100051896631
...

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6楼2020-07-09 11:46:16

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俠梦瘪瘪

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引用回帖:

6楼: Originally posted by dingd at 2020-07-09 11:46:16
取了大概十分之一的数据，三次计算结果如下，目标函数“残差平方和(SSR)”完全一样，但参数值均不相同，数目模型公式是过拟合的，多解。想唯一稳定解，要么修改模型公式，要么给各参数加范围约束。

1：
均方差( ...

谢谢您。我增加了下约束条件，我这边低版本的考虑不了，您那边方便帮我计算一下吗？

  Title "Type your title here";
Parameters a1,a2,
         b1,b2,b3,b4,b5,b6,
         c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,
         d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,
         e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9;
Variable y,x1,x2,x3,x4,x5;
Function y=(a1*ln(x1)+a2)*
         ((b1*x1^2+b2*x1+b3)*x2+(b4*x1^2+b5*x1+b6))*
         ((c1*x1^2+c2*x1+c3)*x3^2+(c4*x1^2+c5*x1+c6)*x3+(c7*x1^2+c8*x1+c9))*
         ((d1*x1^2+d2*x1+d3)*x4^2+(d4*x1^2+d5*x1+d6)*x4+(d7*x1^2+d8*x1+d9))*
         ((e1*x1^2+e2*x1+e3)*x5^2+(e4*x1^2+e5*x1+e6)*x5+(e7*x1^2+e8*x1+e9));
         0<(a1*ln(x1)+a2)<=1;
         0<((b1*x1^2+b2*x1+b3)*x2+(b4*x1^2+b5*x1+b6))<=1;
         0<((d1*x1^2+d2*x1+d3)*x4^2+(d4*x1^2+d5*x1+d6)*x4+(d7*x1^2+d8*x1+d9))<=1;
         0<((c1*x1^2+c2*x1+c3)*x3^2+(c4*x1^2+c5*x1+c6)*x3+(c7*x1^2+c8*x1+c9))<=1;
         0<((e1*x1^2+e2*x1+e3)*x5^2+(e4*x1^2+e5*x1+e6)*x5+(e7*x1^2+e8*x1+e9))<=1;


data;
//y             x1    x2    x3    x4    x5
0.986017911 0.1 0.5 1 0.5 0.859748804
1.162917584 0.3 0.5 1 0.5 0.859748804
1.192603955 0.5 0.5 1 0.5 0.859748804
1.211513324 0.7 0.5 1 0.5 0.859748804
1.238830671 0.9 0.5 1 0.5 0.859748804
1.059654418 0.5 0.5 1 0.5 0.429874402
1.279628092 0.5 0.5 1 0.5 1.289623206
1.353840588 0.5 0.5 1 0.5 1.719497608
0.966946025 0.1 0.5 1 0.5 0.429874402
1.11259511 0.1 0.5 1 0.5 1.289623206
1.207268207 0.1 0.5 1 0.5 1.719497608
1.007360839 0.3 0.5 1 0.5 0.429874402
1.275707289 0.3 0.5 1 0.5 1.289623206
1.3548611 0.3 0.5 1 0.5 1.719497608
1.074280045 0.7 0.5 1 0.5 0.429874402
1.282334618 0.7 0.5 1 0.5 1.289623206
1.352084686 0.7 0.5 1 0.5 1.719497608
1.106216273 0.9 0.5 1 0.5 0.429874402
1.291492983 0.9 0.5 1 0.5 1.289623206
1.360096285 0.9 0.5 1 0.5 1.719497608
1.327700666 0.5 0 1 0.5 0.859748804
1.304368765 0.5 0.25 1 0.5 0.859748804
1.123826125 0.5 0.75 1 0.5 0.859748804
1.293818466 0.1 0 1 0.5 0.859748804
1.266944231 0.1 0.25 1 0.5 0.859748804
0.597803936 0.1 0.75 1 0.5 0.859748804
1.325938106 0.3 0 1 0.5 0.859748804
1.301226243 0.3 0.25 1 0.5 0.859748804
0.910395249 0.3 0.75 1 0.5 0.859748804
1.333748429 0.7 0 1 0.5 0.859748804
1.312138268 0.7 0.25 1 0.5 0.859748804
1.187315556 0.7 0.75 1 0.5 0.859748804
1.351037839 0.9 0 1 0.5 0.859748804
1.329700499 0.9 0.25 1 0.5 0.859748804
1.205618113 0.9 0.75 1 0.5 0.859748804
1.041444757 0.5 0.5 0.5 0.5 0.859748804
1.237834276 0.5 0.5 1.5 0.5 0.859748804
1.156375358 0.5 0.5 2 0.5 0.859748804
0.627287349 0.1 0.5 0.5 0.5 0.859748804
1.167932921 0.1 0.5 1.5 0.5 0.859748804
1.136634057 0.1 0.5 2 0.5 0.859748804
0.922907819 0.3 0.5 0.5 0.5 0.859748804
1.220105521 0.3 0.5 1.5 0.5 0.859748804
1.153293188 0.3 0.5 2 0.5 0.859748804
1.077334943 0.7 0.5 0.5 0.5 0.859748804
1.243093872 0.7 0.5 1.5 0.5 0.859748804
1.156285749 0.7 0.5 2 0.5 0.859748804
1.126252519 0.9 0.5 0.5 0.5 0.859748804
1.260685671 0.9 0.5 1.5 0.5 0.859748804
1.163390814 0.9 0.5 2 0.5 0.859748804
1.158936514 0.5 0.5 1 0 0.859748804
1.059617934 0.5 0.5 1 0.25 0.859748804
1.603695363 0.5 0.5 1 0.75 0.859748804
0.976001401 0.1 0.5 1 0 0.859748804
0.909820146 0.1 0.5 1 0.25 0.859748804
1.392879285 0.1 0.5 1 0.75 0.859748804
1.134577606 0.3 0.5 1 0 0.859748804
1.032220273 0.3 0.5 1 0.25 0.859748804
1.544082776 0.3 0.5 1 0.75 0.859748804
1.166677093 0.7 0.5 1 0 0.859748804
1.06629838 0.7 0.5 1 0.25 0.859748804
1.620981907 0.7 0.5 1 0.75 0.859748804
1.178500535 0.9 0.5 1 0 0.859748804
1.084332618 0.9 0.5 1 0.25 0.859748804
1.664731784 0.9 0.5 1 0.75 0.859748804
1.140310412 0.5 0.5 1 0.5 1.719497608
1.22051203 0.5 0.5 1 0.5 0.573165869
0.959032703 0.1 0.5 1 0.5 1.719497608
0.976282996 0.1 0.5 1 0.5 0.573165869
1.128674498 0.3 0.5 1 0.5 1.719497608
1.150385449 0.3 0.5 1 0.5 0.573165869
1.143821433 0.7 0.5 1 0.5 1.719497608
1.235484618 0.7 0.5 1 0.5 0.573165869
1.156907073 0.9 0.5 1 0.5 1.719497608
1.268513571 0.9 0.5 1 0.5 0.573165869
1.256436818 0.5 0.5 1 0.5 0.585625997
1.14564785 0.5 0.5 1 0.5 1.046650718
1.124529707 0.5 0.5 1 0.5 1.146331738
1.013676227 0.1 0.5 1 0.5 0.585625997
0.958576673 0.1 0.5 1 0.5 1.046650718
0.942772985 0.1 0.5 1 0.5 1.146331738
1.184171337 0.3 0.5 1 0.5 0.585625997
1.129739548 0.3 0.5 1 0.5 1.046650718
1.111843928 0.3 0.5 1 0.5 1.146331738
1.275629558 0.7 0.5 1 0.5 0.585625997
1.159718252 0.7 0.5 1 0.5 1.046650718
1.130602748 0.7 0.5 1 0.5 1.146331738
1.312806495 0.9 0.5 1 0.5 0.585625997
1.186830655 0.9 0.5 1 0.5 1.046650718
1.160235347 0.9 0.5 1 0.5 1.146331738
1.220504738 0.5 0.5 1 0.5 0.859748804
1.165281271 0.5 0.5 1 0.5 0.859748804
1.148148291 0.5 0.5 1 0.5 0.859748804
0.996800029 0.1 0.5 1 0.5 0.859748804
0.972340186 0.1 0.5 1 0.5 0.859748804
0.963142415 0.1 0.5 1 0.5 0.859748804
1.185120493 0.3 0.5 1 0.5 0.859748804
1.141186636 0.3 0.5 1 0.5 0.859748804
1.126407163 0.3 0.5 1 0.5 0.859748804
1.242198629 0.7 0.5 1 0.5 0.859748804
1.181202075 0.7 0.5 1 0.5 0.859748804
1.163283168 0.7 0.5 1 0.5 0.859748804
1.270397412 0.9 0.5 1 0.5 0.859748804
1.208308967 0.9 0.5 1 0.5 0.859748804
1.189345329 0.9 0.5 1 0.5 0.859748804
1.195761861 0.5 0.5 1 0.5 0.859748804
1.193581285 0.5 0.5 1 0.5 0.859748804
1.200318685 0.5 0.5 1 0.5 0.859748804
0.955897971 0.1 0.5 1 0.5 0.859748804
1.050180164 0.1 0.5 1 0.5 0.859748804
1.091013757 0.1 0.5 1 0.5 0.859748804
1.155343185 0.3 0.5 1 0.5 0.859748804
1.174228344 0.3 0.5 1 0.5 0.859748804
1.189924486 0.3 0.5 1 0.5 0.859748804
1.219715494 0.7 0.5 1 0.5 0.859748804
1.207766633 0.7 0.5 1 0.5 0.859748804
1.210435104 0.7 0.5 1 0.5 0.859748804
1.247022841 0.9 0.5 1 0.5 0.859748804
1.234156287 0.9 0.5 1 0.5 0.859748804
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