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巨猩奥尼尔铜虫 (小有名气)
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为什么利用MATLAB拟合得到的多项式函数R=0.9992，而求出来的Z值与实际Z值误差却很大？ 已有3人参与
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以下是MATLAB拟合结果： Linear model Poly55: f(x,y) = p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2 + p30*x^3 + p21*x^2*y + p12*x*y^2 + p03*y^3 + p40*x^4 + p31*x^3*y + p22*x^2*y^2 + p13*x*y^3 + p04*y^4 + p50*x^5 + p41*x^4*y + p32*x^3*y^2 + p23*x^2*y^3 + p14*x*y^4 + p05*y^5 Coefficients (with 95% confidence bounds): p00 = 0.0226 (-0.06975, 0.115) p10 = 0.2718 (0.06219, 0.4814) p01 = -0.6836 (-3.116, 1.748) p20 = 9.223 (8.684, 9.762) p11 = -6.219 (-10.63, -1.808) p02 = 8.048 (-17.54, 33.64) p30 = -7.992 (-9.399, -6.586) p21 = -154.4 (-162.9, -146) p12 = 53.07 (18.3, 87.84) p03 = -46.51 (-181, 87.95) p40 = -264.8 (-268.5, -261) p31 = 92.77 (78.05, 107.5) p22 = 845.7 (801.2, 890.2) p13 = -199.8 (-321.4, -78.15) p04 = 132.5 (-220.4, 485.3) p50 = 16.18 (5.436, 26.93) p41 = 1226 (1207, 1246) p32 = -260.5 (-298.9, -222.1) p23 = -1520 (-1598, -1442) p14 = 279.7 (120.4, 438.9) p05 = -149.1 (-519, 220.9) Goodness of fit: SSE: 4.894e-09 R-square: 0.9992 Adjusted R-square: 0.9992 RMSE: 1.347e-06 但是通过excel里的数据发现，误差大都很大，甚至达到200%，有大神解答一下吗，或者有没有更好的方案？谢谢各位@月只蓝 |
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2020-09-01 15:45:59, 204.87 K
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请问还有没有用Latex写文章的小伙伴们？
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由于你是利用拟合工具箱做，其结果你注意到了吗？得到的拟合值是不完全确定的，但满足95%的置信度，所以你应该用其他的拟合函数来求解。 发自小木虫Android客户端 |
2楼2020-09-01 16:32:04
独孤神宇
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个别数据误差大没有关系。你这残差和均方根都不大，可能你数据比较小。拟合效果来看已经不错了，是不是代入计算有误，这个不是有个拟合效果图对比图么，看看就知道了 发自小木虫Android客户端 |
3楼2020-09-01 17:10:38
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用nlinfit函数，可以得到如下系数 p 0=-0.24984 ；p 1= 0.19341 ；p 2= 6.1354 ；p 3= 14.989 ；p 4= -4.6701 p 5= -60.268 ；p 6= -7.6498 ；p 7= -241.76 ；p 8= 41.596 ；p 9= 295.95 p 10= -306.07 ；p11=89.526 ；p 12= 1287.6 ；p 13 = -162.03 ；p 14= -726.56 p 15= 23.859 ；p 16= 1431.8 ；p 17= -253.23 ；p 18= -2267.5 ；p 19= 233.2；p 20 = 713.6 其模型为 y=p0+ k1*x + p2*y +p3*x.^2 + p4*x.*y + k5*y.^2 + p6*x.^3 + p7*x^2.*y + p8*x.*y.^2 + p9*y.^3 +p10*x.^4 + p11*x.^3.*y +p12*.^2.*y.^2+ p13*x.*y.^3 +p14*y.^4 + p15*x.^5 +p16*x.^4.*y +p17*x.^3.*y.^2 + p18*x.^2.*y.^3 + p19*x.*y.^4 + p20*y.^5  123.jpg |
9楼2020-09-03 22:41:49
10楼2020-09-04 00:45:41
