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lovefei0119

银虫 (小有名气)

[交流] 【求助】三维数据怎么拟合啊 已有2人参与

有一组三位数据,请问怎么拟合啊?
x        y        Z
5        50        0.173
5        91        0.182
5        190        0.183
15        50        0.153
15        91        0.161
15        190        0.159
25        50        0.107
25        91        0.103
25        190        0.105
35        50        0.070
35        91        0.077
35        190        0.08
45        50        0.041
45        91        0.057
45        190        0.059
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xianggui7895

银虫 (小有名气)

★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
kuhailangyu(金币+1):谢谢参与 2010-04-01 21:41
Matlab R2009b里面有个sftool曲面拟合工具
2楼2010-04-01 21:35:58
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lovefei0119

银虫 (小有名气)

我装的MATLAB7.0里面好像没有sftool曲面拟合工具 ????
3楼2010-04-02 10:10:40
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xiegangmai

版主 (职业作家)

我没头衔

优秀版主优秀版主优秀版主

★
小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
拟合成曲线或是曲面?
要得到表达式吗?
可以采用最小二乘法进行拟合。
明德厚学、求是创新
4楼2010-04-02 11:15:34
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牧野静枫

据说exce里面也可以拟合 不过没试过 等待答案啊..我也想知道l
5楼2010-04-02 11:18:00
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lovefei0119

银虫 (小有名气)

等高手啊
6楼2010-04-02 16:15:12
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xianggui7895

银虫 (小有名气)

★
adu886886(金币+1):谢谢交流,欢迎常来仿真编程版 2010-04-09 08:31
引用回帖:
Originally posted by lovefei0119 at 2010-04-02 10:10:40:
我装的MATLAB7.0里面好像没有sftool曲面拟合工具 ????

这个功能好像是2009a里面新加的,在curve fitting toolbox里面。
7楼2010-04-08 18:43:29
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xianggui7895

银虫 (小有名气)

★ ★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
adu886886(金币+2):谢谢交流 2010-04-09 08:31
这是用一次和二次多项式进行拟合的结果

Linear model Poly11:
     f(x,y) = p00 + p10*x + p01*y
Coefficients (with 95% confidence bounds):
       p00 =      0.1924  (0.1786, 0.2061)
       p10 =    -0.00336  (-0.003711, -0.003009)
       p01 =  5.116e-005  (-3.319e-005, 0.0001355)

Goodness of fit:
  SSE: 0.0009316
  R-square: 0.9733
  Adjusted R-square: 0.9689
  RMSE: 0.008811

Linear model Poly22:
     f(x,y) = p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2
Coefficients (with 95% confidence bounds):
       p00 =      0.1884  (0.1453, 0.2314)
       p10 =   -0.004217  (-0.00601, -0.002424)
       p01 =   0.0003079  (-0.0004288, 0.001045)
       p20 =  1.429e-005  (-1.774e-005, 4.631e-005)
       p11 =  1.295e-006  (-5.153e-006, 7.744e-006)
       p02 = -1.168e-006  (-4.048e-006, 1.712e-006)

Goodness of fit:
  SSE: 0.0007577
  R-square: 0.9783
  Adjusted R-square: 0.9663
  RMSE: 0.009175
8楼2010-04-08 18:49:47
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lovefei0119

银虫 (小有名气)

非常感谢楼上的朋友!!
9楼2010-04-09 09:33:43
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