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aimforao

禁虫 (正式写手)
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1楼 2011-10-19 19:41:02
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mmjjwanm

金虫 (正式写手)
引用回帖:
6楼: Originally posted by change0618 at 2011-10-20 21:06:36:
方程可以转化成一下的线性形式：




计算步骤：
ie=[0.365 0.479 0.592 0.427 0.575 0.711 0.595 0.701 0.891]';
x1=[-7.022 -7.022 -7.022 -7.096 -7.096 ...

数学建模高人！
hiahia,您老人家滴头像很香艳
开个玩笑，呵呵，以后多向你学习
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8楼2011-10-20 21:50:12
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mmjjwanm

金虫 (正式写手)
★
jjdg(金币+1): 感谢参与 2011-10-20 01:29:24
什么和什么的相关系数？？
R^2么？

拟合优度？衡量方程的拟合优劣的指标？
赞一下(1人) 回复此楼
2楼2011-10-19 21:48:00
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aimforao

禁虫 (正式写手)
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3楼2011-10-19 22:00:47
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mmjjwanm

金虫 (正式写手)
★ ★ ★
jjdg(金币+2): 感谢参与 2011-10-20 01:29:35
xzhdty(金币+1): 欢迎讨论交流 2011-10-20 07:19:07
引用回帖:
3楼: Originally posted by aimforao at 2011-10-19 22:00:47:
就是把数据带进去之后求出的ie和给出的ie的误差。你说的都对，

纠正你一个概念上的错误：
1）拟合优度，R^2，是衡量模型拟合的契合度，取值在0到1之间。值越大说明用此模型拟合数据越适合。
2）“数据代进去以及求出的ie和给出的ie之间的误差”，这个应该是残差平方和，此值越小说明拟合越好。

用SAS的NLIN过程（非线性模型拟合）采用牛顿迭代的方式进行参数估计，发现参数b和e的值在迭代过程中保持不变（初始值设为0）。数据、程序和结果见附件

不应助，建议LZ仔细检查下数据。。。
赞一下(2人) 回复此楼
4楼2011-10-19 23:06:06
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