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形如1-(1-x)^a=by的方程怎么做拟合?
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已知一个模型是1-(1-x)^a=by a, b是参数 x, y是一堆实验数据 请问怎么把这个方程拟合到实验数据里,得到最优的a, b值? 怎么变形这个方程, 转换实验数据, 做最小二乘法线性拟合的? 还是必须用软件做非线性拟合? 谢谢 |
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【答案】应助回帖
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fegg7502: 金币+5, 应助指数+1, 3ks 2012-06-09 20:23:55
iangie: 金币+4, ★有帮助, 谢谢~奈何我不会matlab啊~有mathematica的程序吗? 2012-06-14 15:54:54
fegg7502: 金币+5, 应助指数+1, 3ks 2012-06-09 20:23:55
iangie: 金币+4, ★有帮助, 谢谢~奈何我不会matlab啊~有mathematica的程序吗? 2012-06-14 15:54:54
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首先可以把式子化为y=1/b*(1-(1-x)^a)；然后再进行拟合方法如下： 先编写一个名字为jack的m文件内容为 function f=jack(a,x,xdata) f=1/a(2)*(1-(1-x)^a(1))；!这里a为向量且a(1)是a，a(2)是b当然你也可以用其他的表示。 然后再工作窗中输入[xx,res]=lsqcurvefit(@jack,[1,1],xdata,ydata) ! 括号中[1,1]是a，b的初始值可以自己随意取为了精确尽量先猜测一下，去个与结果接近的值。 |
5楼2012-06-09 16:18:16
zhfzh
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2楼2012-06-08 23:20:42
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3楼2012-06-08 23:27:32
dingd
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4楼2012-06-09 09:36:19
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