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dxw7610

金虫 (小有名气)

[求助] 数据拟合

我有一组数据(10, 0.550) ;(20, 0.497); (30, 0.452); (40, 0.404); (50, 0.359);(60, 0.322); (70, 0.277); (80, 0.254); (90, 0.227); (100, 0.203)  需要按下面公式拟合:Y=P1*(1-erf(P2*X)) .P1,P2为拟合系数,erf为误差函数.
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1楼 2012-07-07 13:49:12
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claymore88

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
dbb627: 金币+15, 代楼主加金币 2012-07-07 21:15:01
dbb627: 金币+2, 应助指数+1, 感谢应助 2012-07-07 21:16:31
P1=0.58828,p2=0.00697  (R=0.99588) 拟合扩散的么...
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Makeyourselfuseful
2楼2012-07-07 18:52:40
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dxw7610

金虫 (小有名气)
origin 里面怎么操作?
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3楼2012-07-07 19:00:52
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dxw7610

金虫 (小有名气)
怎么我用ORIGIN 7.5的按你方法,在Nonlinear Curve Fitting------Advanced Fitting tool 里拟合,输入公式 y=P1-P1*erf(P2*x)  ,定义P1\P2初值为0.58和0.01,然后按chi-Sqr, 但显示  Reduced Chi-sqr = 0
接着按1 ter时显示 Unable to compile user defined function, 拟合不了
这是怎么回事.
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4楼2012-07-07 19:17:54
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dingd

铁杆木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

★
感谢参与，应助指数 +1
dbb627: 金币+1, 感谢应助 2012-07-07 21:16:00
1stOpt更简单：
CODE:
Function Y=P1*(1-erf(P2*X));
Data;
10, 0.550
20, 0.497
30, 0.452
40, 0.404
50, 0.359
60, 0.322
70, 0.277
80, 0.254
90, 0.227
100, 0.203

均方差(RMSE): 0.00681270023610345
残差平方和(SSE): 0.00046412884507004
相关系数(R): 0.998186912524692
相关系数之平方(R^2): 0.996377112335577
决定系数(DC): 0.996341827198767
卡方系数(Chi-Square): 0.000869520603508887
F统计(F-Statistic): 2186.88411802294

参数        最佳估算
----------        -------------
p1        0.588271639328896
p2        0.0069690575710028
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5楼2012-07-07 21:01:19
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claymore88

木虫 (正式写手)
引用回帖:
4楼: Originally posted by dxw7610 at 2012-07-07 19:17:54
怎么我用ORIGIN 7.5的按你方法,在Nonlinear Curve Fitting------Advanced Fitting tool 里拟合,输入公式 y=P1-P1*erf(P2*x)  ,定义P1\P2初值为0.58和0.01,然后按chi-Sqr, 但显示  Reduced Chi-sqr = 0
接着按1 ter ...

嗯，7.5不太方便，用ORIGIN8.0方便很多，构造函数很简便..有1stOpt就更好了不用设初值 很方便
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6楼2012-07-07 22:29:20
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claymore88

木虫 (正式写手)
引用回帖:
4楼: Originally posted by dxw7610 at 2012-07-07 19:17:54
怎么我用ORIGIN 7.5的按你方法,在Nonlinear Curve Fitting------Advanced Fitting tool 里拟合,输入公式 y=P1-P1*erf(P2*x)  ,定义P1\P2初值为0.58和0.01,然后按chi-Sqr, 但显示  Reduced Chi-sqr = 0
接着按1 ter ...

把P2设为0.001再试一下..不行可能就是ORIGIN的问题啦
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Makeyourselfuseful
7楼2012-07-07 22:57:57
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