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goldfish2683

禁虫 (小有名气)

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dbb627

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【答案】应助回帖


感谢参与,应助指数 +1
ben_ladeng: 金币+1, 谢谢指点 2013-06-14 23:19:52
这个就一回归模型吧
不知道你的方程是不是这个
%y=k*x(1)^a*x(2)^b*x(3)^c
%logy=logk+a*logx1+b*logx2+c*logx3
data=[0.678  0.710        0.388        0.020
0.661        0.711        0.127        0.010
0.555        0.707        0.086        0.011
0.639        0.469        0.038        0.010
1.207        0.465        0.069        0.011
1.182        0.452        0.129        0.021
1.156        0.327        0.348        0.023
0.948        0.426        0.078        0.021
1.109        0.670        0.284        0.020
1.199        0.691        0.113        0.019];
Y=log(data(:,4));X=[ones(length(Y),1) log(data(:,1:3))];
[B,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)
rcoplot(R, RINT)
yp=exp(X*B);
plot(1:length(Y),log(data(:,4)),'ro-',1:length(Y),log(yp),'b-*')
The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
3楼2013-06-14 19:26:57
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wangjn

铜虫 (小有名气)

楼主
呢有相同问题?
可有热心人。。。
2楼2013-06-14 15:33:56
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goldfish2683

禁虫 (小有名气)

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4楼2013-06-15 07:32:13
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)

【答案】应助回帖

★ ★
ben_ladeng: 金币+2, 谢谢指点 2013-06-16 23:07:42
fun=@(x,data)sum((x(1)*data(:,1).^x(2).*data(:,2).^x(3)./(1+data(:,3).^x(4))-data(:,4)).^2);
xdata=[0.678  0.710        0.388        0.020
0.661        0.711        0.127        0.010
0.555        0.707        0.086        0.011
0.639        0.469        0.038        0.010
1.207        0.465        0.069        0.011
1.182        0.452        0.129        0.021
1.156        0.327        0.348        0.023
0.948        0.426        0.078        0.021
1.109        0.670        0.284        0.020
1.199        0.691        0.113        0.019];
[x,feval] =fminsearch(@(x)fun(x,xdata),[-3.6651;0.4309;-0.2177;0.2787])
x =

    0.0219
    0.6231
   -0.2977
    0.2968


feval =

  2.6115e-004

» 本帖已获得的红花(最新10朵)

The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
5楼2013-06-15 10:09:20
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