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yiwcuik

[求助] 在散点图画出后,函数拟合的流程是怎么样的?【求助完成】

一个因变量,1个自变量;散点图得出,简单相关可分析。问题是:

(1)怎么知道该选择哪种曲线去拟合呢?怎么知道该选的拟合函数是指数?还是对数?现在其他呢?

(2)如果检验拟合函数的正确性呢?也就是说这种拟合出的函数关系我怎么知道它是不是正确的呢?

(3)相关分析中的回归又是怎么回事呢?怎么知道两个变量间的回归方程是怎么样的呢?

问题有点多,非常感谢。
或者推荐一份关于如何做拟合函数的资料给我读也行,还没有入门,望是中文的资料。
软件sigma plot 和origin都可以

[ Last edited by yiwcuik on 2008-2-27 at 13:04 ]

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yiwcuik

引用回帖:
Originally posted by 3dyqgr2 at 2008-2-26 08:50:
1. 拟合曲线的选择,首先看点的分布规律大致符合线性还是非线性,线性的当然简单,就不说了吧?非线性的规律不是指数就是对数了。你可以都试试,因为完了还要检验的,看哪个的检验效果好就是哪个了。至于那一大串 ...

你好,非常感谢你详细的解答。还有一点疑问就是:
“看点的分布规律大致符合线性还是非线性”,这个是怎么看的呢?如果有一条平滑的曲线能将所有点连起来就算线性?
7楼2008-02-26 13:04:08
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yiwcuik

刚才查了下资料。用1stOpt的快速公式拟合搜索得出了一大批拟合函数。
其中排第一的是(按R值排):

Function: y = p1+p2*x+p3*x^2+p4*x^3+p5*x^4+p6*x^5+p7*x^6+p8*x^7+p9*x^8+p10*x^9+p11*x^10+P12*x^11
Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法
Root of Mean Square Error (RMSE): 3.52986579589713
Sum of Square Error (SSE): 585.617769241089
Correlation Coef. (R): 0.933114574427093
R-Square: 0.870702809008255
Determination Coef. (DC): 0.870702691947672


可是,这么长的拟合函数有意义吗?

[ Last edited by yiwcuik on 2008-2-26 at 03:50 ]
2楼2008-02-26 03:08:15
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3dyqgr2

禁虫 (初入文坛)

★ ★ ★ ★ ★
yiwcuik(金币+5,VIP+0):谢谢你,很详细,还有一点疑问,望解答。
本帖内容被屏蔽

3楼2008-02-26 08:50:14
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wangjian087

铜虫 (小有名气)

有油箱吗?我有一篇origin。
4楼2008-02-26 09:00:35
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