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非线性回归分析 已有1人参与
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Non-linear least squares regression was initially used to fit some distributions of log2-transformed data to a range of symmetrical ‘bell-shaped’ theoretical population distributions. This technique was also applied to theoretical cumulative distributions of the same data. Regression was conducted in Systat software v.10.2 (Systat, Richmond, CA, USA). Nonlinear least squares regression was then employed to fit cumulative log2-transformed distributions to the normal cumulative function (ZCF). Three parameters were estimated, the mean and standard deviation (both log2), and the total number (N) in the presumed unimodal distribution. N was estimated rather than taken as a constant in the regression, because of the desire to fit the data to the distribution without assuming that N truly contained only wild-type isolates. 我最近要做一些数据的非线性模拟，得到这些数据所模拟的曲线中预测值与实际值的差异，参考了上面文献中的方法，Systat software 我也有，但是因为以前没用过，不知道怎么输入数据及选择相应的公式进行模拟，自己试了好些次也没成功，希望高人给予指点！万分感谢！附件中有相关参考文献中的非线性分析方法，请参考！ |
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2014-09-25 10:54:54, 149.37 K
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红豆88: 金币+25, ★★★很有帮助 2014-09-26 19:42:01
红豆88: 金币+25, ★★★很有帮助 2014-09-26 19:42:01
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试下这个函数： y=y0+(A/(w*sqrt(PI/2)))*exp(-2*((x-xc)/w)^2)+b1^(x-c1) 均方差(RMSE):16.2103480994075 残差平方和(SSE):2102.20308403171 相关系数(R): 0.975388593023222 相关系数之平方(R^2): 0.951382907399821 确定系数(DC): 0.951382907399822 卡方系数(Chi-Square): 12.7643762366078 F统计(F-Statistic): 8.22755904573636 参数 最佳估算 ---------- ------------- y0 25.72474549038 a 489.183411161022 w 1.80017307295802 xc 3.27254309238607 b1 89.9490925138254 c1 6.99432303643542  c113.jpg |
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