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vangfeng

木虫 (小有名气)

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[求助] matlab 数据拟合，求指教！已有3人参与

x y
-4.03E+00 4.00E-02
-3.49E+00 4.00E-02
-3.01E+00 4.00E-02
-2.72E+00 4.36E-02
-2.45E+00 4.36E-02
-2.21E+00 5.09E-02
-1.92E+00 6.55E-02
-1.71E+00 8.36E-02
-1.41E+00 1.16E-01
-1.15E+00 1.64E-01
-8.00E-01 2.47E-01
-4.00E-01 3.78E-01
-2.67E-02 5.13E-01
3.73E-01 6.65E-01
7.73E-01 7.93E-01
9.87E-01 8.51E-01
1.17E+00 8.87E-01
1.33E+00 9.16E-01
1.57E+00 9.49E-01
1.89E+00 9.75E-01
2.24E+00 9.93E-01
2.53E+00 1.00E+00
2.88E+00 1.00E+00
4.00E+00 1.00E+00
大家好，我有这样的两组数据，怎样使用matlab拟合出函数，求大神指教。

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1楼 2015-04-22 10:22:09

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流金岁月cz

铁虫 (初入文坛)

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【答案】应助回帖

★
感谢参与，应助指数 +1
vangfeng: 金币+1, ★★★很有帮助 2015-04-23 08:42:45

x1=[-4.03E+00
-3.49E+00
-3.01E+00
-2.72E+00
-2.45E+00
-2.21E+00
-1.92E+00
-1.71E+00
-1.41E+00
-1.15E+00
-8.00E-01
-4.00E-01
-2.67E-02
3.73E-01
7.73E-01
9.87E-01
1.17E+00
1.33E+00
1.57E+00
1.89E+00
2.24E+00
2.53E+00
2.88E+00
4.00E+00];
y1=[4.00E-02
   4.00E-02
   4.00E-02
   4.36E-02
   4.36E-02
   5.09E-02
   6.55E-02
   8.36E-02
   1.16E-01
   1.64E-01
      2.47E-01
      3.78E-01
      5.13E-01
   6.65E-01
      7.93E-01
      8.51E-01
      8.87E-01
   9.16E-01
      9.49E-01
   9.75E-01
      9.93E-01
   1.00E+00
      1.00E+00
   1.00E+00];
  a= polyfit(x1,y1,5);
y2=a(1)*x1.^5+a(2)*x1.^4+ a(3)*x1.^3+ a(4)*x1.^2+ a(5)*x1+a(6) ;
plot(x1,y1,'b-',x1,y2,'r*')
set(gca,'Xtick',[0:0.5:7])%设置坐标轴
legend('原曲线','拟合曲线')
grid on

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2楼2015-04-22 10:41:49

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vangfeng

木虫 (小有名气)

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引用回帖:

2楼: Originally posted by 流金岁月cz at 2015-04-22 10:41:49
x1=;
y1=;
a= polyfit(x1,y1,5);
y2=a(1)*x1.^5+a(2)*x1.^4+ a(3)*x1.^3+ a(4)*x1.^2+ a(5)*x1+a(6) ;
plot(x1,y1,'b-',x1,y2,'r*')
set(gca,'Xtick',)%设置坐标轴
legend('原曲线','拟合曲线')
gr ...

谢谢你的回复，我想用logistic回归拟合，不知道怎么用

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3楼2015-04-22 11:08:01

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信彼南山

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cftool

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4楼2015-04-22 21:23:24

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流金岁月cz

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专业: 可再生与替代能源利用中的

引用回帖:

3楼: Originally posted by vangfeng at 2015-04-22 11:08:01
谢谢你的回复，我想用logistic回归拟合，不知道怎么用...

y=b/(1+a*exp(-kt))，求出相应参数值，或者调用拟合工具箱

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5楼2015-04-22 21:45:37

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xgezyst

新虫 (初入文坛)

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【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1

工具箱，里面可以选择各种类型的拟合函数

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6楼2015-04-22 21:48:01

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信彼南山

木虫 (著名写手)

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注册: 2010-10-27
专业: 导航、制导与传感技术

General model Sin4:
   f(x) =
                  a1*sin(b1*x+c1) + a2*sin(b2*x+c2) + a3*sin(b3*x+c3) +
                  a4*sin(b4*x+c4)
Coefficients (with 95% confidence bounds):
   a1 =       1.06  (-239.9, 242)
   b1 =    0.3141  (-64.74, 65.37)
   c1 =       0.89  (-145.5, 147.2)
   a2 =    0.3628  (-284.9, 285.7)
   b2 =    0.6254  (-126.4, 127.6)
   c2 =    -1.706  (-173.3, 169.9)
   a3 =    0.1673  (-2.654, 2.989)
   b3 =       1.07  (-2.743, 4.882)
   c3 =    0.3932  (-65.53, 66.31)
   a4 =    0.01842  (-0.2299, 0.2668)
   b4 =    2.115  (-1.85, 6.081)
   c4 =    -0.2406  (-3.023, 2.541)

Goodness of fit:
  SSE: 0.0001111
  R-square: 1
  Adjusted R-square: 0.9999
  RMSE: 0.003042

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7楼2015-04-22 23:17:47

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信彼南山

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帖子: 1178
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注册: 2010-10-27
专业: 导航、制导与传感技术

General model:
   f(x) = a/(1+exp(-b*x))
Coefficients (with 95% confidence bounds):
   a =    1.035  (1.021, 1.049)
   b =    1.459  (1.376, 1.542)

Goodness of fit:
  SSE: 0.00665
  R-square: 0.9983
  Adjusted R-square: 0.9982
  RMSE: 0.01739

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8楼2015-04-22 23:23:49

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vangfeng

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专业: 矿山岩体力学与岩层控制

引用回帖:

8楼: Originally posted by 信彼南山 at 2015-04-22 23:23:49
General model:
   f(x) = a/(1+exp(-b*x))
Coefficients (with 95% confidence bounds):
   a =    1.035  (1.021, 1.049)
   b =    1.459  (1.376, 1.542)

Goodness of fit:
  SSE: 0.0 ...

谢谢，学习了

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9楼2015-04-23 08:41:06

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singingp

金虫 (小有名气)

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【答案】应助回帖

用1stopt软件拟合的
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+p13*x^12+p14*x^13+p15*x^14+p16*x^15
Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法
Root of Mean Square Error (RMSE): 0.000937876629882938
Sum of Square Error (SSE): 2.11107017491338E-5
Correlation Coef. (R): 0.999997316324728
R-Square: 0.999994632656658
Determination Coef. (DC): 0.999994632656658

Parameters Name Parameter Value
=============== ===============
p1       0.524675523670635
p2       0.379110894286185
p3       0.00320761985606278
p4       -0.0527048182864913
p5       -0.00683496156079967
p6       -2.4580451489119E-5
p7       0.00414566370832047
p8       0.00285038510852452
p9       -0.00119203395241817
p10       -0.000766940714332116
p11       0.000173859505459275
p12       9.58679090308506E-5
p13       -1.21607998229586E-5
p14       -5.84664833509737E-6
p15       3.1509624411392E-7
p16       1.36851811517639E-7

======== 输出结果 =========
No. Observed Y Calculated Y
1 0.04 0.0400002104440489
2 0.04 0.0399939769255404
3 0.04 0.040094391593382
4 0.0436 0.0432328391866052
5 0.0436 0.0442365287305715
6 0.0509 0.0504213853794622
7 0.0655 0.0659099587694141
8 0.0836 0.0826642152015827
9 0.116 0.117612067536134
10 0.164 0.162480566504227
11 0.247 0.248034872706227
12 0.378 0.376754514641866
13 0.513 0.514556549193612
14 0.665 0.663676041461246
15 0.793 0.793999041524555
16 0.851 0.84969620224209
17 0.887 0.888458076223964
18 0.916 0.915989221894527
19 0.949 0.947737031805857
20 0.975 0.975974773720064
21 0.993 0.992556916801358
22 1 1.00013330438511
23 1 0.999987295969796
24 1 1.00000001712311

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