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bloodfoxzh木虫 (小有名气)
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[求助]
请帮忙把实验得到离散三维数据拟合成一个方程 已有3人参与
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我做实验得到一堆试验点，想根据以下数据来拟合一个方程z=f(x,y),可惜水平有限，想请大神帮忙把我下面的数据拟合一个方程。 十分感谢！！！ 另外如果能顺便告诉我有什么免费软件能做到的话万分感谢！！！ x y z 10.2 -5.15 8.3 10.2 -3.75 0.0 12.8 -3.4 18.5 12.8 -1.9 0.4 15.4 0 0.9 15.4 -2 25.7 17.9 2.3 1.7 17.9 1.8 6.8 17.9 0.4 21.0 17.9 -1.5 35.5 20.8 2.7 8.3 20.8 1.7 13.6 20.8 0.3 33.0 23.3 3.7 4.1 23.3 2.6 25.9 23.3 1.4 33.0 26.0 5.8 7.6 26.0 4.6 21.4 26.0 3.8 25.8 |
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没有任何消息-是不是就凉了
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售SCI-T0P文章，我:8O.5.5.1.O.54,科目齐全,可+急
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feixiaolin
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3楼2015-08-27 19:41:52
wurongjun
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【答案】应助回帖
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感谢参与，应助指数 +1
bloodfoxzh: 金币+25, ★有帮助, 谢谢你的回答，拟合的确实不是很好，可能是我数据的问题吧。不过还是非常感谢你！ 2015-09-01 10:08:02
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bloodfoxzh: 金币+25, ★有帮助, 谢谢你的回答，拟合的确实不是很好，可能是我数据的问题吧。不过还是非常感谢你！ 2015-09-01 10:08:02
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最好能提供一个模型! 比如Matlab用二次多项式拟合! f = Inline function: f(x,y,a) = a(1)*x.^2+a(2)*x.*y+a(3)*y.^2+a(4)*x+a(5)*y+a(6) >> a = 0.0779 -0.7286 0.6330 3.3236 3.6887 -65.8887 但误差较大! |
2楼2015-08-27 17:06:14
人走茶不凉
银虫 (职业作家)
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5楼2015-08-28 11:34:07
【答案】应助回帖
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感谢参与，应助指数 +1
bloodfoxzh: 金币+25, ★有帮助, 谢谢你的回答，可是我不太看得懂你P00...这些系数后面括号里的数是什么意思。我用括号外面的数计算，感觉拟合得很不好啊 2015-09-01 10:05:06
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bloodfoxzh: 金币+25, ★有帮助, 谢谢你的回答，可是我不太看得懂你P00...这些系数后面括号里的数是什么意思。我用括号外面的数计算，感觉拟合得很不好啊 2015-09-01 10:05:06
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精度最高： Linear model Poly53: f(x,y) = p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2 + p30*x^3 + p21*x^2*y + p12*x*y^2 + p03*y^3 + p40*x^4 + p31*x^3*y + p22*x^2*y^2 + p13*x*y^3 + p50*x^5 + p41*x^4*y + p32*x^3*y^2 + p23*x^2*y^3 Coefficients (with 95% confidence bounds): p00 = -2.805e+04 (-1.443e+06, 1.387e+06) p10 = 5640 (-3.732e+05, 3.845e+05) p01 = -1.153e+04 (-3.845e+05, 3.614e+05) p20 = -398.3 (-4.083e+04, 4.003e+04) p11 = 1995 (-7.681e+04, 8.08e+04) p02 = -1372 (-3.469e+04, 3.194e+04) p30 = 10.14 (-2140, 2161) p21 = -120.9 (-6345, 6103) p12 = 176.1 (-4998, 5351) p03 = -51.02 (-1062, 960.4) p40 = 0.0306 (-56.98, 57.04) p31 = 2.877 (-214.8, 220.6) p22 = -6.992 (-273.8, 259.9) p13 = 4.004 (-96.86, 104.9) p50 = -0.003553 (-0.606, 0.5989) p41 = -0.01893 (-2.865, 2.827) p32 = 0.08015 (-4.486, 4.646) p23 = -0.06738 (-2.56, 2.425) Goodness of fit: SSE: 7.494 R-square: 0.9972 Adjusted R-square: 0.9491 RMSE: 2.737 |
6楼2015-08-28 18:44:48
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