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如何在origin拟合里编写这个公式。大神们帮帮忙！ 已有1人参与
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本人初学拟合，不知道如何拟合这个公式，里面出现几个参数，如何编写公式可以拟合得到相应的参数值。感觉自己怎样编写都错，希望大神们帮帮忙，数据上传，感觉这样说的清楚。。。谢谢了 1.png |
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2015-08-31 15:11:15, 34.21 K
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皓小天
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【答案】应助回帖
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要冰激凌: 金币+2, ★有帮助 2015-09-05 19:37:32
要冰激凌: 金币+2, ★有帮助 2015-09-05 19:37:32
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重新算了下，主要修改两处，一是m改成了f，以与前面m区分；二是乘以T改成了除以T。结果如下： Variable t,lntao; Function lntao=-ln(1/taoq+a*t^m+1/tao0*exp(-f/t)+c*t^n); Data; 0.5 -7.85193 0.33333 -7.82405 0.28571 -7.82405 0.2 -7.85709 0.15385 -8.02555 0.125 -8.37509 0.11111 -8.90293 0.10526 -9.19054 0.1 -9.64885 0.09091 -9.72117 计算结束原因: 达到收敛判断标准 均方差(RMSE):0.0180226060003819 残差平方和(SSE):0.00324814327045001 相关系数(R): 0.999701050874609 相关系数之平方(R^2): 0.999402191119797 确定系数(DC): 0.999402174758744 卡方系数(Chi-Square): -0.000189588733884759 F统计(F-Statistic): 836.364819507679 参数 最佳估算 ---------- ------------- taoq 0.00039727067504607 a 0.00279074589159289 m -6.4526982405555 tao0 -420578271.492757 f -2.84901741582344 c 6.69538075038252E-20 n -23.1983501161732 ====== 结果输出 ====== No 实测值lntao 计算值lntao 1 -7.85193 -7.83098981315833 2 -7.82405 -7.83222091090451 3 -7.82405 -7.8344800613879 4 -7.85709 -7.86615874158295 5 -8.02555 -8.00918242438755 6 -8.37509 -8.39692792284722 7 -8.90293 -8.87068881115789 8 -9.19054 -9.21722197046549 9 -9.64885 -9.64139084887832 10 -9.72117 -9.72125160258675  1234.jpg |
5楼2015-09-01 14:59:25
皓小天
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【答案】应助回帖
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感谢参与，应助指数 +1
要冰激凌: 金币+2, 不好意思，这个回帖给的这么少。。但金币不是很多了，望见谅 2015-09-01 13:54:24
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要冰激凌: 金币+2, 不好意思，这个回帖给的这么少。。但金币不是很多了，望见谅 2015-09-01 13:54:24
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你的因变量和自变量说的不清楚，到底是什么。我现在假定你的自变量为T，因变量为tao，而你的文件里是log(tao),我假定你是两边取了自然对数了。上面的式子就变成： lntao=-log(1/taoq+a*t^m+1/tao0*exp(-m*t)+c*t^n), 注意了，里面的m代表你的Deff/kB,Deff/kB这样表示是不对的，因为可能无穷种Deff和kB的搭配，所以直接缩成一个参数m即可。 用1stopt拟合，代码如下： Variable t,lntao; Function lntao=-log(1/taoq+a*t^m+1/tao0*exp(-m*t)+c*t^n); Data; 0.5 -7.85193 0.33333 -7.82405 0.28571 -7.82405 0.2 -7.85709 0.15385 -8.02555 0.125 -8.37509 0.11111 -8.90293 0.10526 -9.19054 0.1 -9.64885 0.09091 -9.72117 结果如下： 均方差(RMSE):0.0873302973344516 残差平方和(SSE):0.0762658083252373 相关系数(R): 0.992956916070621 相关系数之平方(R^2): 0.985963437172477 确定系数(DC): 0.985963172968265 卡方系数(Chi-Square): -0.00410810960944203 F统计(F-Statistic): 56.9929370926454 参数 最佳估算 ---------- ------------- taoq 0.397892739158124 a 2.57805644907057 m 106.113888770377 tao0 9.36142053052825E-15 c 57673286.9977101 n -0.179528933379481 ====== 结果输出 ====== No 实测值lntao 计算值lntao 1 -7.85193 -7.81501831479058 2 -7.82405 -7.84663256950855 3 -7.82405 -7.8586518881256 4 -7.85709 -7.8868255382856 5 -8.02555 -7.95127817372306 6 -8.37509 -8.43000712530222 7 -8.90293 -8.95182953599469 8 -9.19054 -9.20201418683961 9 -9.64885 -9.43434852103038 10 -9.72117 -9.84464457058596 图如下：  new.jpg |
2楼2015-08-31 21:49:06
皓小天
木虫之王 (职业作家)
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要冰激凌: 金币+25, ★★★很有帮助, 谢谢大神。希望学习一下，能问一下这是origin处理的吗？ 2015-09-01 13:53:23
要冰激凌: 金币+25, ★★★很有帮助, 谢谢大神。希望学习一下，能问一下这是origin处理的吗？ 2015-09-01 13:53:23
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刚才我算lntao的时候用的底数是10，现在改成自然对数的结果： Variable t,lntao; Function lntao=-ln(1/taoq+a*t^m+1/tao0*exp(-m*t)+c*t^n); Data; 0.5 -7.85193 0.33333 -7.82405 0.28571 -7.82405 0.2 -7.85709 0.15385 -8.02555 0.125 -8.37509 0.11111 -8.90293 0.10526 -9.19054 0.1 -9.64885 0.09091 -9.72117 均方差(RMSE):0.0651289845038262 残差平方和(SSE):0.0424178462249964 相关系数(R): 0.996089610240549 相关系数之平方(R^2): 0.992194511629168 确定系数(DC): 0.992192936997667 卡方系数(Chi-Square): -0.00243064830241812 F统计(F-Statistic): 102.471313445391 参数 最佳估算 ---------- ------------- taoq 0.000383503732228464 a -10726.119496835 m 89.2219329309974 tao0 5.36596845539869E-9 c -3.39177744699339E-8 n -11.6071199360836 ====== 结果输出 ====== No 实测值lntao 计算值lntao 1 -7.85193 -7.86616116460969 2 -7.82405 -7.86615672380014 3 -7.82405 -7.86613493773997 4 -7.85709 -7.86574544259524 5 -8.02555 -7.90792371274517 6 -8.37509 -8.35455614965723 7 -8.90293 -8.96087789863103 8 -9.19054 -9.26718302928491 9 -9.64885 -9.52813519372365 10 -9.72117 -9.74428980768213  new1.jpg |
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