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三维曲面拟合，求表达式。 已有2人参与
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各位虫友，刚刚学了点matlab，但是还是不会。 菜鸟向大神求教，在不知道模型的情况下，知道若干个两个自变量xy对应的因变量F，在matlab做三维拟合能不能求出它的表达式。 发自小木虫Android客户端 |
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2楼2015-10-15 09:58:57
wurongjun
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3楼2015-10-15 10:53:43
dingd
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4楼2015-10-15 13:52:23
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打算那个软件没有破解的，我下载不到。你能帮我大概做一个x,y和F（x,y）的关系吗？我是新人，没有什么分~求帮忙~ x>0 y>0 F=(x,y) x y F 10 0.82 -0.65357 10 0.64 -0.52403 10 0.41 -0.36983 10 0.25 -0.36181 10 0.12 -0.34849 15 0.82 -1.10449 15 0.64 -0.98561 15 0.41 -0.81192 15 0.25 -0.63702 15 0.12 -0.54203 20 0.82 -1.7652 20 0.64 -1.35141 20 0.41 -1.15326 20 0.25 -1.08013 20 0.12 -0.87251 25 0.82 -2.98468 25 0.64 -2.19296 25 0.41 -1.89311 25 0.25 -1.70295 25 0.12 -1.59196 |
5楼2015-10-15 14:07:18
dingd
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【答案】应助回帖
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z = p1*x^3-p2*x*y^2+p3; 均方差(RMSE):0.0866530316742121 残差平方和(SSE):0.15017495796664 相关系数(R): 0.99188844641456 相关系数之平方(R^2): 0.98384269013069 确定系数(DC): 0.98384269013069 卡方系数(Chi-Square): -0.0619653217578165 F统计(F-Statistic): 526.077674362441 参数 最佳估算 ---------- ------------- p1 -9.05439291803463E-5 p2 0.0677962093956148 p3 -0.197661501198545  c1.jpg  c2.jpg |
6楼2015-10-15 16:19:31
7楼2015-10-15 17:03:37
dingd
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8楼2015-10-15 17:12:57
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以下是使用响应曲面分析的结果，拟合相当好。 分析是使用已编码单位进行的。 f 的估计回归系数 项 系数 系数标准误 T P 常量 -0.9526 0.04849 -19.646 0.000 x -0.8090 0.03130 -25.845 0.000 y -0.3722 0.03199 -11.634 0.000 x*x -0.2610 0.05230 -4.990 0.000 y*y -0.1356 0.05823 -2.329 0.035 x*y -0.2395 0.04291 -5.582 0.000 S = 0.103954 PRESS = 0.423496 R-Sq = 98.37% R-Sq（预测） = 95.44% R-Sq（调整） = 97.79% f 的方差分析 来源 自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F P 回归 5 9.14326 9.14326 1.82865 169.22 0.000 线性 2 8.47888 8.68098 4.34049 401.65 0.000 x 1 7.00408 7.21825 7.21825 667.95 0.000 y 1 1.47479 1.46273 1.46273 135.36 0.000 平方 2 0.32770 0.32770 0.16385 15.16 0.000 x*x 1 0.26908 0.26908 0.26908 24.90 0.000 y*y 1 0.05862 0.05862 0.05862 5.42 0.035 交互作用 1 0.33668 0.33668 0.33668 31.16 0.000 x*y 1 0.33668 0.33668 0.33668 31.16 0.000 残差误差 14 0.15129 0.15129 0.01081 合计 19 9.29455 f 的异常观测值 拟合值 标准化 观测值 标准序 f 拟合值 标准误 残差 残差 16 16 -2.985 -2.770 0.077 -0.215 -3.10 R R 表示此观测值含有大的标准化残差 f 的估计回归系数，使用未编码单位的数据 项 系数 常量 -0.981061 x 0.0974056 y 1.57416 x*x -0.00463962 y*y -1.10716 x*y -0.0912496 |
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