国标 非线性拟合方法回归

你提供的两个方程都不好使,用我的.R-square:0.9845,AdjustedR-square:0.9799.clearn1=[1092.4109910971095.61083.91078.210

你这是需要确定t,k么?能不能给出y=f(x)的形式?再问：我一着急没写清楚，t是自变量，k是参数，求解答！！！万分感谢啊！！！再答：18.4583k值Mathematica程序：d={{0,500}

线性模型、非线性模型是以待优化参数W为参考（而不是看X）.y = w' * x （'表示转置）描述的是线性模型.题目中要拟合的函数是：

yhat=(beta(1)*x(:,2)-x(:,3)/beta(5))./(1+beta(2)*x(:,1)+beta(3)*x(:,2)+beta(4)*x(:,3));这样就可以的,通过

线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,运用十分广泛.有一类模型,其回归参数不是线性的,也不能通过转换的方法将其变为线性的参数.这类模型

按照回归的表现形式：线性回归与非线性回归研究一个因变量与一个自变量之间的相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续.相关

推荐这个模型比较好.GeneralmodelExp2:f(x)=a*exp(b*x)+c*exp(d*x)Coefficients(with95%confidencebounds):a=2524(22

在Matlab下输入：edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%functionF=zh

functiontest()clearall;clc;D=[23.022.031.90.16740.0280;23.522.532.200.16900.0286;24.023.032.50.17060

推荐你使用一个函数nlinfit,我简单给你介绍一下使用方法,以你的模型2为例：第一步：你需要建立一个function文件,名字随便,这里我们命名为"hougen",在这个文件内,你要把模型二描述清楚

clear;clc;A='kdbac';t=0:17;x=[26.4126.9427.4627.9928.5129.0430.4831.9133.3534.7836.2237.6639.0940.53

f=inline('1./sqrt((c*x).^2+1)','c','x');x=0:0.1:3y=1./sqrt((0.5*x).^2+1);f=inline('1./sqrt((c*x).^2+

可以的.把P取对数后作为新的因变量,就成为线性的了.可以直接估计.

functionf=curvefun1(x)tdata=1:12;cdata=[100908976554030108887];f=cdata-x(1)*(1+x(2)*exp(-x(1)*x(3)*t

你好可以用lsqnonlin进行拟合用法x=lsqnonlin(@fun,x0,lb,ub,options,P1,…)其中fun是名为fun.m的m文件,里面有你想要进行拟合的函数形如function

%1非线性拟合warningoffx=[100200400600800]';y=[406080120150]';f=fittype('a+b*x^m');options=fitoptions('a+b

直接输入啊,就写y=A*x^(-B/C)就可以,我用的是Origin8.0,试了一下,编译通过了,证明是可以的啊；不过输入公式前别忘了在ParameterNames一栏里面输入“A,B,C”三个参数.

data={{1,1.81747},{2,1.8204},{3,1.82137},{4,1.82186},{5,1.82216},{6,1.82235},{7,1.82249},{8,1.8226},

data={{1.081533825,47},{1.079100598,48},{1.071849984,52},{1.056458082,64},{1.045335019,76},{1.028929

data={{1990,632.98},{1991,702.15},{1992,809.94},{1993,973.35},{1994,1147.37},{1995,1289.96},{1996,13