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这些数据应该综合配成一条曲线,而不是6条类似但有差别的曲线,这样的数据用这个过于简单的指数函数也不很恰当,可能的function似为:
fx(b,x)=b(1)*exp(b(2)*x+b(3)*x.^2-b(4)*x.^3)+b(5)*x.^b(6); b=[.11166829e-7, 47.545837, -30.197572, -4.3593343, 8.3529715, -2.1324923] RSS =102897.7425 MSe = 751.0784 R^2 = 0.79183 该模型仍较简单,并仍具有较大的离回归平方和(RSS)。而这较大的离回归主要来自于x=.2对应的y数据,建议研究者对x接近于0的数据重新测定,再按此模型进行拟合,可能有较好效果。例如,将最后一组y(1)=93.843改成393.843,则: SSy = 6.2853e+005 b=[ .16254754e-6, 41.863528, -26.642674, -3.8476032, 6.8495811, -2.3654914] RSS =79161.26051 MSe = 577.81944 R^2 = 0.87412 拟合会好很多! |
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