引用

引用第19楼不用心于2010-06-18 22:37发表的  : [?Wt ZM^q  
看图： T'"aStt6  
W MU9tq[  
黑色～原始数据 y
n)K1f^  
红色～二次方回归 （Y=aX^2 + bX + e) Oca_1dlx  
蓝色～三次方回归   (Y=aX^3 + bX^2 + cX +e) mw-0n  
.......

J 6D?$  
T6*naH  
谢谢不用心同学，你真的很用心啊！而且那个路人甲不记事同学脑子也相当地记事。 q~48lx DU  
?<
STt 9  
我知道有这种回归方法，可是却忘了怎么求这个abce参数了。我这脑子才应该叫不记事了。 xlZ"F  
2Xys;Dwx  
而且，我发现它在中段拟合非常好，但是在X>600的区间误差会比较大。 @b
SxT,2  
ryg1o=1v/  
已经给儿子安排了一个任务求插值，等他做出来我再看看。 [k M)K'-  
$h"tg9L^)  
再次感谢不用心同学。 NiQ`,Q$B  
Ep>3%{V  
本帖是以个人身份发帖求助，就不以权谋私给你加分了哈！

看你那条曲线不会是二次啦。 n,q+EZd  
w]J9Kv1)-  
差值法早都忘了。不过用什么方法应该跟要求的误差有关，要是近似程度不高就可以简单点。 !`LaX!bmp  
^1sX22k  
笨法子好象就是最小二乘法，要是我没记错应该是：假设　Y=f(X) = SUM(CnX^n) n=0 to N　N越大模拟越准，当然计算量也越大，当然N不能超过数据组数。 XCc/\  
L}T:Y) .  
误差D = SUM(Yi-f(Xi))^2　（i是据数点）是Cn的函数，误差最小就是对Cn求导为0。这样你可以有N个Cn的线性方程。解出来就得到f(X)了。当然N越大，据数越多越麻烦。

俺家侄儿应该懂，他是卫星轨道的设计师。太费脑细胞了，下次回家我多多给他做好吃的，数学啊，太难了......

伍sir啊，统计是俺家不记事吃饭的家伙，他可不能忘。。。 :L*"OT7(6  
#Drs=7w  
三次方的模型其实 fit 的非常好，p 值很小很小，estimates 的值如下： A[`c2v-hF  
#; CC"  
Call: =NMT H[  
lm(formula = V3 ~ V1 + I(V1^2) + I(V1^3), data = a) 9JYrP6I!_  
SR7$m<0t*  
Residuals: Cgq/#2BM  
    Min      1Q  Median      3Q      Max veIR)i@dx  
-14085.3  -7779.8  -689.7  7941.2  16891.5 ACm9H9:Vd  
+LuGjDn0  
Coefficients: ?^t"tY  
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    pLjet~2}iJ  
(Intercept) -8.367e+05  9.471e+04  -8.835 3.07e-13 *** v]SHude{  
V1          8.584e+03  6.063e+02  14.159  < 2e-16 *** ufyqfI D  
I(V1^2)    -1.945e+01  1.256e+00 -15.491  < 2e-16 *** (C>FM8$J  
I(V1^3)      1.267e-02  8.436e-04  15.018  < 2e-16 *** _:DnF  
--- #RT}-H  
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 g`I`q3EF)  
KE!aa&g  
Residual standard error: 8724 on 75 degrees of freedom mN
Hd  
Multiple R-squared: 0.9952,    Adjusted R-squared: 0.995 ?a?i8rnWo  
F-statistic:  5175 on 3 and 75 DF,  p-value: < 2.2e-16