引用

引用第19楼不用心于2010-06-18 22:37发表的  : $mKExW  
看图： YHom9&A  
"@^<~bw  
黑色～原始数据 oqh@(<%  
红色～二次方回归 （Y=aX^2 + bX + e) ~=
c5q  
蓝色～三次方回归   (Y=aX^3 + bX^2 + cX +e) *q=\
e9  
.......

hy;V~J#  
/v<Gt%3X  
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。 iR9duP+  
h>*3i#  
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。 4Ol1 T(J#  
ob/<;SrU<  
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。 Ru#pJb(R  
6c(b*o  
已经给儿子安排了一个任务求插值，等他做出来我再看看。 FIfLDT+Wh  
Q.eD:
@%iE  
再次感谢不用心同学。 D:j5/ *  
f?=0Wzb  
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。 :}fA98S  
q9{ h@y  
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。 g
|| q 3  
`u_MdB}<x;  
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。 ;Dp*.YJ  
.YvIVQ  
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。。。 sdB(sbSF  
S?JGg.)  
三次方的模型其实 fit 的非常好，p 值很小很小，estimates 的值如下： hg<[@Q%$o  
x)eF{%QB  
Call: .]4MtG  
lm(formula = V3 ~ V1 + I(V1^2) + I(V1^3), data = a) iyR"O1]  
2/A*\  
Residuals: Hq gg*4#  
    Min      1Q  Median      3Q      Max `S-%}eUv  
-14085.3  -7779.8  -689.7  7941.2  16891.5 NhTJB7  
uJ0'`Q?6R9  
Coefficients: n,s7!z/  
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    -@]b7J?`k  
(Intercept) -8.367e+05  9.471e+04  -8.835 3.07e-13 *** [FF}HWf  
V1          8.584e+03  6.063e+02  14.159  < 2e-16 *** 8BZ&-j{  
I(V1^2)    -1.945e+01  1.256e+00 -15.491  < 2e-16 *** ]LxE#R5V  
I(V1^3)      1.267e-02  8.436e-04  15.018  < 2e-16 *** 3Ur_?PM+C  
--- T+RC#&>  
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 j$s/
YI:  
"Vl4=W)u  
Residual standard error: 8724 on 75 degrees of freedom t~4Cf])  
Multiple R-squared: 0.9952,    Adjusted R-squared: 0.995 WPpO(@sn  
F-statistic:  5175 on 3 and 75 DF,  p-value: < 2.2e-16