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主题 : 数学问题请教数学达人
伍胥之 离线
级别: 军区司令员

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20楼  发表于: 2010-06-18   
引用
引用第19楼不用心于2010-06-18 22:37发表的  : Xa?6#  
看图: ,p[\fT($]  
;qMnO_ E  
黑色~原始数据 !T#8N7J>  
红色~二次方回归 (Y=aX^2 + bX + e) h-?q6O/|  
蓝色~三次方回归   (Y=aX^3 + bX^2 + cX +e) Rk437vQD,  
.......
;y?D1o^r8W  
oP|pOs\$p  
谢谢不用心同学,你真的很用心啊!而且那个路人甲不记事同学脑子也相当地记事。 C$AIP\j- )  
.236d^l  
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。 D]G'R5H  
By51dk 7  
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。 v$.JmL0^J  
 rvwl  
已经给儿子安排了一个任务求插值,等他做出来我再看看。 *0Wi^f  
1OiZNuI:E  
再次感谢不用心同学。 *6sJ*lh  
1A`?y& Ll  
本帖是以个人身份发帖求助,就不以权谋私给你加分了哈!
杺栫杣杊椌柮栬,䒴蓉艿芖。
arthur 离线
级别: 军区司令员

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21楼  发表于: 2010-06-18   
看你那条曲线不会是二次啦。 "a0u-}/D  
SBN_>;$c5}  
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。 V:0uy>  
QigoRB!z#9  
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。 H/^TXqQ8  
wH(vX<W-E  
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。
垂涎三尺,非一日之馋。
离线
级别: 营长
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22楼  发表于: 2010-06-18   
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......
不用心 离线
级别: 军区司令员

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23楼  发表于: 2010-06-18   
伍sir啊,统计是俺家不记事吃饭的家伙,他可不能忘。。。 .J1Hg  
H(%] Os  
三次方的模型其实 fit 的非常好,p 值很小很小,estimates 的值如下: ?;.1fJU>  
?,i#B'Z^  
Call: #8Id:56  
lm(formula = V3 ~ V1 + I(V1^2) + I(V1^3), data = a) 02# b:  
o7 @4=m}  
Residuals: E-tNB{r@  
    Min      1Q  Median      3Q      Max ^qId]s  
-14085.3  -7779.8  -689.7  7941.2  16891.5 ?ck^? p7  
@8Q+=abz  
Coefficients: y 8d`},  
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    o+X'(!Trw  
(Intercept) -8.367e+05  9.471e+04  -8.835 3.07e-13 ***  'QekQ];  
V1          8.584e+03  6.063e+02  14.159  < 2e-16 *** P/gb+V=g!  
I(V1^2)    -1.945e+01  1.256e+00 -15.491  < 2e-16 *** u\1Wkxj  
I(V1^3)      1.267e-02  8.436e-04  15.018  < 2e-16 *** @]ptY*   
--- iu6WGm R  
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 o trTrh  
} ^GV(]K  
Residual standard error: 8724 on 75 degrees of freedom BJO~$/R?v  
Multiple R-squared: 0.9952,    Adjusted R-squared: 0.995 :AqnWy  
F-statistic:  5175 on 3 and 75 DF,  p-value: < 2.2e-16
Lying lubricates interpersonal relations. Without lies our social life would soon grind to a complete halt.
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