python散点图拟合直线python里面多元非线性回归有哪些方法?-创新互联
主(4个自变量和1个因变量)多元函数拟合的matlab程序。它可以用非线性回归函数(或lsqsurvefit函数)来实现。代码:代码:代码:代码:代码:代码:代码:代码:代码:代码:代码:X1=[0.550000.650.650.650.650.650.650.650.650.6500.5500.5500.5500.5500.5500.5500.55000.5500.650.650.650.650.650.650.650.650.650.650.650.65000.550.550.5500.550.550.5500.550.550.550.550.550.550.550.550.550.550.550.550.550.5500.5500.550.550.550.550.550.5500.550.550.550.5500.550.550.5500.550.550.5500.550.5500.55001.61.61.61.61.61.61.61.61.6111.41.41.41.41.41.41x(:,1)a(3)*x(:,2)a(4)*x(:,3)a(5)*x(:,4))[a,R,J]=nlinfit(x,y,func,A0)AY1=func(a,x)[yyy1]运行上述代码,得到A1=-1.52778571412534;A2=11.4823809522886;A3=-0.359047619087202;A4=0.004411904761147387;A5=-0.23363095238449多元函数表达式,y=A1A2*X1A3*x2A4*X3A5*x4nlinfit与lsq曲线无明显差异。前者用回归法求解,后者用最小二乘法求解。它们都可以用于非线性函数和线性函数。
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因此,您的配件组合非常好,这意味着该型号是可以接受的。至于你现在拟合的方程中的几个系数,非常小,我建议你尽量删除哪些系数,然后只保留几个估计值大的参数,重新拟合的效果可能非常接近现在的效果。在这种情况下,一般建议删除那些系数非常小的,这样模型就会非常简单明了
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