引用

引用第19楼不用心于2010-06-18 22:37发表的  : d XrLeoK  
看图： L3,p8-d9Z  
j$siCsF  
黑色～原始数据 !M
ceg  
红色～二次方回归 （Y=aX^2 + bX + e) <OCy  
蓝色～三次方回归   (Y=aX^3 + bX^2 + cX +e) WM~@/J  
.......

2{% U\^-  
+,f|Y6L<  
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。 3Jf
_3c  
SVo:%mX  
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。 YR^J7b\  
hgLwxJu  
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。 UOi8>;k`  
LDx1@a|83  
已经给儿子安排了一个任务求插值，等他做出来我再看看。 m onqaSF  
.9PPWY;H  
再次感谢不用心同学。 5_9mA4gs@  
`~
F=  
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。 :=C-P7  
N^jQ\|A<  
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=R=K  
|>Qj]  
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。 TFjb1a,)  
Vf:/Kokq  
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。。。 MH7 [email protected]  
)7jjfD\  
三次方的模型其实 fit 的非常好，p 值很小很小，estimates 的值如下： P|%uB'|H  
WdI9))J2S  
Call: Au~l O  
lm(formula = V3 ~ V1 + I(V1^2) + I(V1^3), data = a) ia6%>^  
jfF   
Residuals: p8,Rr{  
    Min      1Q  Median      3Q      Max C@1B?OfJ  
-14085.3  -7779.8  -689.7  7941.2  16891.5 H3CG'?{ _  
@)k/t>r(  
Coefficients: pY]T32  
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    jMr[U
Z  
(Intercept) -8.367e+05  9.471e+04  -8.835 3.07e-13 *** KcKdhqdN-  
V1          8.584e+03  6.063e+02  14.159  < 2e-16 *** kCRfO}wt3  
I(V1^2)    -1.945e+01  1.256e+00 -15.491  < 2e-16 *** =z#6mSx|W  
I(V1^3)      1.267e-02  8.436e-04  15.018  < 2e-16 *** !Lkk1zo  
--- ?gD^K,A Hd  
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 |Lf>Z2E  
X?whyD)vE@  
Residual standard error: 8724 on 75 degrees of freedom o{MF'B#  
Multiple R-squared: 0.9952,    Adjusted R-squared: 0.995 -|V
1A[  
F-statistic:  5175 on 3 and 75 DF,  p-value: < 2.2e-16