[已解决] 1stOpt多元非线性拟合

[复制链接]
LOTTAE0811 发表于 2017-10-24 19:09:37
我有四组数据分别是a,b,c,z,现在需要求z与a,b,c的函数关系,函数形式不限。这种采用1stOpt求解最好,但是迫于没有这个软件,求大神帮忙实现下,谢谢。
zabc
0.010.4480.20.311
0.020.4690.20.311
0.030.4890.20.311
0.040.5110.20.311
0.070.5260.20.311
0.030.4540.50.311
0.040.4770.50.311
0.050.50.50.311
0.070.520.50.311
0.10.5430.50.311
0.250.4940.80.311
0.350.5140.80.311
0.450.5340.80.311
0.550.5590.80.311
0.20.45610.311
0.40.50310.311
0.50.52410.311
0.60.54410.311
0.70.56210.311
0.020.4650.20.348
0.040.480.20.348
0.0550.4960.20.348
0.070.5170.20.348
0.080.5280.20.348
0.150.5510.20.348
0.040.4680.50.348
0.070.4910.50.348
0.090.5110.50.348
0.10.530.50.348
0.20.5490.50.348
0.20.470.80.348
0.30.490.80.348
0.40.5030.80.348
0.50.5250.80.348
0.60.5440.80.348
0.30.48410.348
0.40.50210.348
0.50.51510.348
0.650.53610.348
0.80.55610.348

最佳答案


shihe 发表于 2017-10-25 14:24:40
参考下:
y = (p1*x1+p2*x2+p3*x3+p4*x3^2+p5*x1^2+p6*x2^2)*(x1*x2*x3)+p7;
y对应原数据z,x1,x2,x3分别对应于原数据a,b,c。p1至p7为参数。

均方差(RMSE): 0.0294357787939032
残差平方和(SSE): 0.0346586029281441
相关系数(R): 0.991597947725112
相关系数之平方(R^2): 0.983266489932654
修正R平方(Adj. R^2): 0.981354088782101
确定系数(DC): 0.983266489932654
卡方系数(Chi-Square): 0.199865802300399
F统计(F-Statistic): 323.181787493895

参数        最佳估算
----------        -------------
p1        -19.6428578618208
p2        33.8011890927834
p3        -131.521233505717
p4        219.20385202666
p5        51.1310869105492
p6        -17.3446313276392
p7        0.391579102556444

回复此楼

15 条回复


shihe 发表于 2017-10-25 14:24:40
参考下:
y = (p1*x1+p2*x2+p3*x3+p4*x3^2+p5*x1^2+p6*x2^2)*(x1*x2*x3)+p7;
y对应原数据z,x1,x2,x3分别对应于原数据a,b,c。p1至p7为参数。

均方差(RMSE): 0.0294357787939032
残差平方和(SSE): 0.0346586029281441
相关系数(R): 0.991597947725112
相关系数之平方(R^2): 0.983266489932654
修正R平方(Adj. R^2): 0.981354088782101
确定系数(DC): 0.983266489932654
卡方系数(Chi-Square): 0.199865802300399
F统计(F-Statistic): 323.181787493895

参数        最佳估算
----------        -------------
p1        -19.6428578618208
p2        33.8011890927834
p3        -131.521233505717
p4        219.20385202666
p5        51.1310869105492
p6        -17.3446313276392
p7        0.391579102556444

c68.jpg
回复此楼

LOTTAE0811 发表于 2017-10-25 21:04:29
shihe 发表于 2017-10-25 14:24
参考下:
y = (p1*x1+p2*x2+p3*x3+p4*x3^2+p5*x1^2+p6*x2^2)*(x1*x2*x3)+p7;
y对应原数据z,x1,x2,x3分别 ...

好的,谢谢您。

stats01 发表于 2017-10-26 07:10:32
由于x3只有两个水平,上述模型中x3^2效应项不应存在。

LOTTAE0811 发表于 2017-10-29 00:43:45
stats01 发表于 2017-10-26 07:10
由于x3只有两个水平,上述模型中x3^2效应项不应存在。

好的,我试一下,谢谢您。

ITACHI.D. 发表于 2017-10-31 21:09:51
shihe 发表于 2017-10-25 14:24
参考下:
y = (p1*x1+p2*x2+p3*x3+p4*x3^2+p5*x1^2+p6*x2^2)*(x1*x2*x3)+p7;
y对应原数据z,x1,x2,x3分别 ...

想问下你的具体思路是啥,怎么选定函数的模型呢,谢谢。

wzxw 发表于 2020-5-24 10:24:31
shihe 发表于 2017-10-25 14:24
参考下:
y = (p1*x1+p2*x2+p3*x3+p4*x3^2+p5*x1^2+p6*x2^2)*(x1*x2*x3)+p7;
y对应原数据z,x1,x2,x3分别 ...

大神你好,我这也有四组数据,不知道函数关系,同样需要1stopt求解。求大神解决
Data;
x1      x2      x3          y1
10        3        20%        0.195
10        3        40%        0.1967
10        3        60%        0.2083
10        3        80%        0.225
10        3        100%       0.2233
10        3.5        20%        0.3133
10        3.5        40%        0.2133
10        3.5        60%        0.2267
10        3.5        80%        0.29
10        3.5        100%       0.2283
10        4        20%        0.3367
10        4        40%        0.33
10        4        60%        0.305
10        4        80%        0.4017
10        4        100%       0.2367
10        4.5        20%        0.2567
10        4.5        40%        0.295
10        4.5        60%        0.3217
10        4.5        80%        0.3383
10        4.5        100%       0.225
10        5        20%        0.2367
10        5        40%        0.265
10        5        60%        0.2983
10        5        80%        0.3767
10        5        100%       0.24
20        3        20%        0.2433
20        3        40%        0.2183
20        3        60%        0.2717
20        3        80%        0.3133
20        3        100%       0.2467
20        3.5        20%        0.2283
20        3.5        40%        0.2617
20        3.5        60%        0.2733
20        3.5        80%        0.3283
20        3.5        100%       0.2083
20        4        20%        0.2267
20        4        40%        0.265
20        4        60%        0.2867
20        4        80%        0.3417
20        4        100%       0.2217
20        4.5        20%        0.2283
20        4.5        40%        0.2767
20        4.5        60%        0.29
20        4.5        80%        0.3234
20        4.5        100%       0.2267
20        5        20%        0.2567
20        5        40%        0.2767
20        5        60%        0.3333
20        5        80%        0.3383
20        5        100%       0.19
30        3        20%        0.2383
30        3        40%        0.1917
30        3        60%        0.2367
30        3        80%        0.295
30        3        100%       0.1933
30        3.5        20%        0.2167
30        3.5        40%        0.1983
30        3.5        60%        0.28
30        3.5        80%        0.3283
30        3.5        100%       0.1783
30        4        20%        0.28
30        4        40%        0.25
30        4        60%        0.3117
30        4        80%        0.32
30        4        100%       0.2017
30        4.5        20%        0.2633
30        4.5        40%        0.3433
30        4.5        60%        0.3617
30        4.5        80%        0.3467
30        4.5        100%       0.19
30        5        20%        0.19
30        5        40%        0.2483
30        5        60%        0.295
30        5        80%        0.3683
30        5        100%       0.155
40        3        20%        0.2283
40        3        40%        0.225
40        3        60%        0.2117
40        3        80%        0.2733
40        3        100%       0.1533
40        3.5        20%        0.19
40        3.5        40%        0.1617
40        3.5        60%        0.2217
40        3.5        80%        0.2933
40        3.5        100%       0.1517
40        4        20%        0.2083
40        4        40%        0.2
40        4        60%        0.2467
40        4        80%        0.3167
40        4        100%       0.1617
40        4.5        20%        0.2233
40        4.5        40%        0.2267
40        4.5        60%        0.275
40        4.5        80%        0.3367
40        4.5        100%       0.2033
40        5        20%        0.1833
40        5        40%        0.235
40        5        60%        0.265
40        5        80%        0.38
40        5        100%       0.1533
50        3        20%        0.135
50        3        40%        0.1617
50        3        60%        0.1883
50        3        80%        0.2167
50        3        100%       0.1183
50        3.5        20%        0.1167
50        3.5        40%        0.1967
50        3.5        60%        0.2233
50        3.5        80%        0.3233
50        3.5        100%       0.1483
50        4        20%        0.1317
50        4        40%        0.1967
50        4        60%        0.205
50        4        80%        0.3033
50        4        100%       0.1283
50        4.5        20%        0.13
50        4.5        40%        0.2033
50        4.5        60%        0.2433
50        4.5        80%        0.28
50        4.5        100%       0.1583
50        5        20%        0.14
50        5        40%        0.1617
50        5        60%        0.245
50        5        80%        0.36
50        5        100%       0.15

在希望的田野 发表于 2021-6-6 14:09:06
shihe 发表于 2017-10-25 14:24
参考下:
y = (p1*x1+p2*x2+p3*x3+p4*x3^2+p5*x1^2+p6*x2^2)*(x1*x2*x3)+p7;
y对应原数据z,x1,x2,x3分别 ...

请问您是如何确定函数的形式的?

shihe 发表于 2021-6-6 19:04:59
1stOpt有个公式自动搜索匹配功能,可以根据数据自动搜寻最佳模型公式。

waiting_V5x15 发表于 2021-6-21 10:11:03
shihe 发表于 2021-6-6 19:04
1stOpt有个公式自动搜索匹配功能,可以根据数据自动搜寻最佳模型公式。

您好,我也有类似问题,未知函数关系,我试了很多方法仍然做不出来,可以麻烦您帮我看一看吗?
x1                   x2                x3        y
0.232416        0.258        1.5        1.17
0.19684        0.266        1.4        1.22
0.205516        0.258        1.5        1.18
0.556928        0.267        2.25        2.7
0.577842        0.252        1.6        2.82
0.238832        0.251        1.6        2.23

shihe 发表于 2021-6-21 14:47:41
waiting_V5x15 发表于 2021-6-21 10:11
您好,我也有类似问题,未知函数关系,我试了很多方法仍然做不出来,可以麻烦您帮我看一看吗?
x1               ...

多项式就可以吧,不过数据量太少了,意义不大:

y = b1*x1+b2*x1^2+b3*x2+b4*x2^2+b5*x3+b6*x3^2

Root of Mean Square Error (RMSE): 1.12500619791796E-12
Sum of Squared Residual: 7.59383367212295E-24
Correlation Coef. (R): 0.936486983791652
R-Square: 0.877007870811186
Adjusted R-Square: 0.385039354055931
Determination Coef. (DC): 1

Parameter        Best Estimate
----------        -------------
b1        -16.0297968621176
b2        35.7545227345609
b3        17198.1372706868
b4        -41894.4261215852
b5        -1864.5417580962
b6        511.696899480713

waiting_V5x15 发表于 2021-6-21 16:08:06
shihe 发表于 2021-6-21 14:47
多项式就可以吧,不过数据量太少了,意义不大:

y = b1*x1+b2*x1^2+b3*x2+b4*x2^2+b5*x3+b6*x3^2

好~感谢~

Liuzl0901 发表于 2022-3-18 05:06:41
shihe 发表于 2021-6-21 14:47
多项式就可以吧,不过数据量太少了,意义不大:

y = b1*x1+b2*x1^2+b3*x2+b4*x2^2+b5*x3+b6*x3^2

我也使用了1stopt软件,但是不是很会用,目前我有5个自变量,一个因变量。想拟合一个多元非线性回归方程,数据有110条。不行的话也可以用前三种自变量拟合。我输入数据之后点击快速拟合, 显示找不到合适的方程。我很苦恼。 在此留下三种自变量的数据,恳求帮助。
x1     x2    x3     y
60.4380989        163.5070038        172.5829926        0.202344254
47.160099        173.6230011        160.9790039        0.103980459
55.9431        153.6269989        182.4160004        0.0926266
49.7601013        164.6049957        170.8110046        0.210665472
71.2630997        136.8049927        198.1649933        0.091530885
69.9733963        134.0579987        201.3150024        0.072881996
61.0998001        149.9559937        186.548996        0.356211089
60.3778992        154.901001        181.5359955        0.225035815
66.3167038        149.0209961        187.2230072        0.206219016
65.3178024        127.3389969        206.2460022        0.020204769
53.7215996        155.7389984        181.2409973        0.376365429
67.8499985        131.0630035        203.9029999        0.246519024
65.134697        140.8079987        195.2039948        0.13521507
49.7622986        164.9920044        170.6150055        0.06473141
48.3869019        165.3049927        171.1430054        0.141022218
69.2618027        129.7850037        204.5809937        0.076162458
56.3367004        160.1580048        176.0859985        0.125615512
65.4234009        134.6450043        200.378006        0.062773696
62.5679016        144.3240051        191.302002        0.167750227
59.1946983        159.375        177.2350006        0.181195114
65.5018997        148.9819946        187.9369965        0.043049882
51.3012009        163.6710052        173.029007        0.170140459
54.0535011        159.3329926        177.5410004        0.096750612
64.6333008        140.6549988        195.1710052        0.083053773
69.0670013        138.0330048        197.4459991        0.173021065
69.4029999        129.3099976        204.9450073        0.077786974
54.968399        159.8309937        176.9539948        0.068120092
66.1845016        139.0500031        197.0169983        0.343404604
73.0543976        129.7640076        204.6990051        0.201876634
58.2344017        152.0200043        184.5050049        0.15642968
62.9543991        147.1929932        188.3300018        0.017804624
76.7081985        117.3379974        214.371994        0.363706173
56.0909004        156.026001        180.9199982        0.223267598
57.299099        151.6950073        185.3049927        0.087994382
55.8787994        155.4730072        181.3930054        0.05248069
60.3933983        143.8439941        192.772995        0.114491482
82.7900009        108.6050034        220.6529999        0.057808615
61.9151001        150.5559998        185.8809967        0.078941079
76.536499        116.3059998        214.8040009        0.053249306
69.483902        133.1159973        201.9499969        0.113883629
70.2045975        133.7619934        201.0379944        0.163787237
67.638298        139.6300049        194.9889984        0.02981396
58.8534012        145.5169983        190.4830017        0.145629743
62.0680008        143.378006        193.029007        0.078480057
64.8151016        136.9689941        198.6730042        0.073588539
63.4487991        145.095993        191.1439972        0.150172781
56.3003006        160.7680054        175.2350006        0.069319129
75.8218002        125.4940033        208.1719971        0.062773696
74.7148972        119.6900024        212.0279999        0.327703473
65.1660995        131.3179932        203.5010071        0.198587076
66.8374023        133.9420013        201.1569977        0.123069661
57.8925018        160.0359955        176.102005        0.009793538
69.5522995        135.1360016        199.7440033        0.349397104
63.4362984        137.1380005        198.5610046        0.143426348
53.1903992        166.9920044        169.1730042        0.070274206
60.3160019        151.2830048        185.7169952        0.05248069
60.889801        143.2140045        193.0110016        0.084184783
61.125        141.0919952        194.9259949        0.04885954
76.1381989        114.5589981        216.2290039        0.066915209
56.6285019        157.3079987        179.0980072        0.05452471
77.2161026        107.1930008        220.7079926        0.1106202
70.9701996        135.8600006        199.8549957        0.119906541
61.9398003        148.8699951        187.2559967        0.024336863
62.6422005        139.927002        195.7539978        0.215363145
67.1531982        137.2440033        198.2180023        0.161003132
52.4096985        156.9459991        180.052002        0.146543423
45.7887993        170.6029968        164.1230011        0.20312235
55.7893982        161.1190033        174.8959961        0.110004204
57.8991013        156.0659943        179.776001        0.132747622
68.5291977        127.6389999        206.397995        0.347595234
73.9330978        132.2890015        202.4589996        0.202188444
66.2651978        156.298996        179.8609924        0.013840686
67.7405014        138.4550018        196.996994        0.367632555
59.6240005        151.0500031        185.9340057        0.22356284
60.4219017        140.0269928        196.0070038        0.120303759
58.7499008        147.9989929        188.6309967        0.126005295
55.7002983        155.6369934        181.2149963        0.13521507
59.2793999        147.6809998        189.1829987        0.10250714
80.1756973        119.677002        211.75        0.112256485
72.6214981        123.2799988        209.7669983        0.10502815

顾世梁 发表于 2022-3-18 14:20:15
Liuzl0901 发表于 2022-3-18 05:06
我也使用了1stopt软件,但是不是很会用,目前我有5个自变量,一个因变量。想拟合一个多元非线性回归方程 ...

它们之间没有关系,任何关系都不靠谱。

Liuzl0901 发表于 2022-3-19 21:53:41
顾世梁 发表于 2022-3-18 14:20
它们之间没有关系,任何关系都不靠谱。

嗯呢,我再多做一些数据看看,5555555

陈yy 发表于 2022-11-24 16:56:31
Liuzl0901 发表于 2022-3-19 21:53
嗯呢,我再多做一些数据看看,5555555

你好,同学,请问你使用的1stOpt是高版本吗?
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

相关帖子
相关文章
热门教程
站长推荐
快速回复 返回顶部 返回列表