幂函数拟合

发布于 2024-09-16 05:16:22 字数 674 浏览 7 评论 0原文

我想将幂函数拟合到数据集。我正在使用这种方法: http://mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFittingPowerLaw.html

但结果不可接受:b = -0,001901,a = 7,26



我的数据集:

8553600  458.2
17193600    373.6
25833600    694.16
34646400    738.33
44064000    817.89
54259200    1040.67
67910400    1032.69
76291200    1222.1
84844800    1245.65
94089600    1217.44
102211200   1579.38
110592000   1859.24
118886400   1711.67
127612800   2303.62
136684800   2658.26
219196800   3669.23
225676800   3525.02
225763200   3749.27

这种方法是否不足,或者我犯了错误?有更好的解决方案来做到这一点吗?

I want to fit a power function to a dataset. I'm using this method: http://mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFittingPowerLaw.html

But the result is not acceptable: b = -0,001901, a = 7,26

My dataset:

8553600  458.2
17193600    373.6
25833600    694.16
34646400    738.33
44064000    817.89
54259200    1040.67
67910400    1032.69
76291200    1222.1
84844800    1245.65
94089600    1217.44
102211200   1579.38
110592000   1859.24
118886400   1711.67
127612800   2303.62
136684800   2658.26
219196800   3669.23
225676800   3525.02
225763200   3749.27

Is this method inadequate, or did i make a miastake? Is there a better solution to do this?

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评论(3

自我难过 2024-09-23 05:16:22

拟合方法是“垃圾输入,垃圾输出”方法:您应该首先说服自己,存在一种类似于您要尝试拟合的关系。在你的情况下,制作一个散点图,看看它是否看起来像一个幂函数。可能只是您必须添加一个常数,或者选择了错误的指数。一般来说,无法轻松估计关系。最好的开始方法是找到为什么某种关系应该成立的理论论据,并尝试估计该关系的参数。

Fitting methods are "garbage in, garbage out" methods: you should first convince yourself that there is a relation like the one you're trying to fit. In you case, make a scatter plot, and see if it looks like a power function. It just might be that you have to add a constant, or chose the wrong exponent. In general there's no way to estimate a relation easily. The best way to start is to find theoretical arguments why a certain relation should hold, and try to estimate the parameters of that relation.

不再让梦枯萎 2024-09-23 05:16:22

您的数据看起来更像是线性函数而不是幂律。通过使用 f(x) = a*x+b 进行拟合,您可以获得更好的拟合效果。

Your data looks more like a linear function than a power law. You would obtain a better fit by fitting it with f(x) = a*x+b.

拥抱没勇气 2024-09-23 05:16:22

我认为你只是错误地实施了它。

B 的分母是

n*sum( x_i ^2 ) - (sum( x_i ))^2

看起来像你做的那样

n*sum( x_i )^2 - (sum( x_i))^2

I think you just implemented it wrong.

The denominator for B is

n*sum( x_i ^2 ) - (sum( x_i ))^2

whereas it looks like you did

n*sum( x_i )^2 - (sum( x_i))^2
~没有更多了~
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