data={{7.12,1164},{7.12,1066},{6.35,839},{7.34,1027},{7.34,1109},{9.04,1039},{7.12,1034},{8.39,1068},{9.4,1043},{6.91,864},{8.1,1086},{6.71,943},{9.04,1059},{11.75,1509},{8.7,1311},{12.37,1505},{7.83,1225},{7.12,986},{8.7,1232},{9.79,1261},{9.04,1291},{8.39,1130},{10.22,1200},{9.04,1207},{9.4,1393},{9.79,1250},{9.04,1327},{9.79,1264},{9.4,1248},{11.19,1327}}
lm = Fit[data, {1, x}, x]
为什么在这一步,会说“General::ivar: 7.12` 不是一个有效的变量. ”导致输出不了结果??
原因是你之前曾对变量 x 赋过值,所以导致拟合函数里面的 x 不再是一个变量,因而出错,只要清除一下就OK了,即Clear[x];这样在Fit里面出现的 符号x 的颜色应该是蓝色。详细过程如下:
In[1]:= data = {{7.12, 1164}, {7.12, 1066}, {6.35, 839}, {7.34,mathematica一个简单的一元线性回归问题
原因是你之前曾对变量 x 赋过值,所以导致拟合函数里面的 x 不再是一个变量,因而出错,只要清除一下就OK了,即Clear[x];这样在Fit里面出现的 符号x 的颜色应该是蓝色。详细过程如下:In[1]:= data = {{7.12, 1164}, {7.12, 1066}, {6.35, 839}, {7.34, 1027}, {7.34, 1...
mathematica 线性回归
data={{0.5, 3.525}, {0.6, 3.143}, {0.7, 2.868}, {0.8, 2.691}};Fit[data,{1,x},x]结果:4.8618 - 2.777 x
求大神帮忙把这个matlab程序改成mathematica程序。。是关于多元线性回归...
data = Transpose[{x1, x2, x3, x4, x5, x6, y}];再就是拟合了:fit=Fit[data, {1, Subscript[x, 1], Subscript[x, 2], Subscript[x, 3],Subscript[x, 4], Subscript[x, 5], Subscript[x, 6]}, {Subscript[x,1], Subscript[x, 2], Subscript[x, 3], Subscript[x, 4]...
关于数学建模软件的选用
mathematics多是用来做抽象的运算,比如化简啊,求方程解啊,画图啊,也可以做简单的规划问题,操作很简单很容易上手,推荐 spss是统计软件,功能和sas很接近,spss应该更简单吧,求解一些统计模型(比如线性回归、时间序列、聚类分析……)的参数估计,很好用 lingo是优化软件,是lindo的升级版,所有优化问...
在Mathematica中求非线性拟合的时候出现“搜索中的步长比选项规定容差...
遇到这种提示后要做的第一件事是把NonlinearModelFit算出来的结果画一画,看看效果具体怎么样,因为这个提示只是个警告,实际拟合效果可能并不差。如果效果确实不好,那可就麻烦了,很多时候此类问题单纯就是因为模型和数据一致性太差,根本没法在编程层面上解决。当然,运气好的话,修改NonlinearModelFit的...
mathematica数据拟合
data = {{14.80, 310}, {18.74, 700}, {22.86, 1160}, {26.26,1800}, {29.50, 2680}, {31.15, 3200}};FindFit[data, a \/(1 + b Exp[x]), {a, b}, x]把FindFit里的表达式改成你想要拟合的式子就可以了
什么软件可以做线性回归分析
wps可以实现,具体如下:1、第一步,输入数据,使用前一列的X轴和Y轴在下一列输入数据,见下图,转到下面的步骤。2、第二步,完成上述步骤后,选择菜单栏中的“插入”选项,选择“图表”,然后通常选择XY散点图,见下图,转到下面的步骤。3、第三步,完成上述步骤后,单击“确定”按钮,然后将散点...
matlab软件和spas软件用于数据的线性回归分析,哪个更好一点?
MATLAB工作界面 是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决...
经济数学:概率论与数理统计目录
习题八 第九章 回归分析 9.1 一元线性回归 9.2 一元线性回归方程的显著性检验 9.3 线性回归方程的预测与控制 9.4 可化为一元线性回归的模型 9.5 多元线性回归 习题九 习题参考答案与部分解答 附录一 概率统计数学实验(使用Mathematica软件)附录二 常用概率统计分布表 主要参考文献 ...
高等数学(下)目录
- 一元线性回归: 探讨一元线性回归方程、相关性检验与预测控制。第5章 mathematica软件的应用- 软件简介: 包括安装、启动与帮助功能。- 数值计算与符号演算: 涉及代数运算、解方程、图像作图与极限求解。- 高级功能: 包括二元函数图像、求偏导数、二重积分、常微分方程求解与级数运算。附录- mathematica命令...