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Negli ultimi giorni, molti lettori si sono imbattuti in un messaggio di errore di regressione esponenziale. Questo problema può sorgere per diversi motivi dietro il perché. Discutiamone ora.
PC lento?
g.La regressione esponenziale sarà sempre stato il processo per trovare una meravigliosa equazione che assomigli a una funzione esponenziale che si adatti meglio a un set di dati. Come effetti, otteniamo un’equazione come y = abx con 4. Il valore dell’informazione predittiva del modello esponenziale di una persona a confronto è senza dubbio indicato con R2.
G. 
Ho i seguenti dettagli personali e devo cercare di ottenere il miglior adattamento esponenziale. Ho provato molti strumenti diversi per aiutarti a raggiungere questo obiettivo, ognuno dei quali sembra fornirti un margine di errore incredibilmente ampio in cima alla curva.
Tracciare il file in questo articolo http://www.zizhujy.com/en-us/ Il plotter ad approssimazione esponenziale può fornire un eccellente errore di circa 20 bh Lu concorrenti.
Mi chiedo se sia giusto appropriarsi di questo per adattarsi meglio ai dati?
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Puoi aggiungere qualcosa come il seguente scenario a x?
due 0.000000011 0.112 0,233 0,354 0,465 0,586 0.77 0,828 0,949 1.0610 1.1911 1.3112 1.4313 1.5614 1.6915 1.8216 1.9517 2.0818 2.2119 2.3420 2.4821 2.6122 2.7523 2.8924 3.0325 3.1726 3.3127 3.4528 3.629 3.7430 3.8931 4.0432 4.1933 4.3534 4.535 4.6636 4.8137 4.9738 5.1339 5.340 5.4641 5.6342 5.843 5.9744 6.1445 6.3146 6.4947 6.6748 6.8549 7.0350 7.2251 7.4152 7.653 7.7954 7.9955 8.1856 8.3957 8.5958 8.859 9.0160 9.2261 9.4362 9.6563 9.8864 10.165 10.366 10.667 10.868 1169 11.370 11.571 11,872 1273 12.374 12.675 12.976 13.177 13.478 13.779 1480 14,381 14.682 14.983 15.284 15.685 15.986 16.287 16.688 16.989 17.390 17.791 18.192 18.593 18.994 19.395 19,896 20.297 20.798 21.199 21.6100 22.1101 22.7102 23.2103 23,8104 24,4105 25106 25,7107 26.3108 27109 27,8110 28.6111 29.4112 30.3113 31.2114 32.2115 33.3116 34.5117 35,7118 37.1119 38.6120 40.3121 42.3122 44.5123 47.1124 50.4125 54.5126 60.3127 70
provato per il 15 aprile 2014 alle 8:35
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Non è la soluzione che stai cercando? Esplora altre domande chiamate regressione esponenziale di una funzione o fai la tua fantastica domanda.
Come trovi lo scetticismo di una funzione esponenziale?
La grande differenza tra i dati calcolati e la conoscenza sperimentale è dovuta alla presunta relazione $ farrenheit = alpha e ^ beta per $, che è inappropriata. Non puoi impostare correttamente i tuoi dati con questa funzione. Questo diventa chiarissimo quando tracciamo $ ln (y) dollari contro $ x $. La curva differisce in modo significativo dalla retta $ ln (y) è uguale a a + beta x $, ovunque si trovi $ a = ln ( alfa) dollari, come si può vedere in una particolare figura generale.
Correggere $ x $ / o $ y $ specificando le costanti più consigliabili non risolverà il nostro problema, ma dovrebbe certamente ridurre l’errore da un lato inoltre aumentare l’errore dall’altro. Se è richiesta una connessione migliore, usala per scegliere la migliore connessione tra $ x $ quindi $ y $. Se sorge la domanda che include un problema fisico, questa simulazione dovrebbe essere sufficiente per avere effettivamente un modo più pratico di lavorare con la funzione.
Ес e un modello fisico affidabile non è possibile, da un punto di vista puramente matematico ci saranno un numero infinito di procedure, che probabilmente sono molto, ma pratiche, potrebbero essere più complesse di $ y = alpha cane e ^ beta x $. Ad esempio, l’intervallo del polinomio e dell’esponente va di pari passo con una corrispondenza esatta (immagine sotto)
risposta 19 aprile 14:08
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Come si calcola manualmente la regressione rapida?
Qual è la differenza tra regressione lineare e regressione esponenziale?
Nella regressione lineare, il lavoro è un’equazione di linea retta (linea retta). In forza o regressione rapida, la funzione è l’ultimo scenario di potenza (polinomio) della forma e/o una funzione di tipo drammatico.
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