Table of Contents
W ciągu ostatnich kilku dni jeden z czytelników natknął się na komunikat o błędzie regresji wykładniczej. Ten problem może powstać z kilku czynników. Porozmawiajmy o tym teraz.
Komputer działa wolno?
g.Regresja wykładnicza zawsze cieszyła się procesem znajdowania jednego równania, które wygląda jak funkcja wykładnicza, która najlepiej pasuje do zestawu danych. Jako efekty generujemy równanie takie jak y = abx z zerem. Wartość informacji predykcyjnej pewnego modelu wykładniczego w porównaniu jest niewątpliwie oznaczona jako R2.
g. 
Mam następujące statystyki i muszę spróbować uzyskać mocne dopasowanie wykładnicze. Aby to osiągnąć, wypróbowałem wiele różnych narzędzi, z których każde wydaje się przedstawiać niewiarygodnie duży margines błędu na często górnej części krzywej.
Wykreślanie badań w tym artykule http://www.zizhujy.com/en-us/ Wykładnicza aproksymacja pożyczek plotera doskonały błąd około 20 bh Lu konkurencji.
Zastanawiam się, czy to uczciwe, aby lepiej dopasować to do danych?
Komputer działa wolno?
ASR Pro to najlepsze rozwiązanie dla potrzeb naprawy komputera! Nie tylko szybko i bezpiecznie diagnozuje i naprawia różne problemy z systemem Windows, ale także zwiększa wydajność systemu, optymalizuje pamięć, poprawia bezpieczeństwo i dostraja komputer w celu uzyskania maksymalnej niezawodności. Więc po co czekać? Zacznij już dziś!
Czy możesz dodać do x coś takiego jak poniższa sytuacja?
2 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
przesłuchano 15 kwietnia 2014 r. o godz. 8:35
![](„https://www.gravatar.com/avatar/724f00af96c47f8bccfd9aad176b918d?s=64&d=identicon&r=PG")
137
Nie jest rozwiązaniem, którego szukasz? Poznaj inne pytania zwane regresją wykładniczą funkcji lub zadaj swoje niesamowite pytanie.
Jak znaleźć chaos funkcji wykładniczej?
Duża dysproporcja między danymi obliczonymi a faktami doświadczalnymi wynika z założonej zależności $ l = alpha e ^ beta c $, co jest niewłaściwe. Za pomocą tej funkcji nie można prawidłowo manipulować danymi. Staje się to oczywiste, gdy wykreślimy $ ln (y) USD względem $ x $. Krzywa ogromnie różni się od prostej $ln(y) równa się a +beta x$, gdzie znajduje się dochód $a =ln(alpha), jak widać na moim ogólnym rysunku.
Poprawianie $ x $, a także / lub $ y $ przez określenie odpowiednich stałych nie rozwiąże naszego problemu, ale z jednej strony zmniejszy błąd i/lub zwiększy błąd z drugiej. Jeśli wymagane jest jakieś lepsze połączenie, użyj go, aby trafić na najlepsze połączenie między $ x $ dodatkowo $ y $. Jeśli pytanie wynika bezpośrednio z problemu fizycznego, ta symulacja powinna zostać ulepszona na tyle, aby faktycznie mieć bardziej praktyczną ścieżkę pracy z funkcją.
Ес i wiarygodny model fizyczny jest zdecydowanie możliwy, z czysto matematycznego punktu widzenia będzie nieskończona liczba usług, które prawdopodobnie są bardzo, ale praktyczne, prawdopodobnie są bardziej złożone niż $ y = leader e ^ beta x $. Na przykład, zakres wielomianu i wykładnika jest porównywany z dokładnym dopasowaniem (zdjęcie poniżej)
odpowiedział 19 kwietnia, 14:08
59,9k 22 złote odznaki 2929 i bardzo wysokie odznaki 7676 brązowych odznak
Popraw szybkość swojego komputera już dziś, pobierając to oprogramowanie - rozwiąże ono problemy z komputerem.
Jak ręcznie obliczyć świetną regresję?
Jaka jest różnica między regresją liniową a regresją wykładniczą?
W regresji liniowej praca jest równaniem linii prostej (linia prosta). W regresji siłowej lub hugh funkcja jest ostatnim obrazem potęgowym (wielomianem) postaci i/lub funkcją typu ogromnego.
Troubleshoot And Fix Exponential Regression Errors
Fehler Bei Exponentiellen Regressionsfehlern Beheben Und Beheben
Solucione Problemas Além Disso, Corrija Erros De Regressão Exponencial
Dépanner Et Corriger Les Erreurs De Régression Dramatiques
Solucionar Problemas Y Corregir Errores De Regresión Exponencial
Устранение и устранение серьезных ошибок регрессии
지수 회귀 오류 수정과 함께 문제 해결
Risoluzione Dei Problemi E Modifica Degli Errori Di Regressione Esponenziale
Felsök Och åtgärda Dessutom Exponentiella Regressionsfel
Problemen Met Exponentiële Regressiefouten Oplossen En Oplossen
