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Também nos últimos anos, alguns leitores encontraram uma mensagem de erro dramática de regressão. Esse problema pode surgir por um ou dois motivos. Vamos discutir isso agora.
PC lento?
g.A regressão exponencial sempre foi o processo de onde localizar uma equação que se pareça com uma meta exponencial que melhor se ajusta a um conjunto de dados. Como efeitos, agora obtemos uma equação como y = abx devido a 0. O valor da informação preditiva entre o modelo exponencial em comparação é certamente representado por R2.
g.
Tenho os dados on e preciso tentar localizar um ajuste exponencial. Tentei muitos programas diferentes para conseguir isso, cada um dos quais parece – oferece uma margem de erro incrivelmente grande disponível no topo da curva.
A plotagem frequente dos dados neste artigo http://www.zizhujy.com/en-us/ O plotter de aproximação exponencial produz um erro excelente de curva Lu de cerca de 20 bh.
Estou me perguntando se é hora de consertar isso para ajustar melhor os dados.
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Você pode adicionar algo como usar a equação ax?
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
solicitado em 15 de abril de 2014 às 8h35
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Como você encontra a incerteza específica de uma função exponencial?
A discrepância colossal entre os dados calculados e os novos dados se deve ao relacionamento assumido dinheiro y = alpha e ^ try out x $, que é inapropriado. Normalmente, você não pode gerenciar seus dados com este recurso. Isso se torna aparente quando plotamos $ ln (y) rr contra $ x $. A curva difere significativamente das outras da reta $ ln (y) = a + beta x buck, onde $ a = ln ( alpha) RR está localizado, como pode ser visto usando a figura geral.
Corrigir $ x receita e / ou $ y $ revelando constantes apropriadas não resolverá nosso problema; infelizmente, reduzirá o erro em uma entrega e aumentará o erro na outra. Se uma conexão melhor for necessária, use-a para encontrar a melhor conexão entre $ x e $ y $. Se a questão deriva de um problema físico, essa simulação geralmente deve ser correta o suficiente para realmente ter uma maneira mais básica de trabalhar com a função.
Ес e um modelo físico confiável agora não é possível, de um ponto de vista conectado puramente matemático haverá um número infinito por causa das funções, que são provavelmente muito, mas práticas, são mais complexas do que $ y equivale a alpha e ^ beta x $. Por exemplo, o intervalo do polinômio e até mesmo expoente corresponde a uma correspondência exata (imagem abaixo)
respondeu 19 de abril, 14:08
59,9 mil
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Como você avalia a regressão exponencial manualmente?
Qual é a diferença entre a regressão em linha reta e a regressão exponencial?
Na regressão linear, o trabalho é sua equação linear (linha reta). Em vigor ou regressão enorme, a função é o último cenário de potência (polinomial) da forma e / ou de cada função do tipo exponencial.
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