Verwenden Sie die Funktion
logfit, um Daten in die folgende logarithmische Gleichung einzupassen:
1. Definieren Sie die folgende Matrix.
2. Definieren Sie einen Vektor der Schätzwerte.
Die Funktion
ln ist nur für positive Zahlen definiert. Der zweite Parameter verschiebt die x-Daten, sodass ln berechnet werden kann. Wenn die gegebenen x-Daten negativ sind, sollte der zweite Schätzwert positiv und groß genug sein, um die x-Werte auf die positive Achse zu verschieben.
In bestimmten Fällen müssen Sie die Schätzwerte anpassen, um eine optimale Passung zu erreichen. Der erste Wert sollte in etwa Höhe und Vorzeichen der Daten beschreiben, der zweite Wert sollte den horizontalen Versatz und der dritte Wert den vertikalen Versatz widerspiegeln. Sie können die Daten zuerst grafisch darstellen, um die Schätzwerte zu bestimmen.
3. Ermitteln Sie mithilfe der Funktion logfit die Parameter für die logarithmische Anpassung.
Der zweite Parameter ist sehr klein: Die Funktion
lnfit ist eine gute Alternative zu logfit.
4. Stellen Sie die Daten und die logarithmische Passung grafisch dar.
Die Passung ist nahezu perfekt, wie der Korrelationskoeffizient bestätigt:
lnfit
Verwenden Sie die Funktion lnfit, um Daten in die folgende logarithmische Gleichung einzupassen:
1. Rufen Sie die Funktion lnfit auf, um die Parameter a und b zu ermitteln.
2. Stellen Sie die Daten und die Anpassungsfunktion grafisch dar.
3. Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten.
Dies ähnelt stark der Korrelation, die mit der Funktion logfit erreicht wurde.
