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示例:罗吉斯蒂回归
使用 lgsfit 函数将数据拟合到罗吉斯蒂拟合。
1. 定义数据集。
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这些数据是有关超导磁化建模的 NIST 研究的结果。响应变量是磁力 (列 0),预测变量是以分钟为单位记录的时间 (列 1)。
2. 定义估计值的矢量。
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为罗吉斯蒂回归选择合适的估值要求较高:
第一个值应为通过这些数据的曲线的近似截距。
如果数据中心位于原点右侧,则第二个估值应小于 1,如果数据中心位于原点左侧,则第二个估值应大于 1。这里,此估值可通过求自变量的平均值进行估计。独立数据为整数时此数字通常过大,但此处不属于这种情况。
如果数据突然从高变为低,则最后一个估值应较大 (大于 1),如果该变化较平缓,则最后一个估值应较小 (小于 1)。同样,如果数据从左侧到右侧减小,则此系数应为负数;如果数据从左侧到右侧增加,则此系数应为正数。在许多情况下,可以使用 1 或 -1 作为估值。
3. 调用 lgsfit 函数以求罗吉斯蒂拟合的参数。
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参数将拟合下列罗吉斯蒂方程:
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4. 绘制数据和罗吉斯蒂拟合。
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