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範例:羅吉斯蒂遞歸
使用 lgsfit 函數擬合數據與羅吉斯蒂擬合。
1. 定義數據集。
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這些數據是有關超導性磁化成型的 NIST 研究結果。回應變數是磁力 (欄 0),而預測變量是以分鐘計的時間對數 (欄 1)。
2. 定義估值的向量。
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為羅吉斯蒂遞歸選取適當的估值,是很艱鉅的工作:
第一個值應近似於穿過數據的曲線截距。
若數據中心偏向原點右側,第二個估值應小於 1;若數據偏向原點左側,則大於 1。在此,此估值的預測方法是求解自變數的均數。若獨立數據是整數,此數字通常會過大,但現在卻不是這種情況。
若從高數據到低數據有突然顯著的下降 (大於 1),最後一個估值應很大;若轉移很平緩,則很小 (小於 1)。此外,若數據由左向右減少,此係數應為負值;而若數據由左向右增加,此係數則應為正值。在許多情況下,您可使用 1 或 -1 作為估值。
3. 呼叫 lgsfit 函數求解羅吉斯蒂擬合的參數。
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參數擬合下列羅吉斯蒂方程式:
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4. 繪製數據與對數羅吉斯蒂擬合。
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這是否有幫助?