拟合模型，origin怎么拟合对数函数？
你好，对数函数的一般形式为 $y = a\log_b(x) + c$，其中 $a$ 控制函数的增长速度，$b$ 是底数，$c$ 是 $y$ 轴截距。
对于拟合对数函数，可以使用以下步骤：
1. 将数据取对数，即将 $x$ 和 $y$ 坐标都取对数，得到 $\log(x)$ 和 $\log(y)$。
2. 用线性回归拟合 $\log(y)$ 与 $\log(x)$ 的关系，得到拟合方程 $\log(y) = m\log(x) + b$，其中 $m$ 是斜率，$b$ 是截距。
3. 将拟合方程转化为指数形式，即 $y = e^b x^m$。
4. 通过拟合出的指数函数来预测其他未知数据的值。
需要注意的是，在进行对数函数拟合时，要确保所有的 $x$ 和 $y$ 坐标都为正数，否则会出现无法取对数的情况。另外，拟合结果的精度也取决于数据的分布情况和样本数量。
如何分析回归模型的拟合度和显著性？
模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了，你的拟合度还不错；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。
你的题目中没有给出系数表，所以我看不到显著性如何。
如何用matlab拟合模型分段函数？
你要知道，你要拟合的是一个分段函数，这本身就不是一般的连续光滑函数。
nlinfit之所以要有初值这一项，就是考虑到在某些变态的情况下，无法找到最小二乘函数的最小值，可能是一个局部的最小值，也可能根本找不到，所以有必要通过改变迭代初值的方法进行试验。对于这种分段函数，最好的方法还是分段拟合。
fun1=inline('4.213-300*x/ref(1)-300*(ref(2)+ref(3))+300*ref(3)*exp(-x/(ref(3)*ref(4)))','ref','x');
fun2=inline('4.213-3000/ref(1)-300*ref(3)*exp(-x/(ref(3)*ref(4)))*(exp(10/(ref(3)*ref(4)))-1)','ref','x');
fun=@(ref,t)((t<=10).*fun1(ref,t)+(t>10).*fun2(ref,t));
t=0:0.1:50;
v=[3.969
3.963
3.959
3.955
3.952
3.949
3.947
3.945
3.943
3.941
3.939
3.938
3.936
3.935
3.933
3.932
3.93
3.929
3.928
3.927
3.926
3.925
3.923
3.922
3.921
3.92
3.919
3.918
3.917
3.916
3.915
3.914
3.913
3.912
3.911
3.91
3.909
3.908
3.907
3.907
3.906
3.905
3.904
3.903
3.903
3.902
3.901
3.9
3.9
3.899
3.898
3.898
3.897
3.896
3.896
3.895
3.894
3.893
3.893
3.892
3.891
3.891
3.89
3.889
3.889
3.888
3.888
3.887
3.887
3.886
3.886
3.885
3.884
3.884
3.883
3.882
3.882
3.881
3.88
3.88
3.879
3.879
3.878
3.878
3.877
3.877
3.876
3.876
3.875
3.875
3.874
3.874
3.873
3.873
3.872
3.872
3.871
3.87
3.87
3.869
3.869
4.105
4.108
4.11
4.112
4.114
4.115
4.116
4.117
4.118
4.119
4.119
4.12
4.12
4.121
4.122
4.122
4.123
4.123
4.124
4.124
4.124
4.125
4.125
4.126
4.126
4.126
4.127
4.127
4.128
4.128
4.129
4.129
4.129
4.129
4.129
4.13
4.13
4.13
4.13
4.13
4.131
4.131
4.131
4.131
4.132
4.132
4.132
4.132
4.132
4.132
4.133
4.133
4.133
4.133
4.133
4.134
4.134
4.134
4.134
4.134
4.134
4.135
4.135
4.135
4.135
4.135
4.136
4.136
4.136
4.136
4.136
4.137
4.137
4.138
4.138
4.138
4.139
4.139
4.139
4.139
4.139
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.141
4.141
4.141
4.141
4.141
4.141
4.141
4.141
4.141
4.141
4.142
4.142
4.142
4.142
4.142
4.142
4.142
4.142
4.142
4.142
4.143
4.143
4.143
4.143
4.143
4.143
4.143
4.143
4.143
4.143
4.143
4.143
4.143
4.144
4.144
4.144
4.144
4.144
4.144
4.144
4.144
4.144
4.144
4.144
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.145
4.146
4.146
4.146
4.146
4.146
4.146
4.146
4.146
4.146
4.146
4.146
4.146
4.146
4.147
4.147
4.147
4.147
4.147
4.147
4.147
4.147
4.147
4.147
4.147
4.147
4.147
4.147
4.147
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
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4.154
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4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.155
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156
4.156];
abc=nlinfit(t',v,fun,[51891 0.00083 0.00013 12050]');
plot(t,v);hold on;
f=@(t)(fun(abc,t));
fplot(f,[0,50],'r')
拟合指数越大越好吗？
答：在拟合指数中，相关指数越大，通常意味着拟合效果越好。
这是因为相关指数越大，说明实际数据和拟合曲线之间的差异越小，即拟合曲线能够更好地反映数据的变化趋势。但是，这并不意味着相关指数越大就一定越好。在某些情况下，过高的相关指数可能会导致过度拟合，从而使得拟合曲线的适用范围变窄。
在两个变量y与x的回归模型中？
在两个变量y与x的回归模型中，
它们的相关指数R2越接近于1，模拟效果越好，
在四个选项中B的相关指数最大，
∴拟合效果最好的是模型2，
故选B．
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