建模與仿真統(tǒng)計(jì)回歸模型-資料下載頁
2025-05-15 08:09本頁面
【正文】 估計(jì)值R ~殘差， J ~估計(jì)預(yù)測誤差的 Jacobi矩陣 model ~模型的函數(shù) M文件名 beta0 ~給定的參數(shù)初值 輸出 betaci =nlparci(beta,R,J) 非線性模型參數(shù)估計(jì) function y=f1(beta, x) y=beta(1)*x./(beta(2)+x)。 xxy?? 21??x= 。 y= 。 beta0=[ ]。 [beta,R,J]=nlinfit(x,y,’f1’,beta0)。 betaci=nlparci(beta,R,J)。 beta, betaci beta0~線性化模型估計(jì)結(jié)果 28/33 2021/6/17 非線性模型結(jié)果分析 參數(shù) 參數(shù)估計(jì)值 置信區(qū)間 ?1 [ ] ?2 [ ] 畫面左下方的 Export 輸出其它統(tǒng)計(jì)結(jié)果。 拖動(dòng)畫面的十字線，得 y的預(yù)測值和預(yù)測區(qū)間 剩余標(biāo)準(zhǔn)差 s= xxy?? 21??最終反應(yīng)速度為 半速度點(diǎn) (達(dá)到最終速度一半時(shí)的 x值 )為 6 8 3 1 2?1 ?? ??其它輸出 命令 nlintool 給出交互畫面 0 0 . 5 1 1 . 5050100150200250o ~原始數(shù)據(jù) + ~ 擬合結(jié)果 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 5 005010015020025029/33 2021/6/17 混合反應(yīng)模型 x1為底物濃度， x2為一示性變量 x2=1表示經(jīng)過處理， x2=0表示未經(jīng)處理 β1是未經(jīng)處理的最終反應(yīng)速度 γ1是經(jīng)處理后最終反應(yīng)速度的增長值 β2是未經(jīng)處理的反應(yīng)的半速度點(diǎn) γ2是經(jīng)處理后反應(yīng)的半速度點(diǎn)的增長值 在同一模型中考慮嘌呤霉素處理的影響 xxy?? 21??12221211)( xxxxy???????? ）（30/33 2021/6/17 o ~原始數(shù)據(jù) + ~擬合結(jié)果 混合模型求解 用 nlinfit 和 nlintool命令 ,17001 ?? ,6001 ?? , ?? ??估計(jì)結(jié)果和預(yù)測 剩余標(biāo)準(zhǔn)差 s= 參數(shù) 參數(shù)估計(jì)值 置信區(qū)間 ?1 [ ] ?2 [ ] ?1 [ ] ?2 [ ] ?2置信區(qū)間包含零點(diǎn)， 表明 ?2對因變量 y的影響不顯著 12221211)( xxxxy???????? ）（參數(shù)初值 (基于對數(shù)據(jù)的分析) 經(jīng)嘌呤霉素處理的作用不影響半速度點(diǎn)參數(shù) 未經(jīng)處理 經(jīng)處理 31/33 2021/6/17 o ~原始數(shù)據(jù) + ~擬合結(jié)果 未經(jīng)處理 經(jīng)處理 簡化的混合模型 簡化的混合模型 形式簡單， 參數(shù)置信區(qū)間 不含零點(diǎn) 剩余標(biāo)準(zhǔn)差 s = ，比一般混合模型略大 12221211)( xxxxy???????? ）（121211xxxy?????? ）（估計(jì)結(jié)果和預(yù)測 參數(shù) 參數(shù)估計(jì)值 置信區(qū)間 ?1 [ ] ?2 [ ] ?1 [ ] 32/33 2021/6/17 一般混合模型與簡化混合模型預(yù)測比較 實(shí)際值 一般模型預(yù)測值 Δ(一般 模型） 簡化模型預(yù)測值 Δ(簡化 模型 ） 67 51 84 … … … … … 191 201 207 200 簡化混合模型的預(yù)測區(qū)間較短，更為實(shí)用、有效 12221211)( xxxxy???????? ）（121211xxxy?????? ）（預(yù)測區(qū)間為預(yù)測值 ? Δ 33/33 2021/6/17 注：非線性模型擬合程度的評(píng)價(jià)無法直接利用線性模型的方法，但 R2 與 s仍然有效。 酶促反應(yīng) 反應(yīng)速度與底物濃度的關(guān)系 非線性 關(guān)系 求解 線性模型 求解非線性模型 機(jī)理分析 嘌呤霉素處理對反應(yīng)速度與底物濃度關(guān)系的影響 混合模型 發(fā)現(xiàn)問題，得參數(shù)初值 引入 01變量 簡化模型 檢查 參數(shù)置信區(qū)間 是否包含零點(diǎn)
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