用Gnuplot拟合曲线时遇到的问题

hys850415

我在用Gnuplot拟合一组2维数据做函数曲线时遇到问题，我所需要拟合的函数是
        y(x)=a*(1-exp(-b*x))
至于gnuplot的命令我只输入了2行
       gnuplot> y(x)=a*(1-exp(-b*x))
          gnuplot> fit y(x) "7_661.txt" via a,b
附件中是数据的txt文件(7_661.txt)和错误的信息(fit.log)，请某位高手帮我纠正一下？
661.rar (8.29 KB, 下载次数: 28)

2010-11-25 02:52 上传

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zhlong8

推荐楼主各版都发下，gnuplot 没用过啊

看错误报告是不是楼主没有定义 a b 的原因？

perlw01f

建议采用 更专业的 matlab?或者 origin

longbow0

参考 http://objectmix.com/graphics/139483-fit-error.html

似乎是因为 exp 计算溢出的问题。

1. 
   
2. fit [0:100] y(x) "7_661.txt" via a,b
   

复制代码

的结果

1. 
   
2. resultant parameter values
   
3. 
   
4. a               = 20234.9
   
5. b               = 0.000172065
   
6. 
   
7. After 1129 iterations the fit converged.
   
8. final sum of squares of residuals : 106832
   
9. rel. change during last iteration : -1.94498e-06
   
10. 
    
11. degrees of freedom    (FIT_NDF)                        : 999
    
12. rms of residuals      (FIT_STDFIT) = sqrt(WSSR/ndf)    : 10.3411
    
13. variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf   : 106.939
    
14. 
    
15. Final set of parameters            Asymptotic Standard Error
    
16. =======================            ==========================
    
17. 
    
18. a               = 20234.9          +/- 1.976e+04    (97.66%)
    
19. b               = 0.000172065      +/- 0.0001691    (98.29%)
    
20. 
    
21. 
    
22. correlation matrix of the fit parameters:
    
23. 
    
24.                a      b      
    
25. a               1.000
    
26. b              -1.000  1.000
    

复制代码

longbow0

回复 1# hys850415

参考

似乎是因为 exp 计算溢出的问题。的结果
longbow0 发表于 2010-11-25 16:35

另外，一个奇怪的现象，从 fit [0:10] 开始算，算 [0:100]，[0:500] 等都没问题，但是像 LZ 直接算就会出错。

不知道是不是因为算 [0:10] 时设置了初始值的原因。请方家指教。

[0:1000] 的结果

1. 
   
2. resultant parameter values
   
3. 
   
4. a               = 593.897
   
5. b               = 0.0085966
   
6. 
   
7. After 9 iterations the fit converged.
   
8. final sum of squares of residuals : 1.33301e+06
   
9. rel. change during last iteration : -2.49892e-06
   
10. 
    
11. degrees of freedom    (FIT_NDF)                        : 4998
    
12. rms of residuals      (FIT_STDFIT) = sqrt(WSSR/ndf)    : 16.3312
    
13. variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf   : 266.708
    
14. 
    
15. Final set of parameters            Asymptotic Standard Error
    
16. =======================            ==========================
    
17. 
    
18. a               = 593.897          +/- 0.4864       (0.0819%)
    
19. b               = 0.0085966        +/- 2.379e-05    (0.2767%)
    
20. 
    
21. 
    
22. 
    
23. correlation matrix of the fit parameters:
    
24. 
    
25.                a      b      
    
26. a               1.000
    
27. b              -0.811  1.000
    

复制代码

这时候曲线和数据拟合的比较好了。