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Fitten von Funktionen mit mehreren Variablen
 

Gast



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     Beitrag Verfasst am: 06.03.2012, 14:06     Titel: Fitten von Funktionen mit mehreren Variablen
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich habe eine Frage zum Fitten mehrerer Parameter in einer Funktion mit zwei Variablen.
Und zwar würde ich gerne die Funktion:

z=(a*x+b*y^c)/(d+y^e)

gleichzeitig an zwei verschiedene Datensätze fitten, wobei alle 5 Parameter optimiert werden sollen. Bei den Datensätzen wurden jeweils x und y variiert und z gemessen.

Hat jemand eine Idee?


Kevin
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     Beitrag Verfasst am: 06.03.2012, 14:46     Titel:
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Hallo,
gehören die beiden Datensätze zu einer Funktionsschar oder willst du einfach nur runtime beim fitten sparen?
Gruß
Kevin
_________________

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Gast



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     Beitrag Verfasst am: 06.03.2012, 14:54     Titel:
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Hi Kevin,
es sollte ein multi-experimenteller Fit sein. Ein einziger Parametersatz sollte beide Datensätze erklären können.

Gruß,
Marcel
 
Winkow
Moderator

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     Beitrag Verfasst am: 06.03.2012, 15:01     Titel:
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dann klatsch doch einfach beide messsätze aneinander.
den fit kannst du mit fminsearch machen. dazu ist auch ein beispiel in der doc
Code:
function [estimates, model] = fit(xdata, ydata)
model = @fun;
estimates = fminsearch(model, [1,1,1,1,1]);
    function [sse, FittedCurve] = fun(params)
        A = params(1);
        B = params(2);
        C = params(3);
        D = params(4);
        E = params(5);
        FittedCurve=(A*xdata(:,1)+B*xdata(:,2).^C)./(D+xdata(:,2).^E);
        ErrorVector = FittedCurve - ydata;
        sse = sum(ErrorVector .^ 2);        
    end
end
sollte ungefär so aussehen. xdata is deine matrix mit deinen 2 eingangs größen und ydata dann dein gemessener z wert. startvariablen können auch zufällig gewählt werden. oder wenn du ne ahnung hast kannst du dauch schonmal was angeben. ich hab jetzt 1 für alles genommen.
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Gast



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     Beitrag Verfasst am: 06.03.2012, 16:03     Titel:
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ja das klappt.
super, danke!!
 
Harald
Forum-Meister

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Beiträge: 24.492
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     Beitrag Verfasst am: 06.03.2012, 16:47     Titel:
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Hallo,

wenn die Statistics Toolbox oder die Optimization Toolbox zur Verfügung stehen, dann sind NLINFIT oder LSQCURVEFIT in der Nutzung deutlich angenehmer, da es dort im Grunde nur zwei Zeilen sind: eine für die Definition des Modells, eine für den Funktionsaufruf.

Grüße,
Harald
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peterson
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Forum-Newbie

Beiträge: 1
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     Beitrag Verfasst am: 25.05.2012, 10:56     Titel: sse ausgeben lassen
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Hallo Winkow,


erstmal vielen dank für deinen Code, hat mir sehr geholfen.
Versuche gerade zu verstehen was da genau ausgeführt wird. Vlt. könntest du etwas dazu erklären. Ich hätte gerne "sse"(alos den letzten/geringsten Fehler) als output von fit, also irgendwieso:
Code:
function [sse, estimates, model] = fit(xdata, ydata)
in deinem code? Falls das hier unangebracht war, sorry, bin komplett neu hier und matlab-anfänger Smile

vielen dank im vorraus schonmal
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