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matlab回归logistic模型

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enyangsh        

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发表于 2016-12-28 16:52 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
请教大神matlab回归logistic模型代码及方法实现原理,最好附解析,有实例更好.

zan
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madio        

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    % curvefitLogistic.m
    % 在实际应用时, 只有在确认所得的生物数据具有 logistic 曲线规律, 拟合的结果才
    % 有意义,下面这组数据具有 logistic 曲线规律!
    N=[3929 5308 7240 9638 12866 17069 23192 31443 38558 50156 62948 ...
        75995 91972 105711 122775 131669 150697 179323 203185 226500];
    t=1790:10:1980;
    % 画原始数据图
    plot(t,N,t,N,'r*')
    hold on
    % Logistic 函数的构造
    func  = @(beta,x) beta(1)./(1+(beta(1)/N(1)-1)*exp(-beta(2)*(x-1790)));
    % 关键:寻优初值的选取:beta0(1)为函数的最大值,beta0(1)尽可能小,这里直接取 0
    % 因为:现在在计算机上进行 logistic 曲线拟合, 多采用 Guass一Newton 算法和 Guass-
    % Newton 的改进算法 Marquardt 法, 这两种算法只有在选取一组与实际值较接近的初
    % 值K, a, b 时, 迭代过程的收敛性才好, 即找到的K 、a 、b 的值能使 R 值最小!
    beta0 = [max(N) 0];

    % lsqcurvefit 调用
    [beta,resnorm,residual,exitflag,output]= lsqcurvefit(func,beta0,t,N);

    % 画拟合图
    plot(t,func(beta,t), t,func(beta,t), '*b');
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    enyangsh        

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    希望是能回归出logistic模型参数以及选取哪些变量,初步回归这样子,不要线性的那个我会.
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    madio        

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    你如果要逐步回归的话就把lsqcurvefit函数换成stepwisefit函数,具体的用法差不多,就是返回值有区别,一看帮助就知道了
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    enyangsh        

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    madio        

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    % Logistic 函数的构造
    func  = @(beta,x) beta(1)./(1+(beta(1)/N(1)-1)*exp(-beta(2)*(x-1790)));

    注意函数你是可以自己根据需要定义的,就是你说的sigmod函数
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