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分析流程
数据源:
原始数据
算法配置:
算法:拟合工具箱
变量:因变量:{正己烷可溶物产率};变量X1:{正己烷不溶物(INS)g};变量X2:{焦油(Char)g}
参数:模型选择:{多项式逼近};拟合模型自动寻优:{是};寻优参数:{R2}
分析结果:
请看详细结论。
分析步骤
1.由给定的公式来对数据进行拟合得到参数估计结果。
2.可通过对不同的模型分别进行拟合,选取其中具有较优拟合指标的模型。
详细结论
输出结果1:拟合评价表
模型
R2
RMSE
多项式逼近-分子次数=1,分母次数=1
-7.003178346135254
0.09812915215948727
多项式逼近-分子次数=1,分母次数=1
-7.003178346135254
0.09812915215948727
多项式逼近-分子次数=1,分母次数=2
-6.817264865365085
0.09799980260680587
多项式逼近-分子次数=1,分母次数=3
-5.660438674197029
0.09704861106882402
多项式逼近-分子次数=1,分母次数=4
-4.334550361042023
0.09551150750245077
多项式逼近-分子次数=1,分母次数=5
-3.471345596724908
0.09408861172855515
多项式逼近-分子次数=2,分母次数=1
-6.391766913907282
0.09768146493328245
多项式逼近-分子次数=2,分母次数=2
-6.243620863008019
0.09756263934100592
多项式逼近-分子次数=2,分母次数=3
-3.848977473750737
0.09476540829628707
多项式逼近-分子次数=2,分母次数=4
-2.711005309556478
0.09237482665069774
多项式逼近-分子次数=2,分母次数=5
-1.0683222490819326
0.08545238725208852
多项式逼近-分子次数=3,分母次数=1
-4.561810383411964
0.09582106266089872
多项式逼近-分子次数=3,分母次数=2
-3.917039037127428
0.09487774243014553
多项式逼近-分子次数=3,分母次数=3
-3.771314715005982
0.09463382181404037
多项式逼近-分子次数=3,分母次数=4
-2.259837695546968
0.09104697888322347
多项式逼近-分子次数=3,分母次数=5
-0.4355616624645384
0.07990633869378441
多项式逼近-分子次数=4,分母次数=1
-3.5528687434815955
0.09424288635589735
多项式逼近-分子次数=4,分母次数=2
-2.8343121857581663
0.09269174813562484
多项式逼近-分子次数=4,分母次数=3
-2.7713103335315554
0.09253214841522904
多项式逼近-分子次数=4,分母次数=4
-2.2595354322601864
0.09104609015360311
多项式逼近-分子次数=4,分母次数=5
-0.026444901401204257
0.07407349937597356
多项式逼近-分子次数=5,分母次数=1
-2.755641053898447
0.09249155908515248
多项式逼近-分子次数=5,分母次数=2
-2.070997757830078
0.09039692281818745
多项式逼近-分子次数=5,分母次数=3
-0.7423000723889965
0.08295976997358996
多项式逼近-分子次数=5,分母次数=4
-0.4486881534716167
0.08006337768686202
多项式逼近-分子次数=5,分母次数=5
0.18943846512115659
0.06963720237808955
图表说明:
上表展示了模型的拟合评价指标结果。
●R2:多重测定系数,该值越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强。
●RMSE:均方根误差,该值越接近0的值表示误差较小、预测较好。
智能分析:
根据评估指标-R2,多项式逼近-分子次数=5,分母次数=5的表现最佳。
输出结果2:拟合结果表
参数
估计值
95%置信上限
95%置信下限
p00
-21.03
-8.032
-34.028
p10
-158
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