对数回归模型的参数估计 05 May 2012 Jeff Math 数学 一、问题： 给定一数据点的集合：{(xi, yi) | yi > 0, i = 1, 2, …, n }。现在使用对数函数 y = α * ln(x) + β 对其进行拟合，使得拟合的误差平方和最小。求能达到此目标的α、β值。 二、解决方案： 看到对数函数模型的表达式，很容易想起线性函数模型的表达式：y = α * x + β。于是，很自然地先对原始数据点的x分... [More]
指数回归模型的参数估计 10 April 2012 Jeff 一、问题： 给定一数据点的集合：{(xi, yi) | yi > 0, i = 1, 2, …, n }。现在使用指数函数 y = αeβx 对其进行拟合，使得拟合的对数误差平方和最小。求能达到此目标的α、β值。 注：所谓对数误差，即用拟合值的对数减去原始值的对数。对原始数据点(xi, yi)，拟合其yi值为 ，即拟合数据点为(xi, )。那么，这个拟合的yi值与原始的yi值之间的对数误... [More]