将非线性模型拟合中的变量为列表

解答动态

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  更新为包含OP的更新abc列表。
  我假设您需要a、b、b的三元组，和c（全部来自该列表）具有最佳拟合（在最小化平方和的意义上）。
  您不需要非线性模型拟合就可以做到这一点（尽管在这种情况下您当然可以使用非线性模型拟合或线性模型拟合来获得相同的答案）。
  一旦设置了a、b和c，就只需要估计一个参数：d。最大值据
  P数据估计，将有
  P数据的预测数据，预计将是
  P数据={{0.375，0.01}，{0.377，0.02}，{0.381，0.05}，{0.386，0.1}，{0.375，0}，{0.376，0.01}，{0.377，0.02}，，{0.0.377，0.02}，，{0.381，0.381，0.05}，，{0.381，0.1}，{，{0.16，0.1}，{，{0.1}，{0.396，0.396，0.3，0.1}，{0.396，0.2}，{，{0.396，0.396，0.6，0.2}，]^3）]（*1/11（18.88-（2.99769 a）/b-（1.90592 a）/c）*） 和平方和将be
  ss=（data[[All，2]]-（d+（a/b）*data[[All，1]]^2+（a/c）*data[[All，1]]^3））^2//Total//Expand（*97.8981+（0.556633 a^2）/b^2-（14.7613 a）/b+（0.587834 a^2）/c^2-（ 15.1159 a）/c+（1.13778 a^2）/（b c）*）
  So现在只需循环所有可能性并选择a，b，c值即最大限度地减少平方和的值。
  
  abc={10.0、10.2、10.2、10.5、10.7、11.0、11.3、11.5、11.5、11.8、11.8、12.1、12.4、12.7、13.0、13.3、13.3、13.7、14.0、14.0、14.3、14.3、14.7、14.7、15.0、15.0、15.4、15.4、15.8、15.8、16.2、16.2、16.5、16.5、16.5、16.8、16.5、16.5、16.9、16.9、17.4、17.4、17.4、17.4、17.4、17.4、17.4、17.4、17、17.8、17.8、17.8、17.8、17.8、17.8、17.8 0，28.7，29.4，30.1, 30.9, 31.6, 32.4, 33.2, 34.0, 34.8, 35.7, 36.5, 37.4, 38.3, 39.2, 40.2, 41.2, 42.2, 43.2, 44.2, 45.3, 46.4, 47.5, 48.7, 49.9, 51.1, 52.3, 53.6, 54.9, 56.2, 57.6, 59.0, 60.4, 61.9, 63.4, 64.9, 66.5, 68.1, 69.8, 71.5, 73.2, 75.0, 76.8, 78.7, 80.6, 82.5, 84.5, 86.6, 88.7, 90.9, 93.1, 95.3, 97.6, 100, 102, 105, 107, 110, 113, 115, 118, 121, 124, 127, 130, 133, 137, 140, 143, 147, 150, 154, 158, 162, 165, 169, 174, 178, 182, 187, 191, 196, 200, 205, 210, 215, 221, 226, 232, 237, 243, 249, 255, 261, 267, 274, 280, 287, 294, 301, 309, 316, 324, 332, 340, 348, 357, 365, 374, 383, 392, 402, 412, 422, 432, 442, 453, 464, 475, 487, 499, 511, 523, 536, 549, 562, 576、590、590、604、619、634、649、665、681、698、715、732、750、768、787、806、825、845、866、887、845、866、887、909、604、604、619、619、634、634、634、649、649、665、686、685、698、715、715、732、750、750、750、768、768、787、787、806、806、825、825、845、845、845、866、866、887、887、907、909、845、845、845、866、866、866、866、887、887、887、907、909、909、909、931、931、953、953、953、976、976、976\naquot；，quot；bestfittametersgt；10.9112，ac-gt；-1.65524}*） 结果与上述参数值表吻合良好。
  简言之，参数a/b，a/c，d可以估计。但是，不能估计a、b和c
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