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俠夢癟癟

新蟲 (初入文壇)

[求助] 急急急！ 五個自變量，一個因變量求高版本1stopt代跑程序。先謝謝您。 已有1人參與

五個自變量，一個因變量求高版本1stopt代跑程序。

Title "Type your title here";
Parameters a1,a2,
           b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8,b9,
           c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,
           d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,
           e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9;
Variable y,x1,x2,x3,x4,x5;
Function y=(a1*ln(x1)+a2)*
           ((b1*x1^2+b2*x1+b3)*x2^2+(b4*x1^2+b5*x1+b6)*x2+(b7*x1^2+b8*x1+b9))*
           ((c1*x1^2+c2*x1+c3)*x3^2+(c4*x1^2+c5*x1+c6)*x3+(c7*x1^2+c8*x1+c9))*
           ((d1*x1^2+d2*x1+d3)*x4^2+(d4*x1^2+d5*x1+d6)*x4+(d7*x1^2+d8*x1+d9))*
           ((e1*x1^2+e2*x1+e3)*x5^2+(e4*x1^2+e5*x1+e6)*x5+(e7*x1^2+e8*x1+e9));

data;
//y              x1      x2     x3      x4       x5
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1.238830671        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
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1.192603955        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
0.986017347        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
0.986017347        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
1.162916738        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.162916738        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.211513324        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.211513324        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.238830671        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.238830671        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.192603955        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
1.192603955        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
1.192603955        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
0.986017347        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
0.986017347        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
0.986017347        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
1.162916738        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.162916738        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.162916738        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.211513324        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.211513324        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.211513324        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.238830671        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.238830671        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.238830671        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.192603955        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
1.192603955        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
1.192603955        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
0.986017347        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
0.986017347        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
0.986017347        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
1.162916738        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.162916738        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.162916738        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.211513324        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.211513324        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.211513324        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.238830671        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.238830671        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.238830671        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
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俠夢癟癟

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引用回帖:
6樓: Originally posted by dingd at 2020-07-09 11:46:16
取了大概十分之一的數(shù)據(jù)，三次計算結(jié)果如下，目標(biāo)函數(shù)“殘差平方和(SSR)”完全一樣，但參數(shù)值均不相同，數(shù)目模型公式是過擬合的，多解。想唯一穩(wěn)定解，要么修改模型公式，要么給各參數(shù)加范圍約束。

1：
均方差( ...

謝謝您。我增加了下約束條件，我這邊低版本的考慮不了，您那邊方便幫我計算一下嗎？

  Title "Type your title here";
Parameters a1,a2,
           b1,b2,b3,b4,b5,b6,
           c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,
           d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,
           e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9;
Variable y,x1,x2,x3,x4,x5;
Function y=(a1*ln(x1)+a2)*
           ((b1*x1^2+b2*x1+b3)*x2+(b4*x1^2+b5*x1+b6))*
           ((c1*x1^2+c2*x1+c3)*x3^2+(c4*x1^2+c5*x1+c6)*x3+(c7*x1^2+c8*x1+c9))*
           ((d1*x1^2+d2*x1+d3)*x4^2+(d4*x1^2+d5*x1+d6)*x4+(d7*x1^2+d8*x1+d9))*
           ((e1*x1^2+e2*x1+e3)*x5^2+(e4*x1^2+e5*x1+e6)*x5+(e7*x1^2+e8*x1+e9));
           0<(a1*ln(x1)+a2)<=1;
           0<((b1*x1^2+b2*x1+b3)*x2+(b4*x1^2+b5*x1+b6))<=1;
           0<((d1*x1^2+d2*x1+d3)*x4^2+(d4*x1^2+d5*x1+d6)*x4+(d7*x1^2+d8*x1+d9))<=1;
           0<((c1*x1^2+c2*x1+c3)*x3^2+(c4*x1^2+c5*x1+c6)*x3+(c7*x1^2+c8*x1+c9))<=1;
           0<((e1*x1^2+e2*x1+e3)*x5^2+(e4*x1^2+e5*x1+e6)*x5+(e7*x1^2+e8*x1+e9))<=1;
           

data;
//y              x1      x2     x3      x4       x5
0.986017911        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
1.162917584        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.192603955        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
1.211513324        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.238830671        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.059654418        0.5         0.5        1        0.5        0.429874402
1.279628092        0.5         0.5        1        0.5        1.289623206
1.353840588        0.5         0.5        1        0.5        1.719497608
0.966946025        0.1         0.5        1        0.5        0.429874402
1.11259511        0.1         0.5        1        0.5        1.289623206
1.207268207        0.1         0.5        1        0.5        1.719497608
1.007360839        0.3         0.5        1        0.5        0.429874402
1.275707289        0.3         0.5        1        0.5        1.289623206
1.3548611        0.3         0.5        1        0.5        1.719497608
1.074280045        0.7         0.5        1        0.5        0.429874402
1.282334618        0.7         0.5        1        0.5        1.289623206
1.352084686        0.7         0.5        1        0.5        1.719497608
1.106216273        0.9         0.5        1        0.5        0.429874402
1.291492983        0.9         0.5        1        0.5        1.289623206
1.360096285        0.9         0.5        1        0.5        1.719497608
1.327700666        0.5         0        1        0.5        0.859748804
1.304368765        0.5         0.25        1        0.5        0.859748804
1.123826125        0.5         0.75        1        0.5        0.859748804
1.293818466        0.1         0        1        0.5        0.859748804
1.266944231        0.1         0.25        1        0.5        0.859748804
0.597803936        0.1         0.75        1        0.5        0.859748804
1.325938106        0.3         0        1        0.5        0.859748804
1.301226243        0.3         0.25        1        0.5        0.859748804
0.910395249        0.3         0.75        1        0.5        0.859748804
1.333748429        0.7         0        1        0.5        0.859748804
1.312138268        0.7         0.25        1        0.5        0.859748804
1.187315556        0.7         0.75        1        0.5        0.859748804
1.351037839        0.9         0        1        0.5        0.859748804
1.329700499        0.9         0.25        1        0.5        0.859748804
1.205618113        0.9         0.75        1        0.5        0.859748804
1.041444757        0.5         0.5        0.5        0.5        0.859748804
1.237834276        0.5         0.5        1.5        0.5        0.859748804
1.156375358        0.5         0.5        2        0.5        0.859748804
0.627287349        0.1         0.5        0.5        0.5        0.859748804
1.167932921        0.1         0.5        1.5        0.5        0.859748804
1.136634057        0.1         0.5        2        0.5        0.859748804
0.922907819        0.3         0.5        0.5        0.5        0.859748804
1.220105521        0.3         0.5        1.5        0.5        0.859748804
1.153293188        0.3         0.5        2        0.5        0.859748804
1.077334943        0.7         0.5        0.5        0.5        0.859748804
1.243093872        0.7         0.5        1.5        0.5        0.859748804
1.156285749        0.7         0.5        2        0.5        0.859748804
1.126252519        0.9         0.5        0.5        0.5        0.859748804
1.260685671        0.9         0.5        1.5        0.5        0.859748804
1.163390814        0.9         0.5        2        0.5        0.859748804
1.158936514        0.5         0.5        1        0        0.859748804
1.059617934        0.5         0.5        1        0.25        0.859748804
1.603695363        0.5         0.5        1        0.75        0.859748804
0.976001401        0.1         0.5        1        0        0.859748804
0.909820146        0.1         0.5        1        0.25        0.859748804
1.392879285        0.1         0.5        1        0.75        0.859748804
1.134577606        0.3         0.5        1        0        0.859748804
1.032220273        0.3         0.5        1        0.25        0.859748804
1.544082776        0.3         0.5        1        0.75        0.859748804
1.166677093        0.7         0.5        1        0        0.859748804
1.06629838        0.7         0.5        1        0.25        0.859748804
1.620981907        0.7         0.5        1        0.75        0.859748804
1.178500535        0.9         0.5        1        0        0.859748804
1.084332618        0.9         0.5        1        0.25        0.859748804
1.664731784        0.9         0.5        1        0.75        0.859748804
1.140310412        0.5         0.5        1        0.5        1.719497608
1.22051203        0.5         0.5        1        0.5        0.573165869
0.959032703        0.1         0.5        1        0.5        1.719497608
0.976282996        0.1         0.5        1        0.5        0.573165869
1.128674498        0.3         0.5        1        0.5        1.719497608
1.150385449        0.3         0.5        1        0.5        0.573165869
1.143821433        0.7         0.5        1        0.5        1.719497608
1.235484618        0.7         0.5        1        0.5        0.573165869
1.156907073        0.9         0.5        1        0.5        1.719497608
1.268513571        0.9         0.5        1        0.5        0.573165869
1.256436818        0.5         0.5        1        0.5        0.585625997
1.14564785        0.5         0.5        1        0.5        1.046650718
1.124529707        0.5         0.5        1        0.5        1.146331738
1.013676227        0.1         0.5        1        0.5        0.585625997
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0.942772985        0.1         0.5        1        0.5        1.146331738
1.184171337        0.3         0.5        1        0.5        0.585625997
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1.275629558        0.7         0.5        1        0.5        0.585625997
1.159718252        0.7         0.5        1        0.5        1.046650718
1.130602748        0.7         0.5        1        0.5        1.146331738
1.312806495        0.9         0.5        1        0.5        0.585625997
1.186830655        0.9         0.5        1        0.5        1.046650718
1.160235347        0.9         0.5        1        0.5        1.146331738
1.220504738        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
1.165281271        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
1.148148291        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
0.996800029        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
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0.963142415        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
1.185120493        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.141186636        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.126407163        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.242198629        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.181202075        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.163283168        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.270397412        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.208308967        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.189345329        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.195761861        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
1.193581285        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
1.200318685        0.5         0.5        1        0.5        0.859748804
0.955897971        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
1.050180164        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
1.091013757        0.1         0.5        1        0.5        0.859748804
1.155343185        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
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1.189924486        0.3         0.5        1        0.5        0.859748804
1.219715494        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.207766633        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.210435104        0.7         0.5        1        0.5        0.859748804
1.247022841        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.234156287        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
1.231090519        0.9         0.5        1        0.5        0.859748804
學(xué)習(xí)
7樓2020-07-09 14:28:32
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dingd

鐵桿木蟲 (職業(yè)作家)

【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
網(wǎng)上1.5版的也能計算吧，自己先動手試試。
2樓2020-07-08 21:20:22
已閱   回復(fù)此樓   關(guān)注TA 給TA發(fā)消息 送TA紅花 TA的回帖

俠夢癟癟

新蟲 (初入文壇)
引用回帖:
2樓: Originally posted by dingd at 2020-07-08 21:20:22
網(wǎng)上1.5版的也能計算吧，自己先動手試試。

謝謝你的回答。我已經(jīng)試過了，可是解不唯一，想看下是否是版本的問題。但我只有高版本的試用版，對參數(shù)個數(shù)有限制，所以想求助大家。
學(xué)習(xí)
3樓2020-07-08 21:24:18
已閱   回復(fù)此樓   關(guān)注TA 給TA發(fā)消息 送TA紅花 TA的回帖

dingd

鐵桿木蟲 (職業(yè)作家)

【答案】應(yīng)助回帖

★ ★
獨孤神宇: 金幣+2, 鼓勵交流 2020-07-09 08:30:38
感覺樓主的模型公式就是多解（過擬合）。多運行幾次，看看指標(biāo)“殘差平方和”是否一樣？如果一樣但解不唯一，說明過擬合，公式本身有問題。
4樓2020-07-08 22:15:26
已閱   回復(fù)此樓   關(guān)注TA 給TA發(fā)消息 送TA紅花 TA的回帖
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