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如何用MATLAB实现生长曲线拟合，如用Logistic模型等
我有如附件中的体重生长数据，总数据大约有30万条，个体有大约2500个左右，数据也不是太理想，有些有部分缺失，想做个群体及个体生长曲线拟合，用Logistic函数和Gompertz函数等其他生长曲线模型，如何用MATLAB实现，求解，谢谢！
14:47 上传
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关注者： 26
本帖最后由 jingzhaos 于
15:47 编辑
方法很多。cftool、lsqcurvefit、nlinfit、lsqnonlin、fit等均可拟合Logistic曲线。举个例子：
t=1:12;
y=[180,189,199,236,275, 405,522, 516,672,756,819,877]
Logistic=inline('p(1)./(1+p(2).*exp(-p(3).*t))','p','t')
p0=[.3]
[p sse]=lsqcurvefit('Logistic',p0,t,y)
[p1,r,J,CovB,Mse,EMI]= nlinfit(t,y,Logistic,p0)复制代码
关注者： 49
用logistic, gompertz, richards等拟合均不太合适。LZ所说该组数据为体重数据，但这不太正常，因为体重数据一般不会在短时间内大幅下降，比如人、动物在短时间内体重大幅下降，除非是大病的原因，这不是正常的数据，应剔除这些不正常的数据，才可能得到合适的关系式。
用logistic, gompertz, richards等拟合均不太合适。LZ所说该组数据为体重数据，但这不太正常，因为体重数据 ...
您说的非常对，但确实是体重数据（猪），数据的情况是：从约20~30kg进入测定系统的，有出生第一天的体重数据，缺出生重到进入测定系统前的每日体重数据，并且生长曲线后期进入平缓阶段的数据可能也不多。拟合起来可能有问题。应该用什么拟合。而且异常数据确实不少，机器异常造成的，该如何剔除？每天体重差3kg以内我们姑且认为是正常的吧（有的生病情况可以较为明显的看出来，该日采食次数和采食量减少较为明显，体重逐渐下降，又逐渐回升，而机器异常则表现为：缺失数据，无规律跳跃数据，某几天体重整体异常升高和降低），因为数据来源是这样的：每天有约5~20次的单次体重数据，取这些数据的中位数作为该个体的该日体重数据，每个个体大约有100条数据。这些异常数据只能手动剔除吗？数据量太大，约30万条，因为几乎半数以上的个体都存在个别和部分数据异常。
快哭了，版主救命啊
关注者： 49
您说的非常对，但确实是体重数据（猪），数据的情况是：从约20~30kg进入测定系统的，有出生第一天的体重 ...
clear,clc,warning off
fx=@(b,x)(b(1)+b(2)*x+b(3)*x.^2+b(4)*x.^3)./(1+b(5)*exp(-b(6)*x+b(7)*x.^2+b(8)*x.^3));
%x=xlsread('data','a1:b111');输入第一组数据
y=x(:,2);x(:,2)=[];
figure(1),clf
plot(x,y,'o','markerfacecolor','b')
b=[&&-30..&&-0.&&31..&&0.9&&-5.e-06];
& & b=lsqcurvefit(fx,b,x,y);
& & b=nlinfit(x,y,fx,b)
n=length(y);
disp('data1')
SSy=var(y)*(n-1)
y1=fx(b,x);
RSS=(y-y1)'*(y-y1)
Rsquare=(SSy-RSS)/SSy
x1=linspace(min(x),max(x),350);
y1=fx(b,x1);
plot(x1,y1,'b-','linewidth',2.5)
%x=xlsread('data','a112:b230');输入第二组数据
y=x(:,2);x(:,2)=[];
plot(x,y,'rs','markerfacecolor','r')
b=[&&-238..&&-0.&&885..&&0.&&-9.e-06];
& & b=lsqcurvefit(fx,b,x,y);
& & b=nlinfit(x,y,fx,b)
n=length(y);
disp('data2')
SSy=var(y)*(n-1)
y1=fx(b,x);
RSS=(y-y1)'*(y-y1)
Rsquare=(SSy-RSS)/SSy
x1=linspace(min(x),max(x),350);
y1=fx(b,x1);
plot(x1,y1,'r-','linewidth',2.5)
%x=xlsread('data','a231:b384');第3组数据
y=x(:,2);x(:,2)=[];
plot(x,y,'k^','markerfacecolor','k')
b=[954.7179915&&-20..&&-0.5&&48..&&0.9&&-7.e-06];
& & b=lsqcurvefit(fx,b,x,y);
& & b=nlinfit(x,y,fx,b)
n=length(y);
disp('data3')
SSy=var(y)*(n-1)
y1=fx(b,x);
RSS=(y-y1)'*(y-y1)
Rsquare=(SSy-RSS)/SSy
x1=linspace(min(x),max(x),350);
y1=fx(b,x1);
plot(x1,y1,'k-','linewidth',2.5)
axis tight
legend('data1','fit1','data2','fit2','data3','fit3','location','best')
本帖最后由 Daletxt 于
15:24 编辑
clear,clc,warning off
fx=@(b,x)(b(1)+b(2)*x+b(3)*x.^2+b(4)*x.^3)./(1+b(5)*exp(-b(6)*x+b(7)*x.^2+b ...
谢谢！不好意思，我是小白，还有些看的不明白呀，程序跑出来跟你的不一样咋。这是我改的代码（红色部分是改动的）
clear,clc,warning off
fx=@(b,x)(b(1)+b(2)*x+b(3)*x.^2+b(4)*x.^3)./(1+b(5)*exp(-b(6)*x+b(7)*x.^2+b(8)*x.^3));
x=xlsread('体重生长数据.xlsx','c1:d111');%输入第一组数据
y=x(:,2);x(:,2)=[];
figure(1),clf
plot(x,y,'o','markerfacecolor','b')
b=[&&-30..&&-0.&&31..&&0.9&&-5.e-06];
& & b=lsqcurvefit(fx,b,x,y);
& & b=nlinfit(x,y,fx,b)
n=length(y);
disp('data1')
SSy=var(y)*(n-1)
y1=fx(b,x);
RSS=(y-y1)'*(y-y1)
Rsquare=(SSy-RSS)/SSy
x1=linspace(min(x),max(x),350);
y1=fx(b,x1);
plot(x1,y1,'b-','linewidth',2.5)
x=xlsread('体重生长数据.xlsx','c112:d230');%输入第二组数据
y=x(:,2);x(:,2)=[];
plot(x,y,'rs','markerfacecolor','r')
b=[&&-238..&&-0.&&885..&&0.&&-9.e-06];
& & b=lsqcurvefit(fx,b,x,y);
& & b=nlinfit(x,y,fx,b)
n=length(y);
disp('data2')
SSy=var(y)*(n-1)
y1=fx(b,x);
RSS=(y-y1)'*(y-y1)
Rsquare=(SSy-RSS)/SSy
x1=linspace(min(x),max(x),350);
y1=fx(b,x1);
plot(x1,y1,'r-','linewidth',2.5)
x=xlsread('体重生长数据.xlsx','c231:d384');%第3组数据
y=x(:,2);x(:,2)=[];
plot(x,y,'k^','markerfacecolor','k')
b=[954.7179915&&-20..&&-0.5&&48..&&0.9&&-7.e-06];
& & b=lsqcurvefit(fx,b,x,y);
& & b=nlinfit(x,y,fx,b)
n=length(y);
disp('data3')
SSy=var(y)*(n-1)
y1=fx(b,x);
RSS=(y-y1)'*(y-y1)
Rsquare=(SSy-RSS)/SSy
x1=linspace(min(x),max(x),350);
y1=fx(b,x1);
plot(x1,y1,'k-','linewidth',2.5)
axis tight
legend('data1','fit1','data2','fit2','data3','fit3','location','best')
首先，b=[......]这个是啥，哪里来的？
b=lsqcurvefit(fx,b,x,y);
b=nlinfit(x,y,fx,b)这两个做非线性曲线拟合的函数为什么运行5次循环呢？
n=length(y);这个是数组维度的最大长度是做啥的？
最后一步是画图我明白。
还有这是3个个体的程序，而且每条曲线都定义了颜色，问题是循环程序怎么写，我的3000头数据不能够一条一条画出来，一个一个写代码。
谢谢！非常感激！
关注者： 49
最大的问题在于横坐标，我哪里用的大约是出生后的天数，起始位置应在10天（左右）。你这里显然不对，logistic, gompertz方程原则上应以0为起始点。
关注者： 49
本帖最后由 stats01 于
15:37 编辑
谢谢！不好意思，我是小白，还有些看的不明白呀，程序跑出来跟你的不一样咋。这是我改的代码（红色部分是 ...
横坐标不对，logistic, gompertz方程的起始X应以0开始，你这里明显不对。我的大概将第一组数据从X=8~9（天）左右开始。
本帖最后由 Daletxt 于
16:57 编辑
横坐标不对，logistic, gompertz方程的起始X应以0开始，你这里明显不对。我的大概将第一组数据从X=8~9（天 ...
对，我的数据确实没有0~30kg的数据，从出生到测定之间大概有2个月的时间是没有的，所以该怎么弄呢，你讲第一组数据从X=8~9天开始在程序里怎么体现的，还有你做的这个是什么曲线拟合，不是Logistic和Gompertz吧？是多项式吗？然后我模拟了一个出生日期，把横坐标时间换成该个体的日龄，做出来的图像和你的一样了。可是如何写循环语句呢，3000个体不能这样写程序吧。
横坐标不对，logistic, gompertz方程的起始X应以0开始，你这里明显不对。我的大概将第一组数据从X=8~9（天 ...
我模拟了一个出生日期，把横坐标改为日龄，然后画出来了跟你一样的结果，但是现在求解循环语句。还有你用的这是什么模型的曲线拟合？不是Logistic和Gompertz是吧？是多项式吗
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求高人解决，求教怎么用matlab求解logistic参数？
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提问者采纳
而后用矩阵相除求解。2两种方法，拟合法：1，简化logistic模型为线型，通过数据运算，用 nonlinfit命令
大神能给详细的程序吗，整好了我给50块，没时间折腾了。有兴趣可以加我Q Q：
提问者评价
采纳率100%
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logistic 方程的系数求解
已知logistic模型为 x(t)=xm/(1+(xm/x0-r)*exp(-r*t))其中XM,X0,R是参数。
已经年的人口数据，x=[1:29]
y=[3750.96
4629.43]'希望能拟合出那3个参数？
请教高手求解~~~~
本人试过CFTOOL，lsqcurvefit都拟合不来？请高手实际能做出后得到答案？
关注者： 1
用1stopt算的哈
参数& & & & 最佳估算
a& && && & & & & & 132
b& && && & & & & & 468
r& && && & & & & & 0.0537
其中 a=xm，b=x0.
关注者： 1
1stopt 代码如下：
Title &logistic function&;
Function y = a/(1+(a/b-1)*exp(-r*x));;
1& & & & 0000
2& & & & 0000
3& & & & 0000
4& & & & 0000
5& & & & 0000
6& & & & 0000
7& & & & 0000
8& & & & 0000
9& & & & 0000
10& & & & 0000
11& & & & 0000
12& & & & 0000
13& & & & 0000
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28& & & & 0000
29& & & & 0000
关注者： 24
这个用SAS求比较好 还可以给出P值和标准偏回归系数！
回复 4# hgsz2003 的帖子
我用过SPSS的那个logistic来求解。能解出来东西，图形，但是就是不给参数，无法预测！
回复 3# mathjiang 的帖子
谢谢，用那个软件确实解了出来。但是我想MATLAB的那些为什么不可以呢？
我想问的是，你那边用MATLAB的话，能不能得到解啊？
关注者： 24
16:04 发表
我用过SPSS的那个logistic来求解。能解出来东西，图形，但是就是不给参数，无法预测！
用SAS吧 需要程序PM我 我传给你
回复 7# hgsz2003 的帖子
你好，能不能传个SAS LOGISTIC回归给我。.顺便问下怎么预测
回复 7# hgsz2003 的帖子
能不能传个SAS LOGISTIC回归给我。怎么预测？
楼主，我用matlab的nlinfit写的是这样：
clear all
clc
%%数据准备
x=[1:29]';
y=[3750.96
3792.33
3826.58
3871.51
3924.32
3963.1
3993.09
4029.56
4070.07
4121.19
4169.85
4208.88
4234.91
4261.37
4285.91
4313.3
4341.2
4369.63
4400.09
4422.28
4446.86
4467.46
4501.22
4519.84
4535.98
4551.58
4577.22
4602.11
4629.43];
%%非线性拟合
beta0=ones(1,3);
[beta,r,j] = nlinfit(x,y,'fun',beta0);
fun函数如下
function [ y ] = fun( beta0, x )
%UNTITLED2 拟合的函数
%& &此处显示详细说明
y=beta0(1)./(1+(beta0(1)./beta0(2)-beta0(3)).*exp(-beta0(3).*x));
但是得到的结果和楼上的不太一样:funk: 不知道哪里出错了，希望能够不吝赐教帮我指正下。谢谢
& &1.0e+03 *
& & 4.2476& & 1.2461& & 1.2465
&&-77.7993
&&-38.7693
&&-12.7393
& &13.7207
& &38.2607
& &65.6507
& &93.5507
&&121.9807
&&152.4407
&&174.6307
&&199.2107
&&219.8107
&&253.5707
&&272.1907
&&288.3307
&&303.9307
&&329.5707
&&354.4607
&&381.7807
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r是残差，j是jacobian矩阵
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