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急急急! 五個(gè)自變量,一個(gè)因變量求高版本1stopt代跑程序。先謝謝您。

作者 俠夢(mèng)癟癟
來(lái)源: 小木蟲 350 7 舉報(bào)帖子
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五個(gè)自變量,一個(gè)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
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
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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
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1.333748429        0.7         0        1        0.5        0.859748804
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1.041444757        0.5         0.5        0.5        0.5        0.859748804
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0.922907819        0.3         0.5        0.5        0.5        0.859748804
1.220105521        0.3         0.5        1.5        0.5        0.859748804
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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
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0.909820146        0.1         0.5        1        0.25        0.859748804
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1.06629838        0.7         0.5        1        0.25        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
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  • 精華評(píng)論
  • dingd

    網(wǎng)上1.5版的也能計(jì)算吧,自己先動(dòng)手試試。

  • 俠夢(mèng)癟癟

    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(jì)算吧,自己先動(dòng)手試試。

    謝謝你的回答。我已經(jīng)試過(guò)了,可是解不唯一,想看下是否是版本的問(wèn)題。但我只有高版本的試用版,對(duì)參數(shù)個(gè)數(shù)有限制,所以想求助大家。

  • dingd

    感覺(jué)樓主的模型公式就是多解(過(guò)擬合)。多運(yùn)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(shuō)明過(guò)擬合,公式本身有問(wèn)題。

  • 俠夢(mèng)癟癟

    引用回帖:
    4樓: Originally posted by dingd at 2020-07-08 22:15:26
    感覺(jué)樓主的模型公式就是多解(過(guò)擬合)。多運(yùn)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(shuō)明過(guò)擬合,公式本身有問(wèn)題。

    您好,謝謝您的解答。我運(yùn)行的指標(biāo)“殘差平方和”不一樣,解也不唯一。這樣的情況該怎么理解呢?

  • dingd

    取了大概十分之一的數(shù)據(jù),三次計(jì)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(guò)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(RMSE)        0.0311729745238299
    殘差平方和(SSR)        0.0310961389012271
    相關(guān)系數(shù)(R)        0.986596284377955

    參數(shù)名        參數(shù)值
    a1        0.737932942057811
    a2        1.51012529580284
    b1        0.958127891787665
    b2        -2.64515853075774
    b3        1.20021575627738
    b4        -0.310937188068137
    b5        1.97980246330218
    b6        -1.149403969501
    ....

    2:
    均方差(RMSE)        0.0311729745238299
    殘差平方和(SSR)        0.0310961389012271
    相關(guān)系數(shù)(R)        0.986596284377954

    參數(shù)名        參數(shù)值
    a1        0.878812905369598
    a2        1.72903087730653
    b1        -0.629011777235386
    b2        0.0466622918520236
    b3        0.00982422863684973
    b4        13.7460605009142
    b5        -18.2597062897661
    b6        5.94460476623179
    。。。

    3:
    均方差(RMSE)        0.0311729745238299
    殘差平方和(SSR)        0.0310961389012271
    相關(guān)系數(shù)(R)        0.986596284377954

    參數(shù)名        參數(shù)值
    a1        -5.13100446673338
    a2        -4.59731282954518
    b1        -7.7029352367485
    b2        -2.1589310684862
    b3        3.04722025225985
    b4        5.47110165342583
    b5        1.81628641025439
    b6        -2.36100051896631
    ...

  • 俠夢(mèng)癟癟

    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(jì)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(guò)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(jì)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
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