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GrasaVampiro

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[交流] 【求助】matlab的fit的結(jié)果讀出問(wèn)題，cfit的類(lèi)型已有3人參與

剛做了一個(gè)非線(xiàn)性擬合，函數(shù)定義在expo_fit里，方法定義在s里，t是自變量，c2是因變量，之前成功打開(kāi)并調(diào)用過(guò)了，
s = fitoptions('Method','NonlinearLeastSquares')
%             'Lower',[0,0],...
%             'Upper',[1,1],...
%             'Startpoint',[0,0.0001]);
expo_fit=fittype('c_equ*(1-exp(-K*sqrt(t)))','independent','t','options',s)
[fit_results,compli]=fit(t',c2',expo_fit)
運(yùn)行通過(guò)
得到的結(jié)果是
fit_results =

   General model:
   fit_results(t) = c_equ*(1-exp(-K*sqrt(t)))
   Coefficients (with 95% confidence bounds):
   K =    0.01244  (0.006449, 0.01844)
   c_equ =    100.6  (54.73, 146.5)

compli =

         sse: 868.3425
   rsquare: 0.9233
         dfe: 1198
adjrsquare: 0.9233
      rmse: 0.8514

用class命令
class(fit_results)
ans=
cfit
class(compli)
ans=
structure

compli的類(lèi)型是架構(gòu)，
fit_results
的類(lèi)型是cfit
不明白
而且沒(méi)法直接寫(xiě)入文件
size(fit_results)
結(jié)果是1
fit_results.K
結(jié)果是0.01244
但是誤差范圍沒(méi)法讀出

問(wèn)題如何把fit_results所有結(jié)果寫(xiě)入文件，ascii

多謝

[ Last edited by GrasaVampiro on 2010-9-7 at 16:11 ]

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從此不問(wèn)江湖事

1樓 2010-09-07 22:40:14

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robert2020

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★
小木蟲(chóng)(金幣+0.5):給個(gè)紅包，謝謝回帖交流

但愿能夠有所幫助：http://zhidao.baidu.com/question/39594554

引用回帖:

Originally posted by GrasaVampiro at 2010-09-10 19:27:11:

問(wèn)題是fit_results的數(shù)據(jù)類(lèi)型我都不明白

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7樓2010-09-10 19:33:27

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ganwu2008

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這個(gè)容易解決

★
GrasaVampiro(金幣+20):的確讀出了，謝謝 2010-09-09 08:14:41
robert2020(金幣+1):多謝蟲(chóng)友解答，歡迎常來(lái)仿真模擬版交流！ 2010-09-09 18:24:23

下面這句話(huà)能夠解決問(wèn)題：
confint(fit_results)

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3樓2010-09-09 14:24:24

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引用回帖:

Originally posted by ganwu2008 at 2010-09-09 07:24:24:
下面這句話(huà)能夠解決問(wèn)題：
confint(fit_results)

能把
“fit_results =

   General model:
   fit_results(t) = c_equ*(1-exp(-K*sqrt(t)))
   Coefficients (with 95% confidence bounds):
   K =    0.01244  (0.006449, 0.01844)
   c_equ =    100.6  (54.73, 146.5)
”
存為ascii形式的文件嗎？用哪個(gè)命令？

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4樓2010-09-09 23:56:43

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引用回帖:

Originally posted by GrasaVampiro at 2010-09-09 23:56:43:

能把
“fit_results =

   General model:
   fit_results(t) = c_equ*(1-exp(-K*sqrt(t)))
   Coefficients (with 95% confidence bounds):
   K =    0.01244  (0.006449, 0.01844)
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5樓2010-09-10 19:11:25

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