本文详细介绍了如何使用Matlab的fitnlm方法进行非线性拟合，适用于多次重复测量的数据集。通过实例演示了如何求解R2、RSOS、RMSE、BIC、AIC及P值等关键统计指标，适用于批量模型拟合场景。
matlab 多次重复测量试验数据非线性拟合 fitnlm
求解 R2、RSOS、RMSE、BIC、AIC、P值
fitnlm 方法查matlab官网，案例齐全且权威
方法：和单次测量一致 （仅数据排布理解一下就好，直接读取数据即可处理，树龄为x (a字符去掉，也可自己生成序列数据), 胸径为y）。
可以大批量 进行模型拟合
求解 R2、RSOS、RMSE、BIC、AIC、P值，
其他指标参数见beta 模型，位于matlab变量工作区
matlab 多次重复测量试验数据非线性拟合 fitnlm 求解 R2、RSOS、RMSE、BIC、AIC、P值
最新推荐文章于 2023-01-10 00:45:00 发布
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