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serbring
Utente Junior
486 Messaggi |
 Inserito il - 28 maggio 2009 : 18:47:08
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Ho fatto delle prove sperimentali e da queste devo ricavare l'equazione che lega due quantità analizzate durante i test. Per far questo ho usato Matlab e son riuscito a trovare delle equazioni. Quel che non ho capito come fare è come validare il modello. Attraverso il comando compare matlab mi ritorna questa quantità che chiama fit e che mi dice la percentuale dell'output misurato è spiegato dal modello.
fit = 100*(1 - norm(yh - y)/norm(y-mean(y)))
Ottengo dei valori compresi tra l'84 ed il 90% per le varie prove che ho fatto. Sono quantità accettabili? E' sufficiente che questo valore superi una certa quantità per ritenermi soddisfatto?
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dallolio_gm
Moderatore
Prov.: Bo!
Città: Barcelona/Bologna
2445 Messaggi |
Inserito il - 29 maggio 2009 : 00:11:06
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Citazione:
Ho fatto delle prove sperimentali e da queste devo ricavare l'equazione che lega due quantità analizzate durante i test. Per far questo ho usato Matlab e son riuscito a trovare delle equazioni.
ci sono tanti metodi diversi per ottenere quello che dici, dovresti spiegare quale hai utilizzato.
Hai usato un metodo di regressione lineare? O regressione cubica? O una spline?
Generalmente (non ho matlab sotto mano) le funzioni di fitting ritornano, come risultato, anche un coefficente di correlazione (chiamato r), che indica quanto i tuoi dati sia correlati all'equazione ottenuta.
Un valore vicino a 1 o -1 indica una correlazione ottima, vicino a 0 invece vuol dire che non é un buon risultato. |
Il mio blog di bioinformatics (inglese): BioinfoBlog
Sono un po' lento a rispondere, posso tardare anche qualche giorno... ma abbiate fede! :-) |
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serbring
Utente Junior
486 Messaggi |
Inserito il - 29 maggio 2009 : 10:39:06
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Citazione:
Messaggio inserito da dallolio_gm
Citazione:
Ho fatto delle prove sperimentali e da queste devo ricavare l'equazione che lega due quantità analizzate durante i test. Per far questo ho usato Matlab e son riuscito a trovare delle equazioni.
ci sono tanti metodi diversi per ottenere quello che dici, dovresti spiegare quale hai utilizzato.
Hai usato un metodo di regressione lineare? O regressione cubica? O una spline?
Generalmente (non ho matlab sotto mano) le funzioni di fitting ritornano, come risultato, anche un coefficente di correlazione (chiamato r), che indica quanto i tuoi dati sia correlati all'equazione ottenuta.
Un valore vicino a 1 o -1 indica una correlazione ottima, vicino a 0 invece vuol dire che non é un buon risultato.
Non ho usato delle regressioni, ma dei modelli matematici parametrici: ARX e Output-error. Questi non mi ritornano un indice di correlazione come la regressione. |
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