非线性回归查找函数参数

Question

我知道功能形式：

并有一些测量数据：

[x, y]
[1, 13.5]
[2, 13.25]
[3, 13.167]
[4, 12.125]
[5, 13.1]
[6, 13.083]

现在我必须找到a和b。蛮力的方式显然不是很优雅:-)。我found可以通过回归分析进行这种类型的计算，但我不确定，因为真实的测量数据是真的测量的所以可能会有一些错误（我发布了简化版本，其中{{1} }和a = 2并且我舍入了值，因此并非所有这些都是准确的）。我找到了关于measurement error models的文章，但我对此感到有点困惑 有人可以指出我正确的方向吗？也许给我看一些相关的C＃代码，或者至少是正确的步骤列表，我该怎么做？ 我尝试了半强力方式 - 用两个变量求解六个方程，然后从给定的区间中选择最佳组合（距离所有测量值的最小距离）。

Answer 1

您可以尝试这些库：

• RStan for R和Matlab - https://github.com/stan-dev/rstan/wiki/RStan-Getting-Started
• Infer.NET http://research.microsoft.com/en-us/um/cambridge/projects/infernet/

他们会为您应用统计模型。 在RStan中你可能会想到这个公式让我们猜测 a 和 b 。我认为在Infer.NET中它可以正常工作。