Hallo,
ik ben bezig een theoretisch model op te stellen aan de hand van experimentele waarden
De rode lijn geeft de berekende waarden volgens het model tot dusver. Deze dekt echter nog niet alle gemeten waarden. Heeft iemand een idee hoe het model ongeveer aangepast moet worden zodat de lijn op elkaar komen te liggen?
modeleren
Re: modeleren
Dit is afhankelijk waar het model voor is en hoe goed je de overlap wilt hebben.
Vaak volstaan we al met een lineaire benadering, jij gebruikt mogelijk een parabool iets in de vorm
y=c1+c2*wortel(x+c3).
De voorkant van de gegeven curve heeft een soort s-vorm die doet denken aan logistische groei
(zie bijvoorbeeld http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function)
De logistische functie is in het begin nul, en na een bepaald moment constant.
Als je deze (wel eerst even naar rechts transleren) met je parabool vermenigvuldigt kom je wsch al beter uit.
Maar nogmaals: er zijn vele mogelijkheden om te modelleren.
PS: vind je deze benadering bijvoorbeeld al voldoende?:
y = 3.14 * (x^0.47) / (1+e^(2-(x/25)))
(waarbij constante e = 2.71828...)
Vaak volstaan we al met een lineaire benadering, jij gebruikt mogelijk een parabool iets in de vorm
y=c1+c2*wortel(x+c3).
De voorkant van de gegeven curve heeft een soort s-vorm die doet denken aan logistische groei
(zie bijvoorbeeld http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function)
De logistische functie is in het begin nul, en na een bepaald moment constant.
Als je deze (wel eerst even naar rechts transleren) met je parabool vermenigvuldigt kom je wsch al beter uit.
Maar nogmaals: er zijn vele mogelijkheden om te modelleren.
PS: vind je deze benadering bijvoorbeeld al voldoende?:
y = 3.14 * (x^0.47) / (1+e^(2-(x/25)))
(waarbij constante e = 2.71828...)
Re: modeleren
Ja dit is voorlopig voldoende. Oké! bedankt
Re: modeleren
Ik heb nu het volgende model:
p = a + b.t + c.t^x
1 + e^-(y/t)
Nou moet ik uitkomsten (p) met elkaar gaan vergelijken waarbij t de onafhankelijke variabele is. De rest zijn constanten.
Het beste lijkt me om het model te lineariseren en dan de helling te nemen.
Mijn vraag is hoe de lijn gelineariseerd kan worden in de vorm van y = a + b.x.
Zo niet, is er misschien een andere oplossing?
p = a + b.t + c.t^x
1 + e^-(y/t)
Nou moet ik uitkomsten (p) met elkaar gaan vergelijken waarbij t de onafhankelijke variabele is. De rest zijn constanten.
Het beste lijkt me om het model te lineariseren en dan de helling te nemen.
Mijn vraag is hoe de lijn gelineariseerd kan worden in de vorm van y = a + b.x.
Zo niet, is er misschien een andere oplossing?