Re: AW: Fitten mehrerer Kurven mit den gleichen Parametern

[Andreas Messmer <messmer@XXXXXXX.org>]

Hallo Udo, hallo Liste,

> mit NonlinearRegress[{data1[x], data2[x], ..., dataN[x]}, 
>                               {f1[x, p1, p2], f2[x, p1, p2], ... fN[x, p1, p2]}}, {p1, p2}, x]
> soll gemeint sein, dass für alle Datensätze dieselben resultierenden Parameter p1 und p2
> verwendet werden sollen und die Summe der quadratischen Abweichungen 
> Sum[ Sum[(data_i[x_j] - f_i[x_j, p1, p2])^2, {j, 1, n_i}], {i, 1, N}] kleinstmöglich sein soll?
>   
Ja. Eventuell würde ich zu einem späteren Zeitpunkt die 
unterschiedlichen Daten gerne unterschiedlich stark gewichten. Das ist 
jetzt aber noch nicht absehbar ob das nötig sein wird.
> Wie bereits am 16.8. d.J. in dieser Gruppe diskutiert, ist es auch in Ihrem Beispiel nicht nötig,
> NonlinearRegress[] zu verwenden, Fit[] oder Regress[] reichen für diesen Ansatz aus.
>   
Fit oder Regress reichen nicht, da die Funktion, die ich anpassen möchte 
die Lösung einer Differentialgleichung ist. Für alle diejenigen, die 
sehen wollen, wie sie aussieht hab ich das Notebook mit der Funktion mal 
angehängt. p1 bis p6 sind die Parameter, y1 und y2 die zwei 
verschiedenen Funktionen.

Gruss,
Andreas

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Andreas Messmer
PhD Student
Johann Wolfgang Goethe-University
Institute of Biophysics
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Max-von-Laue-Str. 1
60438 Frankfurt/Main
Tel: +49 69 798 46403 (office)
    +49 69 798 46424 (lab)
Fax: +49 69 798 46421
email: messmer@XXXXXXX.org
www: http://www.biophys.uni-frankfurt.de/~bredenbeck

Attachment: BeispielFunktion.nb
Description: Mathematica Notebook document