机器人定位技术
一、直线拟合回归：
直线回归是最简单的回归模型,也是最基本的回归分析方法， 将所有的测试点拟合为一
条直线，其方程式为:y=ａ+bｘ
二、二次多项式拟合回归：
二次多项式成抛物线状，开口向下或者向上，在很多ELISA实验中，拟合近似于二次多项式的升段或者降段，由于曲线的特性，同一个浓度值在曲线图上可能表现出没有对应的ＯD值、有一个OD值,或者两个OD值，所以使用二次多项式拟合时,最好保证取值的范围都落在曲线的升段或者降段,否则哪怕是相关系数很好也很可能与实际的值不一致。其方程式为:ｙ = a + ｂ ｘ + c x2 ,形状如下图：
三、三次多项式拟合回归:
三次多项式像倒状的‘Ｓ’形,在实验结果刚好在曲线的升段或者降段的时候，效果还可以，但是对于区间较广的情形, 由于其弯曲的波动，三次方程拟合模拟不一定很好.跟二次方程拟合一样,看曲线的相关系数的同时也要看计算的点在曲线上的分布,这样才算出理想的结果，本软件计算值时，选择性的取相对于浓度或者OD值，比较符合实际的那个结果,而没有将多个结果列出。方程式为:y = ｙ = ａ + b ｘ + c x2 + ｄ x3 ，形状如下图: 番禺区电信宽带
汽车节能补贴2014>qq空间打开空白
半对数拟合即将浓度值取对数值，然后再和对应的ＯD值进行直线回归，理想的状态下,在半对数坐标中是一条直线,常用于浓度随着OD值的增加或者减低呈对数增加或者减少的情况，即浓度的变化比OＤ值的变化更为剧烈。在ＥLＩSA实验中较常用（有很多用EXＣＥＬ画图时，也常使用半对数）方程式为：y = a lg(x) + b ，形状如下图(注意其X轴是对数坐标):
五、Log-Ｌog拟合回归:
Lｏg-Ｌog拟合和半对数相似,只是将OD值和对应的浓度值均取对数,然后再进行直线回归，方程式为：lg(ｙ） = a ｌg(x) + b ，形状如下图：
aphidici>老子道学文化研究会六、Loｇit-log 直线回归:
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