Randal Munroe 出版了我最喜欢的漫画之一，xkcd。 上周的漫画进行曲线拟合，可以说是一种搞笑。@Randal Munroe，伙计，你很搞笑。 任何曾经是发现听说了他的事物解释器概念肯定会同意。
所以无论如何，我阅读了漫画，然后深入研究了数据。 有一个神奇的工具@brady_brady最初发布是为了生成荷马分布，可以发现埋在这个巨大的加入（这是其他有用的脚本和插件的集合，必备）。 使用“通过单击图像获取数据点”工具，我从漫画中提取了准确的数据（数据附在下面），然后开始拟合各种传统和不太传统的模型以及一些可能不诚实的模型，而不考虑过度拟合的严重程度模型是（即使我可以/应该使用 JMP Pro。）
关于轴刻度的快速说明。 这个对我来说似乎不错，虽然它是
原图缺失。 我也可以那样做，但他们在那里
本来会有很多点击，但我今天没有。
这是一个适合的排名表
Y 的拟合度量按 R 方排序
预测器
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造物主
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R方
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拉丝
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AAE
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笔记
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回归 10 滞后
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拟合最小二乘法
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0.9808
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2.9103
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2.3275
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不合法，将 X 与一系列 10 个连续滞后数据一起拟合。 当数据中有任何趋势迹象时效果很好，可能会过度拟合，但只是一点点，加上有 11 个参数，我没有费心在这里报告调整后的 r 平方。
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分区BF
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引导森林
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0.8469
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7.4494
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5.4207
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500 棵树，其中一些倒在正确的方向
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分区BT
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提升树
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0.6737
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10.876
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8.1600
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50层，使用默认值，未调整
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分区过拟合
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划分
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0.6607
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11.091
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8.3713
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使最小分割尺寸变小并分割到最后
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回归^10
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拟合最小二乘法
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0.5687
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12.505
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9.3912
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10 阶多项式，有点摇摆不定
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回归^8
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拟合最小二乘法
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0.5479
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12.803
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9.6483
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8 阶多项式，不像 10 阶那样摇摆不定
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回归 2 件
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拟合最小二乘法
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0.4459
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14.173
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9.8317
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使用分区将数据一分为二并拟合两个回归模型
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拟合曲线 4pR
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拟合曲线物流 4P Rodbard
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0.4277
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14.404
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10.496
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4参数逻辑回归，Robard模型
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分区2s
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划分
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0.4249
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14.439
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10.745
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只有一个拆分的分区，导致两个级别，不太可能过度拟合。
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拟合曲线 5p
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拟合曲线 Logistic 5P
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0.4104
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14.620
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10.826
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5参数逻辑回归
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回归^4
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拟合最小二乘法
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0.3932
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14.832
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10.402
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四阶多项式
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回归^2
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拟合最小二乘法
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0.3682
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15.134
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10.541
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常规旧二阶多项式
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拟合曲线 3p 增长
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拟合曲线机械增长
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0.3393
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15.477
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11.080
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奇特的非线性模型
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回归
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拟合最小二乘法
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0.2779
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16.180
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12.209
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直线
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回归日志
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拟合最小二乘法
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0.2472
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16.520
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12.695
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X 是对数变换的
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回归实验
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拟合最小二乘法
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0.0691
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18.371
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15.429
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X 取幂（exp 变换）
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您可能希望找到我尝试每种不同模型背后的一些基本原理，但归根结底，这是一个博客而不是学术论文，所以不要浪费太多时间寻找它。 我从 JMP Pro 的模型比较工具中得到了这张表，我所要做的就是找到所有的方法，然后保存预测公式，这个漂亮的平台完成了所有的数学运算。
以防万一您想玩转这些数据（说真的，我的意思是玩转），它应该附在本文下方。
