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怎么确定一系列数据符合哪一个模型，多项式，还是其他幂指数函数呢？
我做的是材料类的，按照均匀设计设计了一系列数据，并用matlab回归拟合这些数据，
根据以前经验是应用二次多项式进行拟合，但是，我拟合多次都不成功。前期也做过一次
相去甚远。拟合出的曲线根本不显著。
看过中文文章里有这样做的，并用二次多项式来拟合，结果很好。
但是我做的就是不行。
可能使我做的数据准确性有问题。
另外，我感觉是不是尝试一下其他模型，但是怎么确定用什么模型呢？
还是都试一遍？
都是试试，结果不就出来了。 : Originally posted by 月只蓝 at
都是试试，结果不就出来了。 都试哪些呢。给推荐几个呗 用1stOpt的公式自动搜索匹配功能试试，近7000种公式供选择。 : Originally posted by dingd at
用1stOpt的公式自动搜索匹配功能试试，近7000种公式供选择。 好的，我试试哈作者：& 作者本人请参看
导师姓名：&
学位授予单位：&
授予学位：博士
学位年度：2008
关键词：&&&&&&&
摘要:（该内容经过伪原创处理，请直接查看目录）个别间的互相感化一向以来都是群体生态学研讨的一个中间成绩。然则绝对邻体效应(RNE)等研讨个别互相感化的目标在数理统计上的不持续性，一向是困扰这方面研讨的一个困难。而绝对互相感化指数(RⅡ)的提出为研讨植物间的互相感化供给了很年夜的便利，它可以或许经由过程对去除比来邻体和没有去除比来邻体的两组之间的个别均匀生物量的比较而盘算得出。而自疏轨则在密度依附性逝世亡产生的情形下将植物的生物量和密度慎密接洽在一路。本研讨试图在拟南芥群体傍边将二者经由过程必定的目标接洽在一路，愿望找到一些个别互相感化和自疏轨则之间的关系。个别互相感化普通都要基于经典的邻体去除试验，而在本研讨傍边我们并没有采用邻体去除的方法，而是经由过程加倍比来邻体间的间隔来到达实际上的邻体去除，而且顺次设计出一系列的逐级倍减的邻体间隔，也是一个逐级增长的密度梯度。RⅡ值和异速发展指数的值都可以或许经由过程对比组和模仿去邻体组之间的个别生物量和收割密度来盘算取得。我们的研讨发明，在异样的邻体间隔的程度下，有着更年夜异速发展指数值的目的植物同时也有着更年夜的RⅡ值，在二者之间仿佛存在有一个同步的正互相感化的关系。因而我们应用收获密度这个参数将RⅡ和异速发展指数相接洽在了一路，树立了一个两者之间关系的模子，而且应用拟南芥的密度梯度试验在试验室内初步验证了这个模子。植物群落中叶片的空间散布与该群落的自疏指数具有必定的数值上的相干性。在拟南芥的野生型和零落酸(ABA)不敏感型(abi2一1)的群落中，我们分离为其莲蓬的叶片设计了分形维数模子，用以磨练拟南芥叶片的空间形状和ABA对该模子的影响。研讨中我们测出的自疏指数的经历值分离是一1。31(野生型)和一1。45(abi2一1)。然后经由过程我们的分形维数模子预算出了其叶片空间形状的盒维数值2。08和2。03。假定在该群落外部的程度上盒维数和分形维数是等价的，便可以预算出另外一组自疏指数一1。40(野生型)和一1。49(abi2一1)。我们也研讨了外源ABA的参加对野生型和abi2一1渐变体的自疏指数经历值(分离一1。26和一1。43)和应用分形维度预算值(分离是一1。37和一1。46)的影响。自疏指数经历值和预算值在维数的95%的相信区间上被以为是等价的。在试验室我们用两品种型的拟南芥验证了以上的形式，以此解释对ABA的敏理性影响了拟南芥莲蓬叶片的空间形状并是以进一步影响了自疏。
Abstract:The interaction between individual and individual has always been an intermediate result of the study of population ecology. However, the absolute neighbor effect (RNE) and other research on the mutual influence of the target in the mathematical statistics of the non persistent, has always been a difficult problem in this area. And the absolute (R II) is a great convenience for the study of the interaction between plants and plants, which can be calculated by the comparison of the individual and average biomass among the two groups of the nearest neighbor and no removal. The self thinning in the rail density dependent death the circumstances of plant biomass and density close together. This study attempts to sideways in the A.thaliana populations will be through the inevitable target approached in one way, hoping to find some individual mutual effect and self thinning rail between the relationship. Individual affects mutually usually based on classical neighbor removal test and in this study we do not use neighbor removal method, but through the process of doubling the interval between nearest neighbor to arrive in the neighborhood removal, and sequential design out a series of successive times less adjacent spacer, is a step by step growth density gradient. The values of the R II and the different speed development indices may be calculated by comparing the individual biomass and harvest density between the process and the formation of the adjacent body group. Our study found that, at the same time, there is a greater difference in the value of the value of the purpose of the plant also has a greater number of R II, as if there is a synchronous positive interaction between the two. So we applied the parameters of the harvest density to the R II and the different speed development index, and set up a model of the relationship between the two. The spatial distribution of the leaves in the plant community and the self thinning index of the community have a certain numerical value. In the wild type Arabidopsis thaliana and scattered acid (ABA) insensitive (abi2 a 1) in the community, we isolated fractal dimension model is designed for the lotus leaves, to hone Arabidopsis leaves space shape and abscisic acid (ABA) influence on the model. In the study, we measure the self thinning index of the experience value is a 1. 31 (wild type) and one 1. 45 (abi2 1). And then through the process of our fractal dimension model, the numerical value of the box dimension of the space shape of the blade is 2. 08 and 2. 03. It is assumed that the box dimension and fractal dimension are equivalent to the outside of the community, then the other groups can be estimated from a set of 1. 40 (wild type) and one 1. 49 (abi2 1). We also studied the effect of exogenous ABA on the self thinning index of the wild type and the abi2 of a 1 gradient. 26 and 1. 43) and the application of fractal dimension (the separation is a 1. 37 and 1. 46) the impact of. The 95 of the value of the self thinning index and the value of the budget in the dimension of the dimension are considered to be equivalent. In the laboratory we use two types of Arabidopsis thaliana to verify the above form, in order to explain the sensitivity to ABA affects the shape in the space of Arabidopsis thaliana lotus leaf and further affect the self thinning.
目录:中文摘要5-7Abstract7-8文献综述9-20&&&&1 植物个体相互作用9-11&&&&2 群体异速生长(自疏)指数11-14&&&&3 分形模型14-15&&&&4 脱落酸的生长调节作用15-20本研究要解决的问题和创新点20-22&&&&将植物个体相互作用和民事生长指数联系起来20&&&&拟南芥作为实验材料来研究群体作用20&&&&将拟南芥的莲蓬叶片的空间分布和自疏指数联系起来20-22材料与方法22-29&&&&1 植物材料与培养条件22-23&&&&2 个体间相对相互作用的测定23-24&&&&3 分形维度在叶片空间分布上的应用24-28&&&&4 数据处理28-29结果与分析29-46&&&&1 植物个体间相互作用分析29-35&&&&2 脱落酸敏感性突变对拟南芥群体自疏指数的影响35-46讨论46-52&&&&1 个体间相互作用和异速生长指数46-47&&&&2 拟南芥莲蓬叶片的空间分布和自疏指数47-52结语52-53参考文献53-65致谢65-66博士期间科研成果及发表论文66
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脑指数（Encephalization Quotient，EQ）是衡量脑的相对大小的一个度量，即动物脑的实际大小与预期的脑的大小的比值，常被用来估量动物的智力。
脑指数是一种比脑部身体质量比值更为精确的测量方式，因为它考虑到了异速生长的因素。脑指数的关系与公式只适用于哺乳动物，不适用于其他动物。
脑的相对大小的变化
在动物进化史上，脑或神经系统的大小与动物行为的复杂程度是相关的。有人主张用脑的相对大小来衡量脑的进化水平。脑的大小与身体大小的比值可以说明脑的进化水平。下表是用脑指数标明的一些哺乳动物的脑的大小的变化。
常见的几个物种脑的大小的比较
脑容积（毫升）
在上表中，脑指数是用脑的实际大小与预期脑的大小的比值来表示的。所谓预期大小是指哺乳动物脑的大小的平均值，它考虑了脑重于体重的关系。哺乳动物脑重与体重的平均比值为1.0，如猫。如果某种动物的体重是猫的体重的两倍，脑的重量也是猫脑重量的两倍，那么，它的脑指数（EQ )便是1.0。从表中看到，随着进化阶梯的上升，脑指数是逐渐上升的，人脑的EQ约为猩猩脑的2.54倍，约为鼠脑的15倍。
脑与身体大小的关系
一般而言，动物脑的大小应随身体变大而增大（呈正相关），体型较大的动物应有比小动物更大的脑部。但这样的关系不是线性的，小动物的脑部占身体的比例较大型动物为大，即拥有相对较大的脑部，老鼠的脑部身体质量比为1/40（接近人类的比值），而大象虽然智力甚高，其脑部身体质量比却小的多，只有1/560。导致这种趋势的原因有很多，其中之一可能是神经元的大小固定，当动物的脑部变大时，神经元的增加导致脑部增加的比例较身体其他部分的增加为少，这种现象引入了「头部集中化指数」（cephalization factor）；E = CS2，其中E与S分别是身体与脑部的质量，而C是头部集中化指数。但只考虑身体和脑部的关系是不够的，应同时考考动物全身的大小。为了弥补这个因素，已想出了一个新的原则，通过描述各种相互不同的哺乳动物的脑部身体质量比并通过曲线拟合以便更好地符合资料。
动物的智力很难确定，但是脑部的大小与身体是有关联的，更大的大脑能够有效的完成更加复杂的认知任务。EQ公式，相比较简单的测量动物的脑重或脑重与体重的比值,能够更好的区分动物智力水平的高低。