MATLAB绘制拟合图形-Bootstrap Demo: 通过非线性回归生成参数的自举置信区间
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简介：
本示例展示如何使用MATLAB进行非线性回归分析，并利用Bootstrap方法计算模型参数的自举置信区间，以评估数据拟合的不确定性。
MATLAB用拟合出的代码绘图该文档展示了Bootstrap在使用Matlab进行非线性回归问题中的应用。
第1部分：具有模拟数据的Bootstrap演示
为了展示Bootstrap的应用，我们首先从模型中生成一些带有噪声的数据：
\[ B(t) = Bo \cdot (1 - e^{-Kh \cdot t}) \]
其中有两个参数：Bo（B的最大值）和Kh（过程的速度常数）。计算输入参数值及时间点向量以获取模型输出B(t)：
```matlab
% 一级动力学模型函数
function B = Hidrolisis(Var, t)
% Var表示模型的变量
Bo = Var(1);
Kh = Var(2);
B = Bo * (1 - exp(-Kh * t));
end
```
模拟数据
为了生成实验数据，我们将正态分布的噪声添加到模型预测中。
```matlab
% 加载时间点
t = xlsread(PBM.xlsx, A2:A104);
% 指定模型参数
Bo = 56.60; % mL
```
这段代码演示了如何在MATLAB环境中使用Bootstrap方法来处理非线性回归问题，特别地是通过模拟带有噪声的数据来进行。
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