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我正在使用 Matlab 中的 lsqcurvefit 函数对一些实验数据进行建模。数据具有特定的形状，因此算法只是调整该形状的系数以改变其幅度等。

该模型工作正常并且非常适合（我已经计算了 chi-sq）。Levenberg-Marquardt 算法的其他实现将协方差作为输出，但在 Matlab 中它不是输出的选项（只有一阶最优性，没有迭代，Lambda 和 Jaccobian 以及边界）。

有人知道如何通过 lsqcurvefit 或独立地从给定的输出（我不是 100% 了解 lambda 和 jaccobian 的用途或一阶最优性）计算协方差矩阵吗？

任何帮助将不胜感激，谢谢！

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我想我自己已经解决了这个问题，但是如果其他人遇到同样的问题，我会在这里发布。

协方差矩阵可以通过雅可比行列式计算：

C = inv(J'*J)*MSE

其中 MSE 是均方误差：

MSE = (R'*R)/(Np)

其中 R = 残差，N = 观察次数，p = 估计的系数数。

或者可以通过迭代计算 MSE。

希望这将有助于将来的其他人。

如果有人发现错误，请告诉我。谢谢

于 2015-06-10T15:00:32.707 回答