FSK的suicide人数最终会稳定在在22人左右[zz] +

转载一篇关于FSK的suicide人数曲线的Logistic回归分析

General model Exp2:
       f(x) = a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Coefficients (with 95% confidence bounds):
       a =  7.569e-007  (-6.561e-006, 8.075e-006)
       b =     0.01529  (0.006473, 0.0241)
       c =       1.782  (0.5788, 2.984)
       d =    0.001075  (2.37e-005, 0.002125)
Goodness of fit:
  SSE: 8.846
  R-square: 0.9684
  Adjusted R-square: 0.9598
  RMSE: 0.8968

可见相关度0.96也是非常高的。
然而和所有疾病一样，一旦其事件引起了人们的关注，则各方的反馈作用，将阻碍其继续上升。
因此，和很多流行病分析一样，该曲线很有可能呈S型。对于该曲线的分析，使用Logistic回归。
首先我们假设Logis(B,x)=F(x),之中B为参数数组，则由经验和可能的微分方程关系，回归曲线应该为
S（x）=m*Logis（B,x+t）/（n+Logis（B,x+t））格式
由于当Logis（B,x）较小时S(x)=Logis（B,x），则可以认为f（x）的参数可以直接引入S（x）作为一种近似，而对于m，n的确定，我以1为间隔，画出m*n=40*20的所有曲线，
选出其中最吻合的的一条（m=22 n=20 t=50）：

数学建模帝威武！