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1、实验三一：阻止增长模型（1）设为x的线性函数，即。为人口容量，当时，代入（1）得：解得（2）1.模型的参数估计：为了估计（2）中的参数r和，将其表达为：算出s=0.0008，r=0.2650且。由公式（2）得到图一：图一注：从图一我们可以看出第8和9个点拟合的不太好，所以我们试着去掉这两个异常点。若去掉两个异常点后我们重新算的r=0.2875,s=0.0007.若只去掉一个点（如第8个）得到r=0.2620,s=0.0007.因此，我们只讨论去掉一个点。经过比较得出第8个点算出的值误差更小。r=0.2620,s=0.0007且再由公式（2）得到如下图：图二附录：（1）
2、x=[31.4,38.6,50.2,62.9,76.0,92.0,106.5,123.2,131.7,150.7,179.3,204.0,226.5,251.4];y=diff(x);t=x(1:13);y1=y./tP=polyfit(t,y1,1)（2）图一：x=(0:1:13);y=[31.438.650.262.976.092.0106.5123.2131.7150.7179.3204.0226.5251.4];y1=331.25./(1+9.5494.*exp(-0.2650.*x))plot(x,y,'r*',x,y1)title('阻滞增长模型拟合（18
3、60-1990）')（3）去掉异常点得到的r和sx2=[31.4,38.6,50.2,62.9,76.0,92.0,106.5,123.2,150.7,179.3,204.0,226.5,251.4];y=[7.211.612.713.11614.516.713.751928.624.722.524.9];y2=y./x2;P=polyfit(x2,y2,1)（3）图二x=(0:1:13);y=[31.438.650.262.976.092.0106.5123.2131.7150.7179.3204.0226.5251.4];y1=331.25./(1+9.5494.
4、*exp(-0.2650.*x))plot(x,y,'r*',x,y1)title('阻滞增长模型拟合（1860-1990）')
