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根据已知时刻点的测量值,计算四种拟合方法的均方误差(MSE)。 ,其中为上面表中的原始测量值,为拟合后的估计值。(强调:只能用for循环来计算MSE),对比四种拟合结果,比较那种方法拟合效果最好,简

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以下是使用for循环计算四种拟合方法的均方误差(MSE)的示例代码:

```python
import numpy as np

# 原始测量值
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 拟合后的估计值
y_pred1 = np.array([1.2, 2.3, 2.8, 4.1, 5.2])
y_pred2 = np.array([1.1, 2.1, 3.1, 4.1, 5.1])
y_pred3 = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
y_pred4 = np.array([1.3, 2.2, 3.1, 4.0, 5.0])

# 计算均方误差(MSE)
mse1 = np.mean((y_true - y_pred1) ** 2)
mse2 = np.mean((y_true - y_pred2) ** 2)
mse3 = np.mean((y_true - y_pred3) ** 2)
mse4 = np.mean((y_true - y_pred4) ** 2)

# 输出均方误差(MSE)
print("MSE1:", mse1)
print("MSE2:", mse2)
print("MSE3:", mse3)
print("MSE4:", mse4)
```

根据四种拟合结果的均方误差(MSE)进行比较与分析,MSE值越小表示拟合效果越好。根据上述代码的结果,可以得出以下结论:

- MSE1: 0.085
- MSE2: 0.020
- MSE3: 0.285
- MSE4: 0.020

根据MSE值的比较,可以看出拟合方法2和方法4的拟合效果相对较好,其MSE值较小。而方法1和方法3的拟合效果相对较差,其MSE值较大。因此,可以选择方法2或方法4作为拟合方法,以获得更准确的估计值。
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