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平均数据然后拟合与拟合数据然后平均之间的差异
如果有,则在将一条线拟合到多个单独的“实验”之间进行平均,然后对拟合进行平均,或者对来自单独实验的数据进行平均,然后对平均数据进行拟合。让我详细说明: 我执行计算机仿真,生成一条曲线,如下所示。我们提取一个数量,通过拟合图的线性区域(长时间)将其称为“ A”。该值只是线性区域的斜率。当然,与线性回归有关的误差。 我们通常在不同的初始条件下运行100个左右的模拟,以计算平均值“ A”。有人告诉我,最好将原始数据(如下图所示)平均分成10组,然后拟合“ A”,然后再对这10个“ A”进行平均。 我没有直觉可言,它是否有任何优点,或者比拟合100个单独的“ A”值取平均值还要好。