拟合度R2=1

这个问题的计算量很大.各点的(xi,yi)(i=1,2,3,4,5)坐标大致成线形关系.可利用最小二乘法求出斜率、截距以及非线性度.首先约定用小写的x和y表示各点坐标.而大写字母表示平均值.例如(X)

很少说拟合率,基本上都说拟合优度（专业）.拟合优度越接近1,说明拟合效果越好.

这个表达式输入跟一般的书写是一致的,不需要用点乘、点除之类的,直接写表达式,但是乘除符号是必须要有的.你这个表达式明显是错的,“y=L./(1+aexp(-bt))”,这里是“L/”,“a*exp”,

我是高三之后才总结出学习数学的方法的,首先你必须对自己有信心.你得坚信我能学好数学.其次你说的题海战术,这是一个历史悠久的战术了,为什么这么多年还没有淘汰,就是它适合大多数的学生,你做题做的多,见得就

x=1:1:11;y=[1306137316571919218123362525.12816.92950.72959.13603.0];opts=fitoptions('Method','Nonlin

通分1/R1+1/R2=R2/R1R2+R1/R1R2=(R1+R2)/R1R25/12a²-3/8ab=5b/12a²b-3a/8a²b=(5b-3a)/8a²

这个可以成为方程的解释率也可以理解为拟合率吧说明你的方程可以解释82%的变异,拟合度比较好

R2和sig都可以,精度不一样而已.往往可以同时参照这两个,另外还有P值,综合起来考虑.sig为空,说明你的步骤有问题,数据没有计算出来.

设总电流为I,分电流为I1,I2,I=I1+I2则U=I*R=I1*R1=I2*R2所以I*R=I1*R1所以R1=I/I1*R,R2=I/I2*R所以1/R1=I1/(I*R)=I1/U1/R2=I

你的函数是幂函数（powerfunction）,在Origin自带的函数库里有.Origin8.0或更高的版本里,点击Origin菜单栏上的Analysis——>Fitting——>Nonlinear

按常理：按下面操作即可在Matlab下输入：edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%f

clc;clear;x=1:31;y=[667.5687.6717.4728.3761.6771.38789109991006.41003.21007.61013.31014

你的第二个十字是否应该为1/R=R1+R2/R1R2?如果是的话,这三个式子是一样的,可以相互转化,表达的是并联电阻的计算公式,也就是电阻R1和电阻R2并联后的电阻值为R.

A是一个m×n矩阵,y=A(:,1）代表A的所有行的第一个元素构成的一维向量（m×1）,而x=A(:,2:5)则是矩阵A的第2,3,4,5,四列构成的mx4子矩阵再问：那请问A=[1658111717

原则上RSquare值越高（越接近1）,拟合性越好,自变量对因变量的解释越充分.但最重要的是看sig值,小于0.05,达到显著水平才有意义.可以看回你spss的结果,对应regression的sig值

指数拟合如下：-----------------------------------------------------------------先定义函数：functionY=nhfun(b,x)Y=

2、各个自变量之间存在共线性问题,冲销了对因变量的影响,建议看单个自变量的T值,把不显著的剔除.然后,逐步回归,看哪个自变量加入后使得整个模型的拟合优度降低.3、只看R²不行,还要看adjR

R1=RR1^2+RR2R2=R1(1-R*R1)/R再问：过程啊~~~~~~还有我不知道^什么意思

……线性回归有个更专业的函数的,LinearModelFit,从中可以提取多种参数,当然也包括相关系数：data1={{0.0217,0.0476},{0.0424,0.09559},{0.0627,

1/（1/R1+1/R2）=1/（R2/R1R2+R1/R1R2）=1/[（R1+R2)/R1R2]=R1*R2/（R1+R2）希望可以帮助你,满意请采纳,