数据与模型拟合度差怎么办

我试用matlab拟合了一下,但是如果要达到比较理想的拟合效果,x的最高幂次方要达到14. 所以我求出来的系数可能不是很准确. 从0次幂到14次幂的系数分为如下： 10^

测出吸光度通过公式算出吸附量啊,这两种模型不是都有公式的吗.然后用excel做出直线图,就可以得出一系列参数了,应该差不多就这样吧,我之前是这么做的

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

肯定不显著啊

假设数据集合是{yi,xi}i=p,拟合直线方程为：y=w'.x+b那么可以用方差：v=∑（yi-w'.xi-b)^2（从1到p求和）来衡量拟合效果,当然越小越好.其中xi,w为p维列向量,y,yi为

用s函数的变型.A=[...199230199331199432199534199642199748199855199958200062200163200265200365200466];x=A(:,

就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那时通过什么指标来衡量的呢？

有点低.你有几个变量再问：四个自变量，两个控制变量，两个因变量。拟合度和变量个数有关系？再答：如果是管理学的实证分析拟合度不是最重要的问题再问：这样啊，我是学管理的，顺便问一下，用spss做回归分析的

推荐这个模型比较好.GeneralmodelExp2:f(x)=a*exp(b*x)+c*exp(d*x)Coefficients(with95%confidencebounds):a=2524(22

data={{14.80,310},{18.74,700},{22.86,1160},{26.26,1800},{29.50,2680},{31.15,3200}};FindFit[data,a/(1

functionN=ymlogistic(beta,t)%在当前文件夹下保存为ymlogistic.m文件a=beta(1);b=beta(2);N=a*exp(b*t);%%%%%%%%%%%%%%

残差的平方和是用来描述n个点与相应回归直线在整体上的接近程度残差的平方和越小，拟合效果越好，由于153.4＜200，故拟合效果较好的是残差平方和是153.4的那个模型．故答案为：153.4．

确定啥啊?你自己还是看一下曲线拟合的那个几个函数吧!很简单的!

x1=[.];x2=[.];%x1和x2均为数据矩阵x=[ones(length(x1),1);x1';x2'];y=[.];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x);%b

这,这是二值函数啊,手动给出一个解吧：y=-2*sgn(x-31);其中sgn是符号函数如果要用连续函数拟合的话,可以用sigmod函数：y=-2/(exp(-x+31.5)+1)+1;

可以用的,而且冗余值越多对于最小二乘拟合越精确（前提是没有坏值）比方说我一个x=1有5个y2,3,4,5,6则把x写为x=[11111]y=[23456]就可以了.程序楼上两位已经给了,借用下.p=p

p和q阶代表的顺序,即列的数量,“εt2=a0的+a1εt-12+a2εt-22+.+aqεt-Q2+ηT吨a0的+a1εt12”,则数的列数中的类似.

模型慢慢修改校正.就可以实现啦

是你在{0.392,0.025}{0.4015,0.03}这两项之间缺少了一个逗号,所以mathematica把它们乘起来作为一项了,所以作出来的散点图会看到有一个点的横坐标特别小,在0.1左右的地方

低是有多低?这里拟合优度到也不是那么地重要,做ECM时有人R²在0.3左右也能用,甚至还有paper中拟合有毒零点零几的,应该没关系再问：我的拟合优度大概是0.2几，这么低是不是模型拟合的不