模型和数据的拟合度,怎么用spss操作

logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的

%老兄,坐了几个小时,给出了最小二乘 时间序列两种模型%最小二乘法求%%%指数模型%运行结果：

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

使用polyfit函数就可以拟合曲线了比如给出的坐标分别是x和y,则有P=polyfit(x,y,3)这样得到的P就是多项式的系数.这里的3指的是三次多项式!祝你学习愉快!再问：我想把曲线变得更平滑一

clc;clearA=[17901800181018201830184018501860187018801890190019101920193019401950196019701980;3.95.37

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

设拟合的2元2次方程为f（x,y）=b1*x²+b2*x*y+b3*y²+b4*x+b5*y+b6用Matlab的regress（）函数拟合,也可以用自定义函数拟合.regress

拟合度低问题不大关键是回归模型的检验即这里的sig是否小于0.05,如果是的话,就说明了这个回归模型可以用的,只是你目前这些自变量只能够解释那么多的再问：系数(a)模型非标准化系数标准系数共线性统计量

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

对于y=b*(a^x)指数来说两边取对数ln(y)=ln(a)*x+ln(b)最小二乘法,求ln(a)ln(b)求a,b注意：1.y的数据要取对数后再与x进行拟合再问：x=2003:1:2012;y=

你可以把步取去密一点,然后把拟合后的多项式用plot函数画出来不就行了吗?再问：拟合后得到的不是多项式的系数吗？只知道系数怎么画对应的函数图像？再答：知道系数后，可以用polyval计算啊！比如说：你

预测发现数据之间的关系

做有序回归,不是去看R2,没用的coxandsnell是伪R2,已经不是你理解的R2了我经常帮别人做这类的数据统计分析再问：那应该看哪个呢？可不可以说一下这三个表分别表示什么意思呢？

%x太大,以x的幂作为基函数会导致设计矩阵尺度太差,列变量几乎线性相依.%变换为[-1 1]范围计算x=[1990:2005];t=(x-2040)/50;y=[61 62&nbs

拟合趋势线.选中绘好的曲线,按右键,选择“添加趋势线”,在“类型”中选择与这条曲线最近似的类型,如：线性、对数、多项式等（其中的一个）,再在这个“添加趋势线”选框中点“选项”,勾选“显示公式”和“显示

拟合代码：x=[0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5&n

x轴：Ly轴：Tz轴：B拟合的公式很复杂,你把Parameters一栏中的各项参数代入Notes栏中的Equation就行了……不知道符不符合你的要求……如果没看懂,可以联系我……

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．

对于y=b*(a^x)指数来说两边取对数ln(y)=ln(a)*x+ln(b)最小二乘法,求ln(a)ln(b)求a,b注意：1.y的数据要取对数后再与x进行拟合  再问：能写下程

模型慢慢修改校正.就可以实现啦