模拟优化拟合度r2怎么计算

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.

拟合x1和y之间的曲线,用12次多项式拟合x1={1.5,1.5,2,2,2.5,2.5,2.5,2.5,3,3,3,3};y={1,0.99,0.98,0.97,0.98,0.975,0.97,0.

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

用cftool,全称CurveFittingTool,这个更直接一点,你可以通过matlab的toolboxes启动或者直接在命令窗口键入cftool,不需要写代码就能实现,可以实现R方等等.

建议楼主看下这个模型的定义公式即可再问：不知道spss里面的函数形式是什么logistic有很多种写法不知道它用得哪一种再答：那就具体看下，你的参考范文，或者参考案例之类的，一般会有具体介绍，方程的

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.

1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可；2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令

数据已经有了,把公式发出来吧,自定义的拟合公式在analysis--fit--nonlinearcurvefit---opendialogue,在打开的选项卡中新建自定义函数,然后就可以使用新建的自定

的确,拟合出具体模型并不能算完整,算拟合优度能使你的论述更加有说服力,要摆出来一些模型的事实来说服别人

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=

画出点后,点analyze里的fitlinear就可以了,会自动出来一个报告单的,里面有R2值,还有截距（intercept）和斜率（slope）值,分别代入公式y=a+b*x就是你这个线性拟合的公式

用plot(x,y,'ro-')看了下你的数据,线性关系很差.若用BP网络来拟合的话,可以按照如下步骤操作,其中很多参数你自己可以去尝试改变:>x=0:25;>y=[0004.049.2146.627

当然可以按你所说的求解,关键是看你建立的回归模型的意义.还有,从回归原理看,一般认为回归方程要有常数项,这样才能保证回归的有效性.比如,如果没有ones(4,1)这一列,matlab会提示：R-squ

1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可；2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令

我想做培养动物细胞的培养基实验,请有经验的人指导我怎么设计实验~什么培养基（Medium）是供微生物、植物和动物组织生长和维持用的人工配制的养料,

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

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

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

……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,