作业帮用p值来判断模型拟合优度
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/17 20:33:49
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.
利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好.
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：
把你的图发上来给你解释再问：这个是LM检验再答：LM统计量为30.44488，查表确定显著性水平α=0.05的临界值，统计量的值大于临界值，且伴随概率P-值为0.1554，大于显著性水平，因此不能拒绝
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
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
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.
写成P再问：在哪里写？可以说具体点吗？再答：结果报告里面再问：这样不行，我的结果是要写一个回归方程出来，后期会用到，我看有些文献里面写的回归方程的相关系数
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
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
R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.
主要是用regress函数来进行：给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint
使用cftoollogistic人口模型进行拟合General model: f(x) =&nbs
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);%%%%%%%%%%%%%%
错啊.R2越大拟合效果越好因为拟合度表示的是理论与实际发生情况的吻合程度,当然是越大越好也就越接近实际情况.
用相关指数R2的值判断模型的拟合效果，R2越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故①正确；在回归分析中，回归直线过样本点中心：（.x，.y）点，故②正确；带状区域的宽...
是有这种可能性的只要你操作没错就要相信自己当然,你要考虑模型的选择我经常帮别人做这类的数据分析的再问：我的变量有10多个，可是任选其中一个变量做加权回归时也有0.9几，而且我的是截面数据，会有别的问题
这样,在一个程序里：functionhhtdata=[123456789101112];cdata=[3.13.64.24.86.79.11318.92951.178.2113];x0=[300,0.