SPSS中可以拟合多项式吗

一般来说,以0.05作为显著标准,也就是说这个sig并没有达到显著水平.但是还是得考虑你的使用环境.另外,增加被试数目等等方法常常能够有效的提高显著水平.

函数polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.利用

yy=polyfit(t,y,4)%y求ln就可以一次拟合ye=log(y)yee=polyfit(t,ye,1)yyee=exp(yee)

分析－＞回归－＞曲线估计因变量　选　专利数自变量　选　时间模型　选　三次勾选　显示ANOVA表格确定.ModelSummarya\x09\x09\x09R　　　RSquare　　AdjustedRSq

在SPSS的曲线回归那里可以操作,也可以通过非线性回归来完成.

均值是-4.18E-15方差0.913,数据个数7,从回归残差的直方图与附于图上的正态分布曲线相比较,可知道服从正态分布分布不是明显地服从正态分布.再问：那个E是什么，均值是什么的均值啊。。还有不是很

functionp=naorthfit(x,y,m)%用途：多项式拟合%格式：x,y为数据向量,m为拟合正交多项式次数,p返回多项式%系数降幂排列psi=fliplr(eye(m+1,m+1));%转

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

E是次方的意思二次方程：y=0.116+0.010x-9.615^(-6)x^2三次方程：y=0.116+0.010x-9.485^(-6)x^2-1.639^(-10)x^3三次方的系数太小了,建议

可以的,你要先明确拟合函数的基本形式,比如是线性、抛物线还是其他什么再问：比如说我已经确定了拟合函数是指数函数形式，那指数函数的参数是在哪里体现的呢？

需要弄到excel中绘图,sspss只能绘制一组数据再问：��excel��������

clear;clcx=[0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300

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

程序改成如下：A=[13631];s=poly2str(A,'x');x=unifrnd(0,5,150,1)%产生150个[05]上的均匀分布随机数y=polyval(A,x)%5阶多项式拟合p=p

这个问题我刚回答你了,你重复问问题了我替别人做这类的数据分析蛮多的

1.根据实际系统理论模型的阶数拟合.2.当然一般情况下,1的条件并不知道,这时可以采用尝试的方法.3.还可以使用样条拟合（这个能基本保证所有点在曲线上）,就是spline

R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间

dy应该是已知条件,原数据y的标准差,即y中的每一个点的测量误差,用它来估算拟合系数的误差再问：可是，我有一组x和y，要拟合曲线，确定最佳阶数的话，怎么定dy呢?再答：如果不需要计算系数误差就无需dy

数值分析中有很多数值逼近的方法,比如拉格朗日差值,牛顿插值,龙贝格等很多

严格的来说,二次多项式拟合不是最小二乘拟合.lsqnonlin()、lsqcurvefit()是最小二乘拟合