spss如何求多元非线性拟合方程

这个问题的计算量很大.各点的(xi,yi)(i=1,2,3,4,5)坐标大致成线形关系.可利用最小二乘法求出斜率、截距以及非线性度.首先约定用小写的x和y表示各点坐标.而大写字母表示平均值.例如(X)

在菜单中找到analyse,regression,选择linear就可以了,打开对话框,选择自变量,因变量,OK就可以了

x1=[10198.498.898.598.698.298.899.299.5100.6101.9101.5102.7102.4102.8103.1102.9103.3103.5103.6104.41

你都回归好了有方程了想要图不简单啊拿到matlab里画画最简单最快捷matlab画图方法有很多自己找下把

用所给数据,x,y代替N,Na,b代替Th,用matlab拟合：x=[51020304050];y=[3.87.61522.224.622];cftool打开拟合界面进行,结果为：Generalmod

按照回归的表现形式：线性回归与非线性回归研究一个因变量与一个自变量之间的相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续.相关

程序是A=[0000004500084005000482610055001444340060003557600065091536940007002077241000007511143095691000

现在的大学生呀我服你了你能画出来的话你肯定比爱因斯坦伟大无数倍再问：给跪了。所以多元线性是没有办法做拟合图的吗？只能做x1对y的拟合吗？

有的话,我发到你邮箱吧.我不知道怎么在这里给你上传.

推荐你使用一个函数nlinfit,我简单给你介绍一下使用方法,以你的模型2为例：第一步：你需要建立一个function文件,名字随便,这里我们命名为"hougen",在这个文件内,你要把模型二描述清楚

拟合函数的输入有两个参数,第一个应该是你要拟合的参数,对应于这里a第二个是输入的自变量,对应于这里的x多维的可以用多列数据,注意行数和y相同还要注意,函数式里向量间的*,\,^,要用.*,.\,.^x

不论lsqcurvefit还是nlinfit都要说明函数的形式,这两个函数只能在形式确定后估计未知参数的值.但说白了,既然是拟合,就无所谓函数形式（除非你事先通过理论推测出了函数形式）,只要找到拟合最

模型摘要模型RR方调整的R方估计的标准差1.838a.703.5057.00366a.预测变量:(常量),综合指标Z,附加济掺量,水灰比,砂率.ANOVA(b)模型平方和df均方F显著性1回归695.

你在做仪器分析的实验?我记得讲义上面有啊

这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(1-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这

可以的.把P取对数后作为新的因变量,就成为线性的了.可以直接估计.

用参数估计法,它提供了好几种模型,你可以选择上所有的然后看你的哪个R方最大.就行了.如果感觉都不好,就用非线性回归自己写方程.不过那个药大概知道你的方程的形状,然后设好初始参数就可以.ppv课学习网站

建立函数文件：functiony=myfun(beta,x)y=2.350176*beta(1)*(1-1/beta(2))*(1-(1-x(:,1).^(1/beta(2))).^beta(2)).

t=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]';y=[127627,128453,129227,129988,130756,131448,132129,132802,133474,133972]';

functionzd487022570x1=[0.25,0.278,0.3125,0.357,0.4167,0.3,0.3333,0.375,0.7286,0.5];x2=[0,0.1111,0.12