SPSS拟合和matlab区别

尝试用二次多项式拟合:　　clearall;　　x=2:2:20;　　y=[0.31.232.416.267.958.529.049.179.299.37];　　scatter(x,y,'ko

你提供的两个方程都不好使,用我的.R-square:0.9845,AdjustedR-square:0.9799.clearn1=[1092.4109910971095.61083.91078.210

我试用matlab拟合了一下,但是如果要达到比较理想的拟合效果,x的最高幂次方要达到14. 所以我求出来的系数可能不是很准确. 从0次幂到14次幂的系数分为如下： 10^

我尝试了一下,没有问题.输出数据和拟合一样.你是不是程序哪里出问题了.再问：那你能把具体函数发过来么？如果附带有参数的截图，就像我那样就更好了

t=0:0.02:0.18y=[415.7415.68415.65415.55415.38415.2415.07414.96414.85414.5]n=5p=polyfit(t,y,n)%5次多项式d

通过给定的点来拟合出误差最小的近似曲线

data=[13.3939710779.2408626376.5756513.1876210624.9898228662.5539912.120919529.59005728863.002

线性模型、非线性模型是以待优化参数W为参考（而不是看X）.y = w' * x （'表示转置）描述的是线性模型.题目中要拟合的函数是：

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

x=[3737.53838.53939.54040.54141.54242.543];y=[3.4332.272.11.831.531.71.81.92.352.542.9];p=polyfit(x,

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

相同点：都需要根据已知数据构造函数；可使用得到函数计算未知点的函数值.不同点：插值需要构造的函数正好通过各插值点,拟合则不要求,只要均方差最小即可；对实验数据进行拟合时,函数形式通常已知,仅需要拟合参

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

X=[12345678910];Y=[2.35.47.83.54.15.63.45.67.88.8];my=mean(Y)%Y的平均值sy=std(Y)%Y的均方差(标准差)M=[1.52.53.54

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

很简单啊,你对这个式子两边同时取对数,之后变成了简单的线性拟合,之后就可以用普通拟合方法得到.

你用的什么拟合啊,多项式拟合p=polyfit(x,y,n),输出的就是多项式的系数

这两个软件都可以做统计分析吧,哪个容易用些,哪个绘图漂亮?两个我都绘图方面spss更好,分析的也更细致.我建议你先用spss试试,如果不行还可以