spss拟合效果判断

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.

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

要看是什么曲线了啊,系数都是会给你看到的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：嗯，就是一个很简单的散点图，用线性拟合出直线，但是SPSS17.0版本不显示拟合直线的方程，而22.0版本就显示方程，不知道

问题描述：给定数据,1.用双曲线1/y=a+b/x作曲线拟合,2.用指数曲线y=aeb/x作曲线拟合答案1：：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

我算了一下,按x为8的情况,a0是9.239,a1/time是-0.6多,y是5127左右（我用近似数算的）,所以我觉得你是算错了.that‘sall.ppv课学习网站

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

我觉得是后者,我一般都用origin,

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

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

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

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

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？

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？

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.

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

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

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

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...