spss拟合显示方程

是有点低,你看看多个变量之间是否存在多重共线性,去掉高度相关变量.也可能是模型拟合不好,选用新的模型试试.比如用LOGISTIC来代替多元线性回归的.对决定系数没有确定的要求,但是不能太低吧,0.2-

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.

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

不可能有图的两个变量可以在二维空间即平面上作出图形三个变量可以在三维空间作出图形（空间解析几何）四维及以上的就根本不可能做出来了!三维的可用MATLAB再问：比如用spss软件已经做出二元线性回归方程

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

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.

现进行数据分类（试试看聚类分析能否实现）,分出2类数据,然后按类别绘制出散点图,再回归.

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

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

不知道你是要做一元的还是多元的回归分析呢?可以拟合出方程的,是看你选择什么模型.先做回归分析吧,在分析-回归分析-线性-打开对话框以后选择你是以哪一个做变量,最后结果会出来残差图和散点图.我看你的数据

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

就在最开头,点开扩展

这是正常现象.在SPSS多元线性逐步回归中,早先已经进入方程的变量可以又被踢出来.多元线性逐步回归要求能留在方程中的变量必须要同时符合2个条件：一是对模型必需要有足够的影响力,二是对不能方程中的其他变

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

只有显示表,没有显示方程的.即使是Origin7.0或者7.5也是显示的表格,除非是多项式拟合才会给你一个所谓的方程.但是一般拟合不会首选多项式拟合,只有到了实在没有办法的情况下才会采用多项式拟合.因

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

这是两个不同的问题,你的问题本身是矛盾的.拟合线性方程,至少是两个变量,一个自变量,别一个因变量,才能回归出一个方程.而您又要比较两条方程,这是不可能的.是一个矛盾问题.第二,您可能想看二者的相关性,

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