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spss曲线估计的二次曲线拟合

选择二次项拟合,相关性更高

matlab也能画拟合图

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y1=lny,a1=lna,x1=1/x,原式y1=a1+bx1,用转换后的新数据作上述一般线性回归.SPSS操作菜单:AnalyzeRegressionCurve Estimation,放入自变量和因变量之后,拟合Linear模型即可.

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0.5的= =!,都不

1、曲线拟合过程.2、【分析zhidao】,【回归】,【曲线估计】,选择相应变量和拟合模型,得到结果,拟合效果较好.3、利用指数模型进行预测.4、首先按照传统的操作方法,n代表了x,y的个数,内所以要对n实行加权个案处理.5、这个时候再对x统计分析发现:数据显示有171个,接着容进行线性回归.

恩 对的,SPSS中的线性回归和曲线回归都是用最小二乘法进行系数估计的,在对数线性回归模型分析中,用的是极大似然估计法.

二次曲线,比如y=ax^2+bx+c 命令窗口输入 ls y=c(1)*x^2+c(2)*x+c(3) 指数曲线,比如y=ab^x可以进行对数变换,化为线性模型,命令窗口输入ls log(y)=c(1)+c(2)*x 也可以用非线性迭代方法,不用线性变换,命令窗口输入 nls y=c(1)*c(2)^x

本来你求出参数来就是可以拟合方程了呀,只不过你发这个图不是参数估计的图,你只要把logistics回归的方程写出来,把求得的参数带进入就好了

“拟合”就是:把已知的数据用二次曲线近似地表示出来的过程就叫拟合.

如果你只有一个自变量的曲线拟合 就在分析---回归当中有一项专门的 曲线回归 里面列出了一些常用的简单曲线模型如果是复杂的多个自变量的曲线拟合 也是在分析---回归当中有一项 是 非线性回归,此时需要你自己根据数据的规律来构建模型方程

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