用拟合度判断时,

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.

没有对xx做数据归一化,而且有些地方有错,改成这样了function[p,a,F]=Legendre(xx,yy,w,n)%xx为拟合的横坐标数据%yy为拟合的纵坐标数据%w为权函数,可为数据出现的次

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

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

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

如果想使用拟合后的函数,则可以做到.以下面的数据为例：y=[5101520253035404550];x=[110.3323148.7328178.064202.8258033224.7105244.

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

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

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

画出点后,点analyze里的fitlinear就可以了,会自动出来一个报告单的,里面有R2值,还有截距（intercept）和斜率（slope）值,分别代入公式y=a+b*x就是你这个线性拟合的公式

y=[00.060.110.170.230.280.340.400.460.520.590.650.720.800.870.961.051.161.311.55]';x=[20.0218.9517.7

ooksheet中;2.画出散点图scatter(用其它线型画也可以);3.Analysis-fitting-nonlinearcurvefit-opendialog(快捷键CTRL+Y);4.在"F

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

我也在做这方面的分析,对于曲线拟合,一是看相关系数如何越接近1越好,一般要求大于0.9,统计量的概率一般要小于0.05,所做的模型才可以使用,此外残差的置信区间应该包括0,但是对于拟合到什么程度,才算

lno

上面那组好,SSE和RMSE比较小拟合度R接近于1*统计参数模型的拟合优度1.误差平方和（SSE）2.R-Square（复相关系数或复测定系数）3.AdjustedR-Square（调整自由度复相关系

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

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...

x=[.];y=[.];fun1=inline('c(1)*x^2+c(2)*x+c(3),'c','x');%拟合函数y=ax^2+bx+cc=lsqcurvefit(fun1,[0,0],x,y)