拟合模型

利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好.

logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的

%老兄,坐了几个小时,给出了最小二乘 时间序列两种模型%最小二乘法求%%%指数模型%运行结果：

测出吸光度通过公式算出吸附量啊,这两种模型不是都有公式的吗.然后用excel做出直线图,就可以得出一系列参数了,应该差不多就这样吧,我之前是这么做的

可以用这个拟合函数fx1=@(beta,x)beta(1)*(x1).^2.*(x2).^2+beta(2)*(x3).^2.*(x4).^2+beta(3)*(x1).^2.*x(3).^2+bet

functions=hansh(x,r)a=x(1);b=x(2);s=a.*r.^0.5+b.*r;保存为hanshu.mt=[4,6,8,10,12,15];y=[19,22,27,33,36,4

clcclearcloseallx=[0,100,200,300,400,500];y=[1,0.62,0.40,0.21,0.18,0.12];xx=x(2:end);yy=y(2:end);z=l

假设数据集合是{yi,xi}i=p,拟合直线方程为：y=w'.x+b那么可以用方差：v=∑（yi-w'.xi-b)^2（从1到p求和）来衡量拟合效果,当然越小越好.其中xi,w为p维列向量,y,yi为

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

晕好专业的问题啊这个我也不知道不过建立楼主去新华书店找这方面的专业书籍那样比较实际

下面是相应的Matlab程序functionmatexpfit(x,y)%指数曲线拟合及其图示%x,y为已知数据点且均为行向量%拟合曲线A=[ones(size(x))',x'];B=log(y)';

曲线拟合一般是多项式函数拟合,这个函数非线性程度极高,而且和多项式函数差别太大,是很难拟合的.实际上你要解决的应该是参数估计问题,而非拟合问题.这个明显是一个最小二乘估计问题.如果你就是用的最小二乘估

x=[0.64,0.13,0.064,0.04];Y=[100,500,1000,1500];f=inline('betafit(1).*x.^betafit(2)','betafit','x');[

做有序回归,不是去看R2,没用的coxandsnell是伪R2,已经不是你理解的R2了我经常帮别人做这类的数据统计分析再问：那应该看哪个呢？可不可以说一下这三个表分别表示什么意思呢？

主要是用regress函数来进行：给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint

使用cftoollogistic人口模型进行拟合General model:       f(x) =&nbs

functionN=ymlogistic(beta,t)%在当前文件夹下保存为ymlogistic.m文件a=beta(1);b=beta(2);N=a*exp(b*t);%%%%%%%%%%%%%%

symsatfun=exp(-t^2/2)/sqrt(2*pi);F=int(fun,t,-inf,t);t=0.00:0.01:3.49;eval(F)呵呵你不会是我同学吧?我也学数模的,几天前搞的

这样,在一个程序里：functionhhtdata=[123456789101112];cdata=[3.13.64.24.86.79.11318.92951.178.2113];x0=[300,0.