spss中三次多项式散点图拟合
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/01 04:00:38
函数polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.利用
yy=polyfit(t,y,4)%y求ln就可以一次拟合ye=log(y)yee=polyfit(t,ye,1)yyee=exp(yee)
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
使用cftool工具箱普通三次拟合LinearmodelPoly3:f(x)=p1*x^3+p2*x^2+p3*x+p4Coefficients(with95%confidencebounds):p1
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.
functionp=naorthfit(x,y,m)%用途:多项式拟合%格式:x,y为数据向量,m为拟合正交多项式次数,p返回多项式%系数降幂排列psi=fliplr(eye(m+1,m+1));%转
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
需要弄到excel中绘图,sspss只能绘制一组数据再问:��excel��������
Y=142.353+74.101*X-2.822*X^2+0.67*X^3
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?
clear;clcx=[0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300
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
程序改成如下:A=[13631];s=poly2str(A,'x');x=unifrnd(0,5,150,1)%产生150个[05]上的均匀分布随机数y=polyval(A,x)%5阶多项式拟合p=p
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
1.根据实际系统理论模型的阶数拟合.2.当然一般情况下,1的条件并不知道,这时可以采用尝试的方法.3.还可以使用样条拟合(这个能基本保证所有点在曲线上),就是spline
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
dy应该是已知条件,原数据y的标准差,即y中的每一个点的测量误差,用它来估算拟合系数的误差再问:可是,我有一组x和y,要拟合曲线,确定最佳阶数的话,怎么定dy呢?再答:如果不需要计算系数误差就无需dy
2、各个自变量之间存在共线性问题,冲销了对因变量的影响,建议看单个自变量的T值,把不显著的剔除.然后,逐步回归,看哪个自变量加入后使得整个模型的拟合优度降低.3、只看R²不行,还要看adjR
严格的来说,二次多项式拟合不是最小二乘拟合.lsqnonlin()、lsqcurvefit()是最小二乘拟合