为什么SPSS添加子拟合曲线是灰色的

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/14 17:12:15
为什么SPSS添加子拟合曲线是灰色的
excel中添加趋势线(二项式)拟合出曲线后,再将原始值带入拟合出的曲线公式,算出的值偏差很大,为什么!

excel中公式默认的自变量取值是从1开始的.原始值带入时自变量应该做差.例如你的第一个值是A1=2000.公式中自变量带入时应该是(A1-1999)

spss 17.0 拟合的曲线怎么显示方程

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

origin拟合出来的曲线为什么没有标签显示

你可以在绘图区域(不要在坐标轴以外的边缘区域)点击右键,选择NewLegend,然后就会有标签了.

求问怎么用SPSS拟合曲线

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

如何从SPSS拟合S曲线结果得知拟合函数表达式

我算了一下,按x为8的情况,a0是9.239,a1/time是-0.6多,y是5127左右(我用近似数算的),所以我觉得你是算错了.that‘sall.ppv课学习网站

SPSS多项式拟合曲线

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

用spss作散点图,出现两条曲线,怎么拟合两个方程呢?

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.

MATLAB最小二乘法拟合曲线

如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2)x=[0.110.130.190.210.270.370.530.590.710.790.891.07];y=[3868-10

怎么用SPSS拟合曲线

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

origin怎么拟合曲线

数据已经有了,把公式发出来吧,自定义的拟合公式在analysis--fit--nonlinearcurvefit---opendialogue,在打开的选项卡中新建自定义函数,然后就可以使用新建的自定

为什么origin的对数正态拟合出来是这样的曲线?该怎么拟合?

对数正态拟合?这是什么拟合……我想请问您,您用的拟合函数是什么表达式?  根据你的拟合结果,我个人感觉你只是用了指数衰减函数来拟合你的数据吧.你可以看看指数衰减函数的表达式y=y0+A1×exp(-x

Matlab 关于拟合曲线

好像是最小二乘拟合:最小二乘大约是1795年高斯在他那星体运动轨道预报工作中提出的[1].后来,最小二乘法就成了估计理论的奠基石.由于最小二乘法结构简单,编制程序也不困难,所以它颇受人们重视,应用相当

用spss做拟合曲线,可以将拟合曲线函数求出来吗?

可以的,你要先明确拟合函数的基本形式,比如是线性、抛物线还是其他什么再问:比如说我已经确定了拟合函数是指数函数形式,那指数函数的参数是在哪里体现的呢?

MATLAB 最小二乘法拟合曲线

x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670

origin 同一个GRAPH中如何添加多个拟合趋势曲线

趋势线…… 这是Excel 的语言,Origin中叫做拟合(Fitting).Origin不能同时拟合多组数据,对于多组数据只能分步拟合.【因为程序无法自行判断多组,只能对所有数据

spss中曲线估计应该看R方还是F值来判断哪个模型拟合的更好?

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.

matlab 拟合曲线

这样好些,比多项式精度高许多.functionhhx=[123456];y=[214575949898];b0=[111111];a=nlinfit(x,y,@mymodel,b0)xx=min(x)

怎么用SPSS拟合曲线?

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

origin 拟合曲线

我也出现这问题,也不知道答案!