SPSS线性拟合代码
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/17 06:25:55
要是简单线性回归的话,都差不多,其实excel的精度比SPSS高很多.
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.
从你这个里面知道,截距intercept的值是-2.37113x10^(-4)——a斜率slope的值是0.0213——b分别对应你的方程式y=a+b*x中的a,bR^2=0.99902还有问题可以继
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
figure;t=[1999200020012002200320042005200620072008];c=[399.72506.97754.98989.41202.481473.2915251717
在Matlab里输入:x=[20,18,16,14,12,10,8,6,4,2,0,-2,-4,-6,-8,-10,-12,-14,-16,-18,-20];y=[-0.98106,-0.88756,
对于线性函数,除了polyfit(),还可以用regress()等对于非线性函数,可以用lsqcurvefit()或nlinfit()等根据你提供的数据,可以拟合成如下关系Q=0.52429N^1.6
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
过去黑色钻石的市场价值一度是很低的,并不为人们所喜好.但是,物极必反,随着时代的发展如今,人们对于颜色的偏好也总是因时而异.当下,人们对黑色宝石的需求也达到极致.并且现如今,黑色钻石一般都是作为收藏级
相关分析表(Correlations)表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000):提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决
现在的大学生呀我服你了你能画出来的话你肯定比爱因斯坦伟大无数倍再问:给跪了。所以多元线性是没有办法做拟合图的吗?只能做x1对y的拟合吗?
就在最开头,点开扩展
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
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
t=[0123810]';c=[023.34.66.26.3]';ft_=fittype('Cs-exp(-k*t+b)',...'dependent',{'c'},'independent',{'t
polyfitpolyval具体题目不知道
两个箭头代表拟合区间,你不用担心的,当你把Graph粘贴复制到word或其他文件里面时,那两个粉色箭头是不显示的,不影响显示效果.
四元一次方程组.但方程的个数(数据点数)超过四个.也就是说多个方程,四个未知数.数学上讲是一个超定方程组(矛盾方程组)你写成矩阵的形式.这个矩阵是一个长方阵.用最小二乘法进行求解.即A*x=B,你的a
是你在{0.392,0.025}{0.4015,0.03}这两项之间缺少了一个逗号,所以mathematica把它们乘起来作为一项了,所以作出来的散点图会看到有一个点的横坐标特别小,在0.1左右的地方
把x,y数据输入matlab中,然后输入cftool1 在界面里点data,输入x和y的值2 点fitting-Newfit-Polynomial-linearpolynomial