拟合逐步回归方程用什么软件

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.

拟合x1和y之间的曲线,用12次多项式拟合x1={1.5,1.5,2,2,2.5,2.5,2.5,2.5,3,3,3,3};y={1,0.99,0.98,0.97,0.98,0.975,0.97,0.

可以.用命令xtfm

%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：

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.

在no linear curve fit 下自己创建一个函数,independent variables设为x,y,parameter参数A,B,de

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

建议使用Origin来作图并拟合.Origin可以满足你目前所以的作图要求.另外,数据是否满足泊松分布不是你自己想就能实现的,是数据本身是否满足分布函数的问题,这是数据本身的属性.再问：数据满足泊松分

这种情况是可以出现的.在相关性分析时,你看到的是两个变量之间的关系,其他变量的影响是不被考虑的；但是,进行逐步回归分析时,如果入选的变量不止一个,那么入选变量之间可以产生影响,这种影响甚至可以改变一些

1、先用plot3（）函数,绘出其曲线.x=[.]y=[.]z=[.]plot3（x,y,z）2、用你熟悉的曲线方程去比对,确定拟合曲线函数.3、用nlinfit（）函数,求出拟合系数.如：b=[b1

首先,提供的四组（xi,yi）坐标值是不够的,即使拟合其正确性是不高的,最好能提供十组数据.其次,可以将n=A+B/x^2+C/x^4代人y=(1-n)^2/(1+n)^2后,进行拟合其系数A、B、C

就在最开头,点开扩展

用regress线性拟合就行首先将数据表示为列向量>>y=y';>>x1=x1';>>x2=x2';>>x3=x3';然后形成拟合矩阵X=[ones(size(x1))x1x2x3];最后求解线性拟合

可以选择Analyze-Regression-Linear,在打开的对话框中输入相关变量,在Method下拉列表中选择回归方法,如可选Stepwise；再单击Statistics,在打开的对话框中依次

统计>回归>逐步出于识别预测变量的有用子集的目的,逐步回归删除变量和向回归模型中添加变量.Minitab提供三个常用过程：标准逐步回归（添加和删除变量）、向前选择（添加变量）和向后消元（删除变量）.·

两个软件都可以,但是mathematic比较初级,也没有前者应用更广泛!建议你用前者,下载一个电子书看看!

能够拟合曲线的软件,还是不少的在百度搜“曲线拟合软件”,能看到不少呢,有专门的拟合软件,也有大的软件不过哪个都得学,只不过难度不同而已我在用matlab,没用其他的,所以不能给你啥帮助你搜搜吧,我刚搜

其实做单变量拟合用EXCEL2003就可以实现.操作如下：选中两列数据,插入图表"XY散点图",在出现的散点图中右键任意一个散点,“添加趋势线”,选“多项式”或者“对数”“指数”等,可以在选项里勾选“

可能是因为P(v)对参数b太敏感,成为病态函数.可以改写函数成ln(-ln(1-P))=bln((v-v0)/(va-v0)).代码如示：v=[3252347638146615807594381044

方法自然是最小二乘法,只不过最小二乘法的计算量太大,就直接编程于软件origin了.此外,origin我只知道英文版的直线拟合是使用最小二乘法不知道其他版本的,