线性回归拟合优度为多少比较合适

拟合曲线是一条标准的直线,是直线就会很容易得出他的方程,回归方程就是这条曲线的方程.方程一般有两个常数,离因变量近的是回归系数,加号或者减号后面的是截距.回归系数实在没有什么好说的,截距的问题多一些.

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.

我是高三之后才总结出学习数学的方法的,首先你必须对自己有信心.你得坚信我能学好数学.其次你说的题海战术,这是一个历史悠久的战术了,为什么这么多年还没有淘汰,就是它适合大多数的学生,你做题做的多,见得就

我是高二学生,也发现了这个结论.但我问老师,她说二者有关系但不是简单的平方关系,教参上有一个二者的关系式,很复杂你可以看看.

我觉得是你做错了

figure;t=[1999200020012002200320042005200620072008];c=[399.72506.97754.98989.41202.481473.2915251717

这样是不可以横向比较的,因为每个变量的系数的量纲不一样.如果你想比较自变量对因变量的影响程度的话,首先把所有变量消除量纲再进行回归,回归出来的系数的绝对值大小就表示影响程度的大小.怎么消除量纲自己查资

线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,运用十分广泛.有一类模型,其回归参数不是线性的,也不能通过转换的方法将其变为线性的参数.这类模型

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？

按照回归的表现形式：线性回归与非线性回归研究一个因变量与一个自变量之间的相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续.相关

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？

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

这两个因子保存为两个变量（自变量）,你应该已经有因变量了,一般做线性回归,analyze->regression就可以了.

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

(x的平均值,y的平均值)线性回归方程变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量*与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点(,)将散布在某一直线周围,因此,可以认为关于的回归函数的类

根据公式求出y=ax+b的回归方程,将x=2011代入x平均=（2005+2006+2007+2008+2009+2010)÷6y平均=（442+457+471+479+504+582）÷6a=[（4

a=[320320160710320320320];f=[0.180.180.180.180.090.360.18];v=[2.31.71.71.71.71.71];F=[38.829.2326.53

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

拟合直线就是线性回归方程,都是用最小二乘法算出来的再问：���ֱ���ж�����ع�ֱ��ֻ��һ���Dz���˵�ع鷽�����ȷ�����ֱ��再答：�ţ����ֱ�ߵ���϶ȿ��Կ��ƣ�