百度作业网spss回归方程对数据的拟合度
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/16 11:35:14
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.
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.
第1题,用卡方检验,但是由于有的单元格频数小于5,应该使用Fisher精确检验.结果见下图：0.073即Fisher精确P值,大于0.05,表明在0.05的显著性水平上接受原假设,认为两组疗效差别不显
需要分析的太多了,你得把结果截图,贴出来,这样大家就能给你分析了
logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的
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
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？
有点低.你有几个变量再问：四个自变量，两个控制变量，两个因变量。拟合度和变量个数有关系？再答：如果是管理学的实证分析拟合度不是最重要的问题再问：这样啊，我是学管理的，顺便问一下，用spss做回归分析的
不知道你是要做一元的还是多元的回归分析呢?可以拟合出方程的,是看你选择什么模型.先做回归分析吧,在分析-回归分析-线性-打开对话框以后选择你是以哪一个做变量,最后结果会出来残差图和散点图.我看你的数据
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？
模型可行：因为R和R方还是比较大的,说明变量相关性和解释度都高；回归模型的F检验值的概率值小于0.05,说明回归模型的拟合度极高.关于系数：系数的值表示的是自变量对因变量的影响程度.每个自变量对于因变
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？
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
评价拟合效果最常用的指标是“均方根误差”（Rootmeansquareerror).在有限测量次数中,均方根误差常用下式表示：√[∑di*2/(n-1)]=Re,式中:n为测量次数；di为一组测量值与
x=[12345];>>y=[34578];>>p=polyfit(x,y,1);>>plot(x,y,x,polyval(p,x))再问：plot(x,y,x,polyval(p,x))为什么画出的
模型拟合度调整的R方=0.949,说明模型的拟合度非常好第二个方差分析表格用来验证回归模型比较有显著的效果第三个是回归系数表格,从标准化的回归系数可以看出哪个变量的影响大,首先是h/d的影响最大,其次
如果只是比对多种回归模型哪个好,那就选曲线估计,可同时选中线性,二次方等11个模型,拟合度看R2就行,哪个大哪个好.结果中有散点图也可以很直观看出哪种变化模型符合的.不过一般做回归,首先要考虑的是线性
B是自变量A因变量
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�