spss如何选择拟合二次函数方程

X=[76543210-12]Y=[201350-3-4-30511]polyfit(X,Y,2)ans=0.7554-2.75031.4219f(x)=0.7554x²-2.7503x+1

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

在SPSS的回归计算中,你选中变量和自变量,SPSS会自动给出拟合优度R2的~如果是一元回归,在Excel中即可实现：先做散点图,再增加拟合曲线即可,这个过程记得勾选“显示R2和拟合曲线”项~你的数据

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

在SPSS的曲线回归那里可以操作,也可以通过非线性回归来完成.

两个模型都拟合的很好,首先可以比较一下解释量R方,一般R方较大的比较好；另外还应考虑实际规律以及专业常识,比如说三次方模型的因变量和自变量是正相关关系,但实际上你所观察的变量之间应该是负相关关系,这就

在输入栏分别输入x=[.],y=[.]matlab的开始菜单start->toolboxes->cirvefitting->cirvefittingtool,然后点data选择x和y数据,对应你自己的

x=[3737.53838.53939.54040.54141.54242.543];y=[3.4332.272.11.831.531.71.81.92.352.542.9];p=polyfit(x,

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

设拟合的2元2次方程为f（x,y）=b1*x²+b2*x*y+b3*y²+b4*x+b5*y+b6用Matlab的regress（）函数拟合,也可以用自定义函数拟合.regress

fun=@(beta,x)beta(1)*x(:,1)+beta(2)*y(:,1)+beta(3);语法错误再问：��Ӧ�������޸��أ�再答：Ӧ��Ϊx=[xy]x(:,1)��Ӧx=[��

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？

你都回归好了有方程了想要图不简单啊拿到matlab里画画最简单最快捷matlab画图方法有很多自己找下把

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？

Y=142.353+74.101*X-2.822*X^2+0.67*X^3

y=constant+b1x+b2x^2你是数据对应不上,我看不清楚应该是y=751.110t+（-824.944）*x+282.812*x^2

……唉.1.Mathematica是区分大小写的,你不觉得你的某个data的颜色不大对吗?这里要改过来.2.在Mathematica里命名变量时要尽量以小写字母开头,否则可能引起问题,因为内置函数都是

1在book里的column中选择作为Y轴的一列2左键点击列标题选中全列3再在选中区域点右键4点击Plot-Symbol-Scatter,然后会生成一个散点图5之后选择Analysis-Fitting

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

频率直方图我没太用过但是其他形式的曲线比如控制领域的时域图用一下方法是可以实现的.首先：想办法读出样本点,x=(),y=()(在7.0里用小括号就可以了,不同版本可以自行改一下）之后可参见如下方法,我