回归拟合度多少合理

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.

SSE是和方差,越小代表拟合越精确.不过这个单从数值上来看,不同问题评判标准不一样,不好判断.判断拟合好坏最好还是使用无量纲的拟合系数（R值）,这个值越接近1越好,一般都是0.99…之类的.而你的拟合

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.

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

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

写成P再问：在哪里写？可以说具体点吗？再答：结果报告里面再问：这样不行，我的结果是要写一个回归方程出来，后期会用到，我看有些文献里面写的回归方程的相关系数

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？

拟合度低问题不大关键是回归模型的检验即这里的sig是否小于0.05,如果是的话,就说明了这个回归模型可以用的,只是你目前这些自变量只能够解释那么多的再问：系数(a)模型非标准化系数标准系数共线性统计量

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

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？

推荐你使用一个函数nlinfit,我简单给你介绍一下使用方法,以你的模型2为例：第一步：你需要建立一个function文件,名字随便,这里我们命名为"hougen",在这个文件内,你要把模型二描述清楚

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？

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

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

是有这种可能性的只要你操作没错就要相信自己当然,你要考虑模型的选择我经常帮别人做这类的数据分析的再问：我的变量有10多个，可是任选其中一个变量做加权回归时也有0.9几，而且我的是截面数据，会有别的问题