对数拟合R2值

是有点低,你看看多个变量之间是否存在多重共线性,去掉高度相关变量.也可能是模型拟合不好,选用新的模型试试.比如用LOGISTIC来代替多元线性回归的.对决定系数没有确定的要求,但是不能太低吧,0.2-

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.

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

x=[5005506006507007508008509009501000];y=[62.469.275.482.270.468.475.277.871.675.672.2];f=fittype('a

拟合方程是：y=ln(x-A)校正的决定系数r2是：0标准误差：C1A8.59278E176

x=[42816184669683868610101241066511941];y=[33.444542.084947.255251.058355.639258.384761.886664.3721]

你这个曲线拟合本来就不是简单的事情.对于这种指数函数的线性组合,一般很难找到合适的变换使其变成多项式.如果你能找到这样的变换,那么问题就简单许多.如果不能,那么就需要Bayesianinference

在command window里输入数据与命令：x=[]；%数据放进中括号里面.y=[];cftool这样就打开了自定义拟合窗口了.如下图：画圈的地方是,你要设置的.

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

对数正态拟合?这是什么拟合……我想请问您,您用的拟合函数是什么表达式?　　根据你的拟合结果,我个人感觉你只是用了指数衰减函数来拟合你的数据吧.你可以看看指数衰减函数的表达式y=y0+A1×exp(-x

假设数据在A1:B20中,选中B1：B20,插入,图表,折线图,确定.就生成了一个折线图,用鼠标在折线上单击,编辑栏中会出现公式=SERIES(,Sheet1!$B$1:$B$20,1)把它改成（可在

实在不行就将原始数据处理一下做线性拟合最后再替换一下

可以试试最小二乘拟合.A是x,B是y吧,原型是对数函数,是y=log(a)x吧,a是底,有1个系数a未知,要求a.如果你说的对数函数原型是y=a*log(b)x+c的话你类似的改改就行.clearal

X=[12345678910];Y=[2.35.47.83.54.15.63.45.67.88.8];my=mean(Y)%Y的平均值sy=std(Y)%Y的均方差(标准差)M=[1.52.53.54

打开matlab,新建M文件,粘贴以下程序代码并运行：X=[2005,2006,2007,2008,2009,2010];Y=[75,54,33,40,36,54];a1=polyfit(X,Y,1)

可以先输入数据x=[]y=[]接着输入cftoolmatlab的数据拟合工具箱吧界面的你看下里面首先是导入xy数据接着就可以自定义拟合函数了你试试看有问题找我好来

原则上RSquare值越高（越接近1）,拟合性越好,自变量对因变量的解释越充分.但最重要的是看sig值,小于0.05,达到显著水平才有意义.可以看回你spss的结果,对应regression的sig值

对于数据没什么要求啊,matlab的一些数据拟合函数,例如nlinfit等,都不需要你自己定义变量的,直接使用就可以了再问：您好，谢谢。是这样：从一副脉搏波波形曲线上描出20多个点数据（xi，yi），

x = (1:7);y = [12,9,9,10,18,24,28];xi = 0:0.25:8;% [b,bint,r,rint

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