怎么用spss做出散点图的拟合曲线
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/08 11:12:11
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.
要看是什么曲线了啊,系数都是会给你看到的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:嗯,就是一个很简单的散点图,用线性拟合出直线,但是SPSS17.0版本不显示拟合直线的方程,而22.0版本就显示方程,不知道
KMO检验统计量在0.7以上,说明变量之间的偏相关性较强,适合做因子分析,球形检验p小于0.001,说明变量之间存在相关性.第二格表格为共同性,表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度,
问题描述:给定数据,1.用双曲线1/y=a+b/x作曲线拟合,2.用指数曲线y=aeb/x作曲线拟合答案1::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
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
建议楼主看下这个模型的定义公式即可再问:不知道spss里面的函数形式是什么logistic有很多种写法不知道它用得哪一种再答:那就具体看下,你的参考范文,或者参考案例之类的,一般会有具体介绍,方程的
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
现进行数据分类(试试看聚类分析能否实现),分出2类数据,然后按类别绘制出散点图,再回归.
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
一般要读KMO、碎石图、累计解释率、共同度、因子最大正交旋转后的rotate图
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
最好是描述一下,就简单描述一下.结果的话,主要看的是p值.p值大于0.05,接受原假设,p值小于0.05,拒绝原假设.再问:可是用软件做出来的t值在结果里面是哪一个呢?这个好像比较少用到t值再答:你指
Y=142.353+74.101*X-2.822*X^2+0.67*X^3
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?
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
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
用“非线性拟合”,你这样的需要自定义:需要输入公式,自变量,应变量,拟合参数等.有些复杂的函数还需要定义参数的范围,开始拟合的时候要输入拟合参数的初始值等
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
如果是以下格式数据,可以是配对样本t检验被试 平遥话喜欢程度 普通话程度1 6 82 6 73 7 84 5 6
sig值就是统计意义p值结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p