拟合度p值为1-搜答案-智慧作业帮

这个问题的计算量很大.各点的(xi,yi)(i=1,2,3,4,5)坐标大致成线形关系.可利用最小二乘法求出斜率、截距以及非线性度.首先约定用小写的x和y表示各点坐标.而大写字母表示平均值.例如(X)

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.

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

样条再问：有规范或者出处么？再答：国家基本地形图图式

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

x=1:1:11;y=[1306137316571919218123362525.12816.92950.72959.13603.0];opts=fitoptions('Method','Nonlin

这是amos做的验证性因子分析吧

%简单,用多元回归函数x1=[3.49543.76053.76843.72273.6781]';x2=[2.77952.74532.74672.75482.7851]';y=[2.69963.0685

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

用所给数据,x,y代替N,Na,b代替Th,用matlab拟合：x=[51020304050];y=[3.87.61522.224.622];cftool打开拟合界面进行,结果为：Generalmod

的确,拟合出具体模型并不能算完整,算拟合优度能使你的论述更加有说服力,要摆出来一些模型的事实来说服别人

clc;clear;x=1:31;y=[667.5687.6717.4728.3761.6771.38789109991006.41003.21007.61013.31014

6次拟合,误差小点x=[1.92.22.73.03.43.63.94.05.16.88.59.210.711.612.915.317.118192021.622.423.72426.833.736.7

用曲线拟合工具箱啊传递函数是e^-tS*(1/(1+TS))得到t,及T即可

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

R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间

用最小二乘拟合吧.把那个20480行60列的数就复制粘贴到matlab上就好了吧.复制那个20480行60列的数,在matlab上输入：B=[粘贴];B=B';x0=1/2048:1/2048:10;

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

……线性回归有个更专业的函数的,LinearModelFit,从中可以提取多种参数,当然也包括相关系数：data1={{0.0217,0.0476},{0.0424,0.09559},{0.0627,

你用的什么拟合啊,多项式拟合p=polyfit(x,y,n),输出的就是多项式的系数