logistic调整 R2 拟合度-搜答案-智慧作业帮

logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等.例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人

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)

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

给你拟合了下,如图：

log是记录的意思logistics后勤,供给,供应log-logistic(s)后勤供给的记录

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

%老兄,坐了几个小时,给出了最小二乘时间序列两种模型%最小二乘法求%%%指数模型%运行结果：

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

这是amos做的验证性因子分析吧

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

R2和sig都可以,精度不一样而已.往往可以同时参照这两个,另外还有P值,综合起来考虑.sig为空,说明你的步骤有问题,数据没有计算出来.

我来帮你吧,R方是0.998,表明拟合优度非常好,F很大,且P值小于0.01,说明模型在整体上是显著的.常数项的估计值是3.25,系数的估计值是0.957.常数项一般不用解释,因为许多情况下没有意义.

使用cftoollogistic人口模型进行拟合General model: f(x) =&nbs

functionN=ymlogistic(beta,t)%在当前文件夹下保存为ymlogistic.m文件a=beta(1);b=beta(2);N=a*exp(b*t);%%%%%%%%%%%%%%

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

当然喽,调整后的Rde^2是可以反映出df的.

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

……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,