SPSS怎么进行高次拟合

Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异.　　SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值.如果

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

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

就是对数据进行方差分析就行了,在得到的方差分析表中看数据,比如你检验水平为α=0.05,那你就看得到的p值,p值的检验正好和t值检验的方向相反,p

x1=[1.51.5222.52.52.52.53333];x2=[0.050.10.150.20.050.10.150.20.050.10.150.2];y=[10.990.980.970.980.

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

在SPSS的曲线回归那里可以操作,也可以通过非线性回归来完成.

cftool

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.

根据你的数据,绘出曲线图,这个你应该会,就不多说了点击Origin菜单栏上的Analysis——>Fitting——>NonlinearCurveFit——>OpenDialog在弹

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

设拟合的2元2次方程为f（x,y）=b1*x²+b2*x*y+b3*y²+b4*x+b5*y+b6用Matlab的regress（）函数拟合,也可以用自定义函数拟合.regress

E是次方的意思二次方程：y=0.116+0.010x-9.615^(-6)x^2三次方程：y=0.116+0.010x-9.485^(-6)x^2-1.639^(-10)x^3三次方的系数太小了,建议

你可以把步取去密一点,然后把拟合后的多项式用plot函数画出来不就行了吗?再问：拟合后得到的不是多项式的系数吗？只知道系数怎么画对应的函数图像？再答：知道系数后，可以用polyval计算啊！比如说：你

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？

你可以用自定义拟合的功能,自己输入函数.具体的操作方法请看我的百度空间《自定义拟合》这一节的内容如果百度空间抽风,可googletime_resolved自定义拟合再问：那五次拟合的自定义公式是怎样的

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

x=[110.10001.25002.25002002.5510.719.651.182.18177.52.3210.9110.051.242.24197.52.5210.8];y=[2.4;2.31

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