spss散点图中拟合曲线方程式怎么移动

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

我算了一下,按x为8的情况,a0是9.239,a1/time是-0.6多,y是5127左右（我用近似数算的）,所以我觉得你是算错了.that‘sall.ppv课学习网站

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.

如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2)x=[0.110.130.190.210.270.370.530.590.710.790.891.07];y=[3868-10

对于线性函数,除了polyfit（）,还可以用regress（）等对于非线性函数,可以用lsqcurvefit（）或nlinfit（）等根据你提供的数据,可以拟合成如下关系Q=0.52429N^1.6

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

数据已经有了,把公式发出来吧,自定义的拟合公式在analysis--fit--nonlinearcurvefit---opendialogue,在打开的选项卡中新建自定义函数,然后就可以使用新建的自定

左下角有三个图标,一个是直线,一个是三个点,一个是三个点,一个是点线,选三个点的,设置x、y,然后analysis--fitting,第一个是直线拟合,第二个是多项式拟合,第四个是曲线拟合,一个个试下

两边取自然对数lnY=lnA-BX,令Z=lnY,C=-B,D=lnAZ=CX+D拟合这个直线就OK

好像是最小二乘拟合：最小二乘大约是1795年高斯在他那星体运动轨道预报工作中提出的[1].后来,最小二乘法就成了估计理论的奠基石.由于最小二乘法结构简单,编制程序也不困难,所以它颇受人们重视,应用相当

可以的,你要先明确拟合函数的基本形式,比如是线性、抛物线还是其他什么再问：比如说我已经确定了拟合函数是指数函数形式，那指数函数的参数是在哪里体现的呢？

x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670

Y=142.353+74.101*X-2.822*X^2+0.67*X^3

R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.

这样好些,比多项式精度高许多.functionhhx=[123456];y=[214575949898];b0=[111111];a=nlinfit(x,y,@mymodel,b0)xx=min(x)

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

我也出现这问题,也不知道答案!

%1非线性拟合warningoffx=[100200400600800]';y=[406080120150]';f=fittype('a+b*x^m');options=fitoptions('a+b