用回归拟合出来的函数表达式相关度非常高,代入实际数据误差却非常大

我尝试了一下,没有问题.输出数据和拟合一样.你是不是程序哪里出问题了.再问：那你能把具体函数发过来么？如果附带有参数的截图，就像我那样就更好了

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

%nlinfit非线性参数拟合clc;clear;x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];y=[7,3,6,8,2,4,10,16,2,8];myfunc=inline('beta(1)*s

程序如下：x=[1.75,2.25,2.5,2.875,2.686,2.563];y=[0.26,0.32,0.44,0.57,0.50,0.46];plot(x,y,'g.',

对于y=b*(a^x)指数来说两边取对数ln(y)=ln(a)*x+ln(b)最小二乘法,求ln(a)ln(b)求a,b注意：1.y的数据要取对数后再与x进行拟合再问：x=2003:1:2012;y=

按照回归的表现形式：线性回归与非线性回归研究一个因变量与一个自变量之间的相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续.相关

x=[1978:1:2010]';y=[56663274575576978998511101313142817821920215022922601314943385145580962416854765

用plot(x,y,'ro-')看了下你的数据,线性关系很差.若用BP网络来拟合的话,可以按照如下步骤操作,其中很多参数你自己可以去尝试改变:>x=0:25;>y=[0004.049.2146.627

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

确实有“相关系数检验表”,我只在一些关于预测的书中看到过,比如《经济预测技术》（清华大学出版社1991,李一智主编）,而统计书中却没见过.R的临界值是与自由度有关系的,它的值和F检验的临界值有某种函数

拟合函数反映一种趋势,有些数据用多项式去拟合三次不见得比二次好,虽然从图上看上去数据更贴近曲线,如果是拟合给定数据,首先结合具体问题选定一个模型吧,要想所有的点拟合曲线都过的话用插值吧.个人看法!

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

评价拟合效果最常用的指标是“均方根误差”（Rootmeansquareerror).在有限测量次数中,均方根误差常用下式表示：√[∑di*2/(n-1)]=Re,式中:n为测量次数；di为一组测量值与

这个太难了,或者说是有太多的不确定性因为连一个大概的函数形式都没有给出来也就是说可能性太多,这组数据可以拟合出无数多种函数结果如果什么函数形式都不给出的话,或者用多项式拟合吧下面是尝试用11次多项式拟

可以先输入数据x=[]y=[]接着输入cftoolmatlab的数据拟合工具箱吧界面的你看下里面首先是导入xy数据接着就可以自定义拟合函数了你试试看有问题找我好来

错啊.R2越大拟合效果越好因为拟合度表示的是理论与实际发生情况的吻合程度,当然是越大越好也就越接近实际情况.

用相关指数R2的值判断模型的拟合效果，R2越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故①正确；在回归分析中，回归直线过样本点中心：（.x，.y）点，故②正确；带状区域的宽...

clear;clc;x=[1 2 3 4 5 6 7 8];y=[1 3 6 11 16&

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

在右下角有公式的形式以及相关参数再问：我之前绘制出来的是点线图，再请问下怎么用函数拟合啊？