回归方程拟合在线工具
答：1、可以使用EXCEL，加载excel的工具箱，就可以在数据分析那一栏看到该功能；2、matlab函数regress，使用方法为：[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, x, alpha)，其中，stats包含四个数，第一个为R方，第二个为F统计量，第三个为P。3、spss、SAS等 得到F统计量后查F分布表对比即可 ...
答：要使用JMP计算多元线性回归方程，只需遵循以下步骤：首先，打开JMP的友好界面，双击启动；接着，创建新的数据表（File > New > Data Table），导入数据，注意剔除表头，以免影响后续公式解析；进入模型拟合阶段（Analyze > Fit Model），添加自变量X（Add），设定因变量Y（Y），其余参数默认即可；点击Run...
答：不知道你是要做一元的还是多元的回归分析呢？可以拟合出方程的，是看你选择什么模型。先做回归分析吧，在分析-回归分析-线性-打开对话框以后选择你是以哪一个做变量，最后结果会出来残差图和散点图。我看你的数据应该是周围人口对这几个的影响吧。还是这几个对周围人口的影响，你分开做就成了吧。选择...
答：在没有画图之前，上述的结果看不出多大问题，但若用图形显示其结果，则这样的拟合结果也是不能令人满意的。当然，这个问题的关键涉及到数据测定的正确合理性，有少数数据远离主要数据区域，这些异常值是真实的？还是错误所致？我们非专业人士不好判断，但这些值的忽大忽小将严重影响最终结果。所以希望楼主对...
答：word表格线性回归方程计算机拟合方法如下：1、首先在电脑打开WPS，录入需要拟合直线的数据。2、从右下至左上选择表格数据，在插入中选择表格，再选择表格中的带平滑曲线的xy散点图。3、单击出现的表格，点击右侧的第一个方块，在弹出的菜单中选择趋势线，再选择线性。4、至此，拟合直线便设置完成了。为了...
答：可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析,结果比较容易解读。 首先要F检验,如果F值右上角有*号,说明回归分析通过F检验,即说明这个回归分析有意义可以做。然后通常需要看以下几个指标: R2代表回归方程模型拟合的好坏。同时VIF值代表多重共线性,所有的VIF值均需要小于10,相对严格的标准是小于5。 接着分析具体X对Y的影响关...
答：如何拟合三个自变量，一个因变量的非线性回归方程。对于复杂的拟合问题，可以借助于软件来完成（如matlab,1stopt等）。如用matlab来做，可以下列方法来求。x1=[。。。];x2=[。。。];x3=[。。。];x=[x1 x2 x3];y=[。。。];func=@(a,x) 回归方程表达式 %a是拟合系数 a0=[。。。]; %...
答：150 47 150 2685.5 150 47 200 2675.2 150 47 250 2669.1 150 47 300 2674.1 150 47 400 2740.6 150 47 500 2810.1 150 47 600 2857.8 150 47 750 3034.9 174 48.3 670 3141.9 174 48.3 100 2834.5 174 48.3 150 2696.4 174 48.3 200 2654.2 174 48.3 250 2660....
答：回归方程拟合效果公式是“R^2=∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2”或者“R^2=1-(Q/∑y^2)^(1/2)”，其中y是平均数。回归方程是根据样本资料并通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式，回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法...
答：线性回归y=bx+a b=(∑(xi*yi)-∑(xi)*∑(yi))/((∑(xi)^2)*(∑(xi))^2)a=(y平均)-b*(x平均)得出a b 但由于计算时过于精确,小数数位过多,与手算有微量偏差
网友评论：
顾戴13847862582：
如何拟合三个自变量,一个因变量的非线性回归方程 -
64023上该
： 如何拟合三个自变量,一个因变量的非线性回归方程.对于复杂的拟合问题,可以借助于软件来完成(如matlab,1stopt等).如用matlab来做,可以下列方法来求. x1=[...];x2=[...];x3=[...]; x=[x1 x2 x3]; y=[...]; func=@(a,x) 回归方程表达式 %a是拟合系数 a0=[...]; %a的初值 [a,r] = nlinfit(x,y,func,x0) %a是拟合系数,r是差值(试验值y与拟合值ya的差值) 如有困难,可以帮你解决.
顾戴13847862582：
请问哪种软件最适合做最小二乘线性拟合和回归方程的显著性检验? -
64023上该
： 1、可以使用EXCEL,加载excel的工具箱,就可以在数据分析那一栏看到该功能; 2、matlab函数regress,使用方法为:[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, x, alpha),其中,stats包含四个数,第一个为R方,第二个为F统计量,第三个为P. 3、spss、SAS等 得到F统计量后查F分布表对比即可
顾戴13847862582：
用excel做一个一元二次的回归方程怎么弄 -
64023上该
： 首先要准备好两组数据做为x和y,这组数据在可以简单感觉一下是否具有线性关系 将准备好的数据放入excel表格里面EXCEL需要我们自己启用数据分析,点击文件,选择选项,点击左侧的加载项,加载分析工具加载工具完成以后,点击数据...
顾戴13847862582：
数学建模软件Matlab -
64023上该
： clear all clc x=[1:22]; y=[9810 9580 9810 10110 10460 10910 10610 11180 10230 11170 10870 11170 10560 10650 10570 11220 10750 10935 10810 10885 10750 10905 ]; P=polyfit(x,y,2); %用2次多项式进行拟合,可以更改 xi=1:.1:22; yi=polyval(P,xi); plot(xi,yi,x,y,'r*'); P%P即为二次项的系数
顾戴13847862582：
如何用EXCEL拟合回归多项式公式 -
64023上该
： 手头比方说有如下的数据,如果我们要对未来收入进行预测,该怎么做呢,当然是要找合适的回归模型!这个可以利用差分法或者散点图来判别,不过还是散点图比较方便,还可以自动出拟合回归方程.插入散点图如下,我们首先看一下散点的...
顾戴13847862582：
急!!在线等!如何用eviews软件求二元回归方程? -
64023上该
： 1、建立workfile,将你要的数据录入进去(或者从excel中导入进去) 2、确定你要估计参数的模型中的自变量和因变量,比如自变量x1 x2,因变量y 3、在命令窗口中输入:ls y c x1 x2 然后回车,得到回归结果这种方法得到的参数是通过最小二乘估计得到.在输出结果中有回归系数,显著水平,各种统计量,信息量等,用以判断你的模型的显著性.前面输入中的c表示的是常数项.
顾戴13847862582：
如何使用matlab拟合工具箱 -
64023上该
： 1.打开CFTOOL工具箱. 在Matlab 6.5以上的环境下,在左下方有一个＂Start＂按钮,如同Windows的开始菜单,点开它,在目录＂Toolboxes＂下有一个＂Curve Fitting＂,点开＂Curve Fitting Tool＂,出现数据拟合工具界面,基本上所有的数...
顾戴13847862582：
回归方程是什么 -
64023上该
： 回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量(依变量)对另一个或一组变量(自变量)的回归关系的数学表达式.回归直线方程用得比较多,可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b,从而得到回归直线方程.
顾戴13847862582：
如何拟合logistic曲线的方程 -
64023上该
： 用origin自带函数直接拟合.Analysis-fitting-nonlinearcurvefit-opendialogue-category【growth/sigmoidal】选logistic拟合,里面有logistic方程的几种形式根据需要选择
顾戴13847862582：
求一元二次回归方程的参数? -
64023上该
： 已知数组为(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n), 所求一元二次函数为 y=ax^2+bx+c. 其中a,b,c的求解方法可以使用Lagrange乘子法,相当于求解以下线性方程组: a*sum(x_i^4)+b*sum(x_i^3)+c*sum(x_i^2)=sum(x_i^2y_i), a*sum(x_i^3)+b*sum(x_i^2)+c*sum(x_i^1)=sum(x_iy_i), a*sum(x_i^2)+b*sum(x_i^1)+c*n=sum(y_i), 其中n代表点的数目.你求解方程组就可以了,显式公式不太好列,就省了.
