拟合优度GFI=1-F Fb-搜答案-百度作业网

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)

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.

这个表达式输入跟一般的书写是一致的,不需要用点乘、点除之类的,直接写表达式,但是乘除符号是必须要有的.你这个表达式明显是错的,“y=L./(1+aexp(-bt))”,这里是“L/”,“a*exp”,

利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好.

我是高二学生,也发现了这个结论.但我问老师,她说二者有关系但不是简单的平方关系,教参上有一个二者的关系式,很复杂你可以看看.

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

x=1:1:11;y=[1306137316571919218123362525.12816.92950.72959.13603.0];opts=fitoptions('Method','Nonlin

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

就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那时通过什么指标来衡量的呢？

的确,拟合出具体模型并不能算完整,算拟合优度能使你的论述更加有说服力,要摆出来一些模型的事实来说服别人

你的函数是幂函数（powerfunction）,在Origin自带的函数库里有.Origin8.0或更高的版本里,点击Origin菜单栏上的Analysis——>Fitting——>Nonlinear

主要是用regress函数来进行：给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint

R^2=SSR/SST,是判定系数,用来表示y值中有多少可以用x值来解释,0.92的意思就是y值中有92%可以用x值来解释.

clc;clear;x=1:31;y=[667.5687.6717.4728.3761.6771.38789109991006.41003.21007.61013.31014

F检验F—检验法是检验两个正态随机变量的总体方差是否相等的一种假设检验方法.设两个随机变量X、Y的样本分别为X1,x2,……,xn与y1,y2,……,yn,其样本方差分别为s1^2与s2^2.现检验X

R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间

指数拟合如下：-----------------------------------------------------------------先定义函数：functionY=nhfun(b,x)Y=

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,