模型拟合度 r2

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.

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.

我是高三之后才总结出学习数学的方法的,首先你必须对自己有信心.你得坚信我能学好数学.其次你说的题海战术,这是一个历史悠久的战术了,为什么这么多年还没有淘汰,就是它适合大多数的学生,你做题做的多,见得就

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

可以用这个拟合函数fx1=@(beta,x)beta(1)*(x1).^2.*(x2).^2+beta(2)*(x3).^2.*(x4).^2+beta(3)*(x1).^2.*x(3).^2+bet

clcclearcloseallx=[0,100,200,300,400,500];y=[1,0.62,0.40,0.21,0.18,0.12];xx=x(2:end);yy=y(2:end);z=l

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

R2和sig都可以,精度不一样而已.往往可以同时参照这两个,另外还有P值,综合起来考虑.sig为空,说明你的步骤有问题,数据没有计算出来.

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？

拟合度低问题不大关键是回归模型的检验即这里的sig是否小于0.05,如果是的话,就说明了这个回归模型可以用的,只是你目前这些自变量只能够解释那么多的再问：系数(a)模型非标准化系数标准系数共线性统计量

有点低.你有几个变量再问：四个自变量，两个控制变量，两个因变量。拟合度和变量个数有关系？再答：如果是管理学的实证分析拟合度不是最重要的问题再问：这样啊，我是学管理的，顺便问一下，用spss做回归分析的

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

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？

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

使用cftoollogistic人口模型进行拟合General model:       f(x) =&nbs

functionN=ymlogistic(beta,t)%在当前文件夹下保存为ymlogistic.m文件a=beta(1);b=beta(2);N=a*exp(b*t);%%%%%%%%%%%%%%

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

是有这种可能性的只要你操作没错就要相信自己当然,你要考虑模型的选择我经常帮别人做这类的数据分析的再问：我的变量有10多个，可是任选其中一个变量做加权回归时也有0.9几，而且我的是截面数据，会有别的问题

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；带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度

这样,在一个程序里：functionhhtdata=[123456789101112];cdata=[3.13.64.24.86.79.11318.92951.178.2113];x0=[300,0.