模型拟合度好说明什么

说明书的开头有介绍的各个图标的含义有不懂发个截图,可以给你翻译再问：再问：第一行倒数第三个第二行前两个再答：第一行倒数第三个，问号英文：Optional，可选的板件，一般是根据不同的历史时期或者使用方

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.

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

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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

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);%%%%%%%%%%%%%%

模型应该包含以下部分模拟模块1、水动力模拟2、吸附与解吸模拟3、吸收与转化模拟其中对精度影响比较大的主要是第二点

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...

说明了原子核的全部正电荷和几乎全部质量都集中在一个很小的区域,这个区域叫做原子核里,带负电的电子在核外空间里绕着核旋转.很好的解释了α粒子的散射实验,从而否定了汤姆生的“西瓜模型”.

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.