regress拟合度R2范围

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)

是有点低,你看看多个变量之间是否存在多重共线性,去掉高度相关变量.也可能是模型拟合不好,选用新的模型试试.比如用LOGISTIC来代替多元线性回归的.对决定系数没有确定的要求,但是不能太低吧,0.2-

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.

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

在Matlab软件包中有一个做一般多元回归分析的命令regress,调用格式如下：[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)或者[b,bint,r,rint,st

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.

X=[ones(30,1)x1'x2'x3'x4'x5'x6'x7'];>>y=y';>>[b,bint]=regress(y',X)b=87.1644-0.2168-1.10142.1626-0.6

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？

M=[234237239280290];x=[3.133.153.183.193.23];y=[87.589.694.599.5104.6];X=[ones(5,1)x'y'];[B,BINT,R,R

①R2的取值范围是18到60欧姆因为电流表最大量程为0.6A,所以最小总电阻为18/0.6=30欧姆滑动变阻器阻值为30-18=18欧姆因为电压表最大量程为15V,所以R1分的电压为18-15=3V这

STATScontaining,inthefollowingorder,theR-squarestatistic,theFstatisticandpvalueforthefullmodel,andan

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

看一下regress的帮助文件：B=REGRESS(Y,X)returnsthevectorBofregressioncoefficientsinthelinearmodelY=X*B.Xisann-

首先你的X和Y两个矩阵的维数不一样,这样的话算出来的结果就可能有问题.第二假如一组数据的值就是这样的话,你就算用其他的软件去求还是这样,其实要检验b的取值是否合理其实有个办法很简单,就是你可以用上面已

原则上RSquare值越高（越接近1）,拟合性越好,自变量对因变量的解释越充分.但最重要的是看sig值,小于0.05,达到显著水平才有意义.可以看回你spss的结果,对应regression的sig值

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,

根据你说得情况,我试了下面的代码,没问题.X=[ones(10,1)(1:10)']；y=X*[10;1]+normrnd(0,0.1,10,1)；[b,bint]=regress(y,X,0.05)

clearall;closeall;clc;X1=[5142532527496101123154173197215235];X2=[1223344556677889100111123134145156