SPSS中曲线拟合的R方代表什么

拟合用polyfit和polyval.b=polyfit(x,y,2);%进行2次拟合,b是多项式前面的值.就如2次拟合中y=ax+b,a,b的值.yy=polyval(b,x);%得到拟合后y的新值

这个地方的确是需要采用卡方检验的,而卡方检验中没有提供方差检验中的两两比较.如果希望知道两两比较的情况,可以通过对对数logit模型,但是这个做起来比较复杂,一般可以通过计算lambda、gamma等

就是B的值,标准化和非标准化的都可以,标准化是去除了单位不同的影响,在拟合曲线方程时,如果使用标准化的B值,则常数项就没有了；如果使用非标准化的B值,则常数项需要一并列入曲线方程中B值的大小可以表示影

SE是样本标准差t就是查表得到的值sig.代表的是p值估计很明显就是估计值

y=[...0.2250.240.240.2550.270.350.3666666670.390.3966666670.4050.450.450.450.480.510.510.5511111110.

在SPSS的回归计算中,你选中变量和自变量,SPSS会自动给出拟合优度R2的~如果是一元回归,在Excel中即可实现：先做散点图,再增加拟合曲线即可,这个过程记得勾选“显示R2和拟合曲线”项~你的数据

你的拟合函数有问题,因为从向量hx来看其取值范围一直小于170.87,因此x-170.87将一直会是一个负数,而实际应用中指数函数的底数要求是一定为正数,因此把拟合函数改为f=a*(170.87-x)

对!SPSS回归分析中AdjR方指的是调整R方

正或负相关

R半径；D直径.

方偏小,理论上是不合理的,但很难说是否可行,因为这不是检验回归方程的唯一标准,建议结合F检验和T检验来确定.

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？

卡方检验是用来证明两个分类变量之间是否存在相关性,相关分析系数是用来证明两个连续性变量之间是否存在相关性的.结果都是看sig的值,若sig＜0.05,说明相关显著

说明结果很好.R方是代表百分之多少可以解释你的结果,你的是1,就是你所用所有因变量100%可以解释你的依变量.

R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.

analyze---descriptvestatistics---crosstabs---nominal---contingencycoefficient(列联系数C)再问：中文版的，这个看不懂啊。再

你用什么方程拟合的?再问：y=a*x^b幂函数再答：你自己说的“一条曲线，明显是呈指数函数”，你干嘛拿幂函数来拟合……-____-!选用指数函数（exponential）拟合吧，对应在Origin里的

x=[7.309.7012.2014.8017.7020.3022.9025.40];y=[25.0040.0055.0085.00112.00145.00190.00230.00];A=polyfi

当率是按自然顺序的等级分层时,除了可以用一般卡方检验比较各组率的差别外,若要分析率是否随分层变化而变化的趋势,可以用趋势卡方检验.若无单调性趋势,则不需作趋势卡方检验.SPSS中卡方检验：Analyz

p值大于0.05,所以接受原假设.再问：是说，我的假设正确，但是不用具有统计上的显著性是吗？再答：是说明在95%的显著性水平下不显著。再问：貌似大于0.05是拒绝假设吧？？再答：是的，大于0.05，是