作业帮SPSS多个变量多项式拟合
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/20 21:22:34
拟合x1和y之间的曲线,用12次多项式拟合x1={1.5,1.5,2,2,2.5,2.5,2.5,2.5,3,3,3,3};y={1,0.99,0.98,0.97,0.98,0.975,0.97,0.
函数polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.利用
yy=polyfit(t,y,4)%y求ln就可以一次拟合ye=log(y)yee=polyfit(t,ye,1)yyee=exp(yee)
分析－＞回归－＞曲线估计因变量 选 专利数自变量 选 时间模型 选 三次勾选 显示ANOVA表格确定.ModelSummarya\x09\x09\x09R RSquare AdjustedRSq
共线性的话,采用岭回归或者主成份回归来做可以避免,亦或者用逐步回归也成.
functionp=naorthfit(x,y,m)%用途：多项式拟合%格式：x,y为数据向量,m为拟合正交多项式次数,p返回多项式%系数降幂排列psi=fliplr(eye(m+1,m+1));%转
1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可；2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令
主要是看变量类型不同类型的分析方法不一样的我经常帮别人做这类的数据分析的
统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约
%很奇怪,与x无关?!但是,图形表明有关.clearx=[0.40.450.50.550.60.650.70.750.80.850.90.95];y=[5811141720232629323538];
采用方差分析吧,添加一个变量,分别定义三个水平,然后对应各水平的值为另一个列变量,然后采用单因素方差分析
1.不知道你的是什么量表,一般心理学的量表都有一定的计算方法来计算x和y的值,也就是虽然那么多项目和纬度,但是有方法计算出一个值来2.另一种方法就是用主成分分析,先计算出x和y的主成分,然后使用典则相
你说的：“原始标量数据后面会出现新的数据”不是标准化的数据,而是各因子的得分.
这个要编程完成才行的,不能你这样乱做估计你是没这个能力去做的
clear;clcx=[0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300
1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可；2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令
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
你这个问题……零售总额与居民收入及总人口都有关系,但是居民收入和总人口之间的关系不是很明确,所以如果确定Y,应该就是零售总额自变量分别是居民收入和总人口,可以用多元线性回归做一下,看看是否通过检验,你
dy应该是已知条件,原数据y的标准差,即y中的每一个点的测量误差,用它来估算拟合系数的误差再问：可是，我有一组x和y，要拟合曲线，确定最佳阶数的话，怎么定dy呢?再答：如果不需要计算系数误差就无需dy
就是决策变量.