拌三丝 -
如果只是比对多种回归模型哪个好，那就选曲线估计，可同时选中线性，二次方等11个模型，拟合度看R2就行，哪个大哪个好。结果中有散点图也可以很直观看出哪种变化模型符合的。 不过一般做回归，首先要考虑的是线性回归，用途最广。 还有用的比较多的是非线性，这个要知道方程的。 至于多项Loistic和probit，说实在的我也不太清楚，书上学的没着重讲，案例分析也不常见。 这些模型都比较专业的，适用某些特定领域，选择的话有文献参照就直接借鉴好了。
拟合度什么意思
简单来说，拟合度就是一个模型对于数据集背后客观规律的掌握程度，如果模型的拟合度差，那么它对规律的捕捉就不全，准确率就可能不高。内容介绍拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。拟合度，也就是“R-squared”。⑴．剩余平方和检验是将利用预测的理论预测值（ ）与病害发生的实际情况(y)进行比较，求得它们的差异平方和(Q)、回归误差(S)及曲线相关比(r)的值，希望Q、S的值愈小愈好，曲线相关比（r）愈大愈好。， r(曲)=1－(Q/Lyy)⑵．卡方（c2）检验的计算公式⑶．回归误差检验法 （Sy/x检验）通常，多因素预测方程的通式为： y=b0+b1x1+b2x2+···+bnxn±2Sy/x方程尾部的Sy/x为方程的回归误差。在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时，认为预测值落在2个回归误差的范围之内，就认为预测正确，其实，回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的，当原始数据的摆动范围愈大，所建方程的回归误差Sy/x也就愈大，此时用Sy/x作为检验标准，也就扩大了误差范围，因此，该方法的使用尚需探讨。⑷．参数检验法（线性回归检验法）在预测模型研制一章中已经提到，要比较几个模型的预测效果时可用参数检验法检查预测值 与病害发生的实测值y的符合情况，即 =y时，它们应符合： =0+1y，用预测方程所得到的 的与相应的病害发生实测值进行回归，就可以得到如下的线性回归式=a + by，当有数个预测方程时，便可得到数个如下的线性回归式：=a1 + b1y，=a2 + b2y，，． ． ．． ． ．=an + bny， 。此时比较几个a值和b值，当a值愈趋近于0，b愈趋近于1，则说明该方程的预测效果愈好。2023-07-07 20:33:091
拟合度为1有什么问题
没问题。拟合度是指预测结果和实际结果的吻合程度（百分比），最多是1，不可能大于1的，大于1无法解释其含义（难道还能比真实结果本身更接近真实结果，这个逻辑上就不可能）。过拟合是说指因过分强调对训练样本的效果导致过度拟合，使得对未知预测样本效果就会变差的一种情况，预测模型的泛化性不好，而拟合度则是说这个模型和你想象的理想情况差多少，不是说拟合度高就是过拟合的。我的理解就是拟合度高表示该模型在当前数据下预测精度高，而过拟合指该模型对外部数据的泛化性差，二者不能混为一谈。2023-07-07 20:33:501
拟合度r2计算公式
拟合度r2计算公式：r^2=ess/tss。拟合优度（GoodnessofFit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R2。R2最大值为1。R2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R2的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。提到回归直线，首先要知道变量的相关性。变量与变量之间的关系常见的有两类：一类是确定性的函数关系，像正方形的边长a和面积S的关系；另一类是变量间确实存在关系，但又不具备函数关系所要求的确定性，它们的关系是随机性的。当两个相互关系的量具有这两种变量关系的时候，就称两个变量具有相关关系。2023-07-07 20:34:001
拟合度怎么看
1、首先，拟合效果取决于重组数据的线性，即是否符合线性方程，采用线性相关系数来判断，越接近1，线性越好。2、其次，拟合优度是指回归线对观测值的拟合程度，拟合优度的统计度量是确定系数R^2。R^2的取值范围为[0,1]。3、最后，R^2值越接近1，回归线与观测值的拟合度越好，R^2值越接近0，回归线与观测值的拟合度越差。2023-07-07 20:34:061
拟合度和信度的区别
1、信度系指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低2、拟合度简单说就是基金净值的变化情况与基金跟踪的指数的变化之间的一致性。2023-07-07 20:34:131
如何比较直线和曲线的拟合度
如何比较直线和曲线的拟合度，可以将两条线进行叠合，看重合的程度就行了。2023-07-07 20:34:202
拟合度指数的优缺点是什么
优点是数值稳定；缺点是没有明确的标准。1、拟合度指数可以帮助评估模型与实际数据之间的符合程度。2、拟合度指数可以用于比较不同模型的拟合优度，通过比较不同模型的拟合度指数，可以选择最优的模型来解释数据。3、由于每个研究领域的样本数据都是独立的，因此没有明确的标准来评估适当的拟合度指数。4、拟合度指数的计算会受到样本大小的限制，如果样本量太小，那么拟合度指数的值可能无法反映模型的真实拟合程度，反之则可能过于敏感。2023-07-07 20:34:271
游客满意度模型拟合度怎么算
游客满意度模型拟合度算法如下。1、根据调查数据建立游客满意度模型，例如回归模型、结构方程模型等。2、使用统计软件对模型进行拟合，并得到统计参数、模型拟合优度指标等。3、计算R方值，R方值可以通过统计软件输出的拟合优度指标来计算，例如回归模型的R方值可以使用软件中的"R-Squared"指标来计算，结构方程模型的R方值可以使用软件中的"GoodnessofFit"指标来计算。4、解释R方值，R方值越接近1，表示模型的拟合度越好；R方值越接近0，表示模型的拟合度越差。2023-07-07 20:34:341
如何分析回归模型的拟合度和显著性
我分析回归模型的离合度和显示度，首先还是看它的成分表，如果合适的话再说2023-07-07 20:34:554
CFA的模型拟合度怎么算
CFA的模型拟合度算法如下：模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了，你的拟合度还不错；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。你的题目中没有给出系数表，所以我看不到显著性如何。CFA是“特许金融分析师”（Chartered Financial Analyst）的简称，它是证券投资与管理界的一种职业资格称号，由美国“特许金融分析师学院”（ICFA）发起成立。为全球投资业在道德操守、专业标准及知识体系等方面设立了规范与标准。该学院最初是在1959年6月由美国“金融分析师联合会”（FAF）同意在弗吉尼亚的夏洛茨维尔市与弗吉尼亚大学联合设立。2023-07-07 20:35:071
空气检测中标线拟合度一般为多少
0.95以上。空气检测中标线拟合度一般为0.95以上。拟合度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合度的统计量是可决系数(亦称确定系数)R?。拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。拟合度，也就是“R-squared”。2023-07-07 20:35:131
拟合度y^怎么打，指数的表示符
使用Eviews很方便，点Eviews上面uick---------EstimateEquation,看看可决系数就可以了。或者：（1）计算残差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2，其中，y代表的是实测值，y*代表的是预测值；（2）拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)Rnew是最近才出现的用于判定非线性回归方程的拟合度的统计参数，现在我还没有看到它的中文名称。之所以用角标new就是为了和线性回归方程的判定系数R2、adjustedR2进行区别。在对方程拟合程度的解释上，Rnew和R2、adjustedR2是等价的，其意义也相同。对线性方程：R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2，y是平均数。如果R2=0.775，则说明变量y的变异中有77.5％是由变量X引起的。当R2＝1时，表示所有的观测点全部落在回归直线上。当R2=0时，表示自变量与因变量无线性关系。拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。2023-07-07 20:35:221
在matlab中怎么解线性回归的拟合度
调用regress函数就能直接求出拟合度。[B,BINT,R,RINT,STATS]=REGRESS(y,X,alpha)usestheinput,ALPHAalpha为显著性水平(缺省0.05),b,bint为回归系数估计值和它们的置信区间，r,rint为残差（向量）及其置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量，有四个数值，第一个是R^2，也就是拟合度的平方，第二个是F，第三个是与F对应的概率p，α<p拒绝H0，回归模型成立，第四个是残差的方差s^2。残差及其置信区间可以用rcoplot(r,rint)画图。2023-07-07 20:35:311
回归分析拟合度过低的原因
拟合的方法不适合导致的。1、打开相关窗口、在Graphs那里选择Scatter/Dot。2、下一步进入Properties页面、需要根据实际情况确定拟合项。3、这样一来等得到对应的效果图以后，即可达到目的了。2023-07-07 20:35:371
用SPSS 拟合方程后， 里面的拟合度R2 应该就是拟合优度，是不是也就是拟合率啊。
是的，拟合优度，我替别人做这类的数据分析蛮多的2023-07-07 20:36:181
模型整体拟和度检验是什么统计分析方法
在数据分析中，对于定类变量和低测度的定序变量，通常不能使用均值、T检验和方差分析等方法来处理。对于不符合正态分布的定类数据或低测度定序数据，其检验方法是利用交叉表技术分行分列计算交叉点的频数，利用卡方距离实施卡方检验，基于频数和数据分布形态分析不同类别的数据是否存在显著性差异，对于定类数据的对比检验，也叫独立性检验2023-07-07 20:36:257
验证性因素模型拟合度是什么
指在建立因素模型后，模型对实际数据的拟合程度。拟合度越好，说明模型越能够解释实际数据，具有高的拟合程度，拟合度的计算通过计算实际数据与模型预测值之间的误差来完成。2023-07-07 20:37:071
拟合优度70%代表什么
表示拟合较好。拟合优度是指回归方程对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是判定系数R^2。一般大于70%表示拟合较好，60%以下的就需要修正模型了。2023-07-07 20:37:131
用Excel怎么检验一堆数据的拟合度
有，你的具体需求是什么？要做哪种拟合？直线、指数、对数、幂函数？2023-07-07 20:37:231
Hosmer-Lemeshow拟合度检验？
发倒竖漫天的2023-07-07 20:37:382
混合logit模型的拟合优度不好是怎么回事
因为方程拟合度太低。议先解决变量系数检验的问题：1、变量选择上时候有错误。2、共线性问题。解决了这两个系数可以了之后再看F检验最后看R方异方差修正的权数有很多也可考虑用残差的倒数等做权数但不管怎样请切记不要因为检验结果而强行修正数据毕竟始终是样本不能完全排除有偏性理论和经济意义个人觉得更重要。2023-07-07 20:37:441
拟合度 英文
您的问题很简单。呵呵。百度知道很高兴帮助您解决您提出的问题。原句：拟合度翻译：degree of fitting；goodness-of-fit；Goodness for Fit拟合度值goodness-of-fit scores拟合度检验Test of Goodness for Fit百度知道永远给您最专业的英语翻译。2023-07-07 20:37:511
r方一般多少说明拟合的好？
r方一般0.999说明拟合的好。在工程设计或科学实验中所得到的数据往往是一张关于离散数据点的表 ，没有解析式来描述 x-y关系。根据所给定的这些离散数据点绘制的曲线，称为不规则曲线，通常用曲线拟合的方法解决这类问题。拟合优度：R^2衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R^2等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。统计上定义剩余误差除以自由度n – 2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R^2。R^2是无量纲系数，有确定的取值范围(0—1)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。2023-07-07 20:37:591
什么叫拟合度? 拟合度的定义是什么? 它和相关系数,确定系数有什么关系?
拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验,比较它们的预测结果与病害实际发生情况的吻合程度.通常是对数个预测模型同时进行检验,选其拟合度较好的进行试用.常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等. ⑴．剩余平方和检验是将利用预测的理论预测值（ ）与病害发生的实际情况(y)进行比较,求得它们的差异平方和(Q)、回归误差(S)及曲线相关比(r)的值,希望Q、S的值愈小愈好,曲线相关比（r）愈大愈好., r(曲)＝1－(Q/Lyy) ⑵．卡方（c2）检验的计算公式⑶．回归误差检验法 （Sy/x检验） 通常,多因素预测方程的通式为： y＝b0＋b1x1＋b2x2＋···＋bnxn±2Sy/x 方程尾部的Sy/x为方程的回归误差.在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时,认为预测值落在2个回归误差的范围之内,就认为预测正确,其实,回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的,当原始数据的摆动范围愈大,所建方程的回归误差Sy/x也就愈大,此时用Sy/x作为检验标准,也就扩大了误差范围,因此,该方法的使用尚需探讨. ⑷．参数检验法（线性回归检验法） 在预测模型研制一章中已经提到,要比较几个模型的预测效果时可用参数检验法检查预测值 与病害发生的实测值y的符合情况,即 ＝y时,它们应符合： =0+1y, 用预测方程所得到的 的与相应的病害发生实测值进行回归,就可以得到如下的线性回归式 =a + by, 当有数个预测方程时,便可得到数个如下的线性回归式：=a1 + b1y,=a2 + b2y,． ． ．． ． ．=an + bny, . 此时比较几个a值和b值,当a值愈趋近于0,b愈趋近于1,则说明该方程的预测效果愈好.按2023-07-07 20:38:391
什么叫拟合度?
拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与病害实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。2023-07-07 20:38:492
拟合度的拟合度介绍
拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。拟合度，也就是“R-squared”。⑴．剩余平方和检验是将利用预测的理论预测值（ ）与病害发生的实际情况(y)进行比较，求得它们的差异平方和(Q)、回归误差(S)及曲线相关比(r)的值，希望Q、S的值愈小愈好，曲线相关比（r）愈大愈好。， r(曲)=1－(Q/Lyy)⑵．卡方（c2）检验的计算公式⑶．回归误差检验法 （Sy/x检验）通常，多因素预测方程的通式为： y=b0+b1x1+b2x2+···+bnxn±2Sy/x方程尾部的Sy/x为方程的回归误差。在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时，认为预测值落在2个回归误差的范围之内，就认为预测正确，其实，回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的，当原始数据的摆动范围愈大，所建方程的回归误差Sy/x也就愈大，此时用Sy/x作为检验标准，也就扩大了误差范围，因此，该方法的使用尚需探讨。⑷．参数检验法（线性回归检验法）在预测模型研制一章中已经提到，要比较几个模型的预测效果时可用参数检验法检查预测值 与病害发生的实测值y的符合情况，即 =y时，它们应符合： =0+1y，用预测方程所得到的 的与相应的病害发生实测值进行回归，就可以得到如下的线性回归式=a + by，当有数个预测方程时，便可得到数个如下的线性回归式：=a1 + b1y，=a2 + b2y，，． ． ．． ． ．=an + bny， 。此时比较几个a值和b值，当a值愈趋近于0，b愈趋近于1，则说明该方程的预测效果愈好。2023-07-07 20:38:581
测量模型mm的拟合度怎么算
拟合以后点右键，趋势线选项，显示R的平方值。2、拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R的平方。R的平方的取值范围是0到1。R的平方的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；R的平方的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。2023-07-07 20:39:122
什么叫拟合度?
拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与病害实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。⑴．剩余平方和检验是将利用预测的理论预测值（ ）与病害发生的实际情况(y)进行比较，求得它们的差异平方和(Q)、回归误差(S)及曲线相关比(r)的值，希望Q、S的值愈小愈好，曲线相关比（r）愈大愈好。，r(曲)＝1－(Q/Lyy)⑵．卡方（c2）检验的计算公式⑶．回归误差检验法 （Sy/x检验）通常，多因素预测方程的通式为： y＝b0＋b1x1＋b2x2＋···＋bnxn±2Sy/x方程尾部的Sy/x为方程的回归误差。在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时，认为预测值落在2个回归误差的范围之内，就认为预测正确，其实，回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的，当原始数据的摆动范围愈大，所建方程的回归误差Sy/x也就愈大，此时用Sy/x作为检验标准，也就扩大了误差范围，因此，该方法的使用尚需探讨。⑷．参数检验法（线性回归检验法）在预测模型研制一章中已经提到，要比较几个模型的预测效果时可用参数检验法检查预测值 与病害发生的实测值y的符合情况，即＝y时，它们应符合： =0+1y，用预测方程所得到的 的与相应的病害发生实测值进行回归，就可以得到如下的线性回归式=a + by，当有数个预测方程时，便可得到数个如下的线性回归式：=a1 + b1y，=a2 + b2y，，此时比较几个a值和b值，当a值愈趋近于0，b愈趋近于1，则说明该方程的预测效果愈好。按2023-07-07 20:39:241
logistic回归模型中,评价模型拟合度的标准
logistic回归模型中，评价模型拟合度的标准如下：1、拟合优度，是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R_。R_最大值为1。R_的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R_的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。2、R_衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R_等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比（在MATLAB中，R_=1-"回归平方和在总平方和中所占的比率"）。实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。3、统计上定义剩余误差除以自由度n_2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R_。R_是无量纲系数，有确定的取值范围 (0—1)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。4、拟合优度检验主要是运用判定系数和回归标准差，检验模型对样本观测值的拟合程度。当解释变量为多元时，要使用调整的拟合优度，以解决变量元素增加对拟合优度的影响。假定一个总体可分为r类，现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据。需要我们从这些分类数据中出发，去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。譬如要检验一颗骰子是否是均匀的，那么可以将该骰子抛掷若干次。记录每一面出现的次数，从这些数据出发去检验各面出现的概率是否都是1/6， 拟合优度检验就是用来检验一批分类数据所来自的总体的分布是否与某种理论分布相一致。2023-07-07 20:39:321
r方多少拟合度好
F测试只是说明回归方程式是有效的 但是R平方显示模拟的效果并不好,拟合程度不高, 应该换一种拟合方式.对回归模拟的综合判断是要把这两个方面结合起来看的.2023-07-07 20:39:471
拟合度是什么？
拟合度简单说就是基金净值的变化情况与基金跟踪的指数的变化之间的一致性。基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化越接近，拟合度越高。如果基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化完全一样（理论上可能有），则拟合度为100。2023-07-07 20:40:021
拟合度是什么？
拟合度简单说就是基金净值的变化情况与基金跟踪的指数的变化之间的一致性。基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化越接近，拟合度越高。如果基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化完全一样（理论上可能有），则拟合度为100。2023-07-07 20:40:091
拟合度的介绍
拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。拟合度，也就是“R-squared”。2023-07-07 20:40:161
什么是拟合度
拟合度简单说就是基金净值的变化情况与基金跟踪的指数的变化之间的一致性。基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化越接近，拟合度越高。如果基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化完全一样（理论上可能有），则拟合度为100。2023-07-07 20:40:411
什么是拟合度求解答
拟合度简单说就是基金净值的变化情况与基金跟踪的指数的变化之间的一致性。基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化越接近，拟合度越高。如果基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化完全一样（理论上可能有），则拟合度为100。2023-07-07 20:41:011
本科论文拟合度0.3可以吗
如果是微观的话，拟合度0.3可以了。模型整体的拟合优度小于0.5，对宏观问题来说，拟合的效果不是的太好；但如果是微观问题，一般大于0.2就算可以了。拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。拟合度，也就是“R-squared”。2023-07-07 20:41:101
如何计算拟合优度
拟合以后点右键，趋势线选项，显示R的平方值2023-07-07 20:41:412
简述拟合度和养育的关系
模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性如何的。回归分析(regression analysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。2023-07-07 20:41:491
拟合程度怎么判断
拟合程度判断方法有剩余平方和检验、卡方检验、回归误差检验法等。1、剩余平方和检验。是将利用预测的理论预测值与病害发生的实际情况（y）进行比较，求得它们的差异平方和(Q)、回归误差（S）及曲线相关比（r）的值，希望Q、S的值愈小愈好，曲线相关比（r）愈大愈好。2、卡方检验。卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。3、回归误差检验法。方程尾部的Sy除以x为方程的回归误差。在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时，认为预测值落在2个回归误差的范围之内，就认为预测正确，回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的，当原始数据的摆动范围愈大，所建方程的回归误差Sy除以x也就愈大。拟合的分类：1、拟合优度。R2衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R2等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。2、曲线拟合。曲线拟合是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。最小二乘法是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。2023-07-07 20:42:071
如何分析回归模型的拟合度和显著性
你的老师不希望您报告nagelkerker平方或2loglikelihood的值是正确的。线性拟合指数（r平方）logistic回归模型善良是不适用的。logistic回归，你应该主要善良拟合指数模型的拟合优度hosmer和lemeshow检验的结果是可以接受的，当它的sig值（p值）大于0.05（最好大于0.1）。业务：logistic回归主界面，点击“选项”按钮，然后选择lemeshow霍斯默善良的拟合统计可以（记得最后点击ok）。这将产生两个hosmer和lemeshow检验结果表，首先是整体的善良的拟合结果，第二个是10％的原始数据拟合结果善良的，你可以第一个表中的结果，结果报告第二个表，我想你的老师可能无法理解，你可以不报告。2023-07-07 20:43:062
如何计算与实验数据曲线与标准曲线的拟合度
使用Eviews很方便，点Eviews上面uick---------Estimate Equation,看看可决系数就可以了。或者：（1）计算残差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2，其中，y代表的是实测值，y*代表的是预测值；（2）拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)Rnew是最近才出现的用于判定非线性回归方程的拟合度的统计参数，现在我还没有看到它的中文名称。之所以用角标new就是为了和线性回归方程的判定系数R2、adjusted R2进行区别。在对方程拟合程度的解释上，Rnew和R2、adjusted R2是等价的，其意义也相同。对线性方程：R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2，y是平均数。如果R2=0.775，则说明变量y的变异中有77.5％是由变量X引起的。当R2＝1时，表示所有的观测点全部落在回归直线上。当R2=0时，表示自变量与因变量无线性关系。拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。2023-07-07 20:43:271
如何判断多元线性回归的拟合优度
拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。2023-07-07 20:43:471
如何计算与实验数据曲线与标准曲线的拟合度？
使用Eviews软件很方便，点Eviews上面的Quick---------Estimate Equation,看看可决系数就可以了。或者：（1）计算残差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2，其中，y代表的是实测值，y*代表的是预测值；（2）拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)Rnew是最近才出现的用于判定非线性回归方程的拟合度的统计参数，现在我还没有看到它的中文名称。之所以用角标new就是为了和线性回归方程的判定系数R2、adjusted R2进行区别。在对方程拟合程度的解释上，Rnew和R2、adjusted R2是等价的，其意义也相同。对线性方程：R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2，y是平均数。如果R2=0.775，则说明变量y的变异中有77.5％是由变量X引起的。当R2＝1时，表示所有的观测点全部落在回归直线上。当R2=0时，表示自变量与因变量无线性关系。拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。2023-07-07 20:43:561
特征值和拟合值spss多少能用
0.6/0.7就可以用。越接近1说明拟合度越好，越接近0说拟合度差。看影响因素多少。2023-07-07 20:44:031
理想拟合指数有哪些标准
标准的确定需要数据，没有数据给出，不能给出确定答复。而且用最小二乘法和极大值似然法等做出来的拟合指数会有一定差别。拓展资料：1、拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R_。R_最大值为1。R_的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R_的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。2、R_衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R_等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比（在MATLAB中，R_=1-"回归平方和在总平方和中所占的比率"）。实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。3、统计上定义剩余误差除以自由度n_2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R_。R_是无量纲系数，有确定的取值范围 (0—1)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。4、拟合优度检验主要是运用判定系数和回归标准差，检验模型对样本观测值的拟合程度。当解释变量为多元时，要使用调整的拟合优度，以解决变量元素增加对拟合优度的影响。假定一个总体可分为r类，现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据，需要我们从这些分类数据中出发，去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。譬如要检验一颗骰子是否是均匀的，那么可以将该骰子抛掷若干次，记录每一面出现的次数，从这些数据出发去检验各面出现的概率是否都是1/6， 拟合优度检验就是用来检验一批分类数据所来自的总体的分布是否与某种理论分布相一致。2023-07-07 20:44:101
回归分析拟合度过低的原因
拟合的方法不适合导致的。1、打开相关窗口、在Graphs那里选择Scatter/Dot。2、下一步进入Properties页面、需要根据实际情况确定拟合项。3、这样一来等得到对应的效果图以后，即可达到目的了。2023-07-07 20:44:541
拟合优度的含义
拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R2。R2最大值为1。R2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R2的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。2023-07-07 20:45:011
怎样判断模型精度的提高是因为数据的偶然变化还是模型拟合效果变好
模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性如何的。回归分析(regression analysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。2023-07-07 20:45:101
用以测度回归直线对样本数据拟合程度的指标是（ ）。
【答案】：D本题考查决定系数。决定系数，也称为R2，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。2023-07-07 20:45:321
回归分析测定系数为0.46左右,拟合度高吗
一般大于0.4就可以了,你的拟合度还不错;自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断...日结合回归系数B值,对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响,为负数则说明有负向...日要看回归方程的显著性检验(F检验)回归系数b的显著性检验(T检验)拟合程度R(注:相关系数的平方,一元回归用RSquare,多元回归用AdjustedCurve...豆丁网2023-07-07 20:45:391