有关非线性回归,有关SPSS有关两组数据的非线性回归分析,有两种方式,一个是曲线直线化估计,也就是拟合（curve estimation）,另一个则是非线性回归分析（nonlinear regression）.本人有两组数据,A和B
来源：学生作业帮助网 编辑：六六作业网 时间：2024/11/24 10:56:01
有关非线性回归,有关SPSS有关两组数据的非线性回归分析,有两种方式,一个是曲线直线化估计,也就是拟合（curve estimation）,另一个则是非线性回归分析（nonlinear regression）.本人有两组数据,A和B
有关非线性回归,有关SPSS
有关两组数据的非线性回归分析,有两种方式,一个是曲线直线化估计,也就是拟合（curve estimation）,另一个则是非线性回归分析（nonlinear regression）.
本人有两组数据,A和B,A是自变量.在利用SPSS中的“curve estimation"进行分析后发现,三次曲线模型（cubic）的对AB两组数据的关系拟合的程度还算不错,R方=0.950.可是在这种情况下,我能就认定这个求出的表达式是合适的吗?
在SPSS中,还有另一个功能,就是上面提到的“nonlinear regression”,我还有没有必要对我的数据进行这个分析呢?
也就是说,我什么时候该用“curve estimation”,什么时候又该用“nonlinear regression"呢?
我目前的想法是：当用"curve estimation"进行分析时,所有十一种典型的常用曲线都对数据拟合得不太好时,再采用“nonlinear regression".我这个想法,不知道对还是不对?
再有就是,什么叫拟合的程度好,什么又是不好呢?当R方是多大时,可以认为拟合程度非常好,比较好,而R方小于多少时,又叫拟合程度不好?
请高人指点!
有关非线性回归,有关SPSS有关两组数据的非线性回归分析,有两种方式,一个是曲线直线化估计,也就是拟合（curve estimation）,另一个则是非线性回归分析（nonlinear regression）.本人有两组数据,A和B
首先回答最后一个问题啊,R方就是表示拟合优度,一般这个值大于0.8就认为拟合的比较好,之后再看方差检验,如果通过检验,就表明你的模型能较好的代表自变量和因变量之间的关系.
一般在做回归时,我们都将非线性的模型转换为线性的模型,再进行拟合,这样得出的结果更加准确一点,因为直接用非线性模型拟合,产生的误差将会很大,也就是说一般不建议直接通过非线性拟合回归模型.