搜狗做题网线性拟合的t检验
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/08/14 15:58:02
有很多检验：相关系数、R2,F统计量及SIG,回归系数的显著性检验（T统计量及SIG）等.
利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好.
从你这个里面知道,截距intercept的值是-2.37113x10^(-4)——a斜率slope的值是0.0213——b分别对应你的方程式y=a+b*x中的a,bR^2=0.99902还有问题可以继
我还记得第二个问题的答案：等价
LINEST函数可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线,来计算某直线的统计值,然后返回描述此直线的数组.也可以将LINEST与其他函数结合使用来计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值,包括
在Matlab里输入：x=[20,18,16,14,12,10,8,6,4,2,0,-2,-4,-6,-8,-10,-12,-14,-16,-18,-20];y=[-0.98106,-0.88756,
两个确定的数之间无法做t检验,t检验是检验平均数差异的.回归系数不是平均数,你可以多次抽样,然后得出n个回归系数,再检验两组系数差异.不过这这方法很笨重,不知道你的研究目的是什么,是不是应该采用其他更
很正常的情况首先你要看你自己的操作是不是正确我经常帮别人做这类的数据分析的
这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...
t检验用以进行参数显著性假设检验方差分析用以判别影响变量的因素是都是显著的直线回归用以得到两个变量之间的线性关系多元线性回归用来分析一个变量与多个变量之间的关系,它是直线回归的扩展.在线性回归中,t检
假设点是(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn),那么线性拟合公式的相关系数为b=(n(x1y1+x2y2+...+xnyn)-(x1+...+x2)(y1+...+yn))/(n(x1
就在最开头,点开扩展
主要是用regress函数来进行：给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint
因为这个自变量贡献率小,通过T检验和F检验,只说明了这个变量对因变量有显著影响,但拟合优度低说明它不是最主要的影响因素,或者至少你在方程中忽略了一些其它有影响的因素.再问：我一般回归分析都说两者之间存
判别：修正：逐步回归法（1）用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归.按可决系数大小给解释变量重要性排序.（2）以可决系数最大的回归方程为基础,按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量.
clc;clear;close allU=[1.45,1.85,2.02,2.2,2.67,2.98];V=[200,400,500,600,800,1000];H=[25.6,43.5,5
B=REGRESS(Y,X)
是你在{0.392,0.025}{0.4015,0.03}这两项之间缺少了一个逗号,所以mathematica把它们乘起来作为一项了,所以作出来的散点图会看到有一个点的横坐标特别小,在0.1左右的地方
把x,y数据输入matlab中,然后输入cftool1 在界面里点data,输入x和y的值2 点fitting-Newfit-Polynomial-linearpolynomial