拟合程度相似度r

这个问题的计算量很大.各点的(xi,yi)(i=1,2,3,4,5)坐标大致成线形关系.可利用最小二乘法求出斜率、截距以及非线性度.首先约定用小写的x和y表示各点坐标.而大写字母表示平均值.例如(X)

很少说拟合率,基本上都说拟合优度（专业）.拟合优度越接近1,说明拟合效果越好.

我是高三之后才总结出学习数学的方法的,首先你必须对自己有信心.你得坚信我能学好数学.其次你说的题海战术,这是一个历史悠久的战术了,为什么这么多年还没有淘汰,就是它适合大多数的学生,你做题做的多,见得就

logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的

与人类亲缘关系最近的动物是黑猩猩,与人类有98.26%的基因类似,两者发生分化的年代是在500万年～700万年前.其次的近亲动物是大猩猩,分化年代是700万年～800万年前.再接下来的亲近动物是红毛猩

看到R^2想到的是数理统计里的显著性分析,意思是验证假设是否合理的一个指标,越接近1越好.公式不记得了,还是非线性的,并且有不止一种检验方法吧.

肯定不显著啊

这个可以成为方程的解释率也可以理解为拟合率吧说明你的方程可以解释82%的变异,拟合度比较好

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？

不论lsqcurvefit还是nlinfit都要说明函数的形式,这两个函数只能在形式确定后估计未知参数的值.但说白了,既然是拟合,就无所谓函数形式（除非你事先通过理论推测出了函数形式）,只要找到拟合最

R^2=SSR/SST,是判定系数,用来表示y值中有多少可以用x值来解释,0.92的意思就是y值中有92%可以用x值来解释.

如果用regress进行拟合的话,输出加上state,分别给出R方,F值和显著性.如果用的是其他拟合,R=corrcoef(T,Y),Y是原始数据,T是用你拟合后求得方程,用这个方程得到的数据再问：请

你好!用origin进行拟合后,它的表达式是没有物理意义的,它的参数也就没有实际意义.A1,A2是在起始值和终止值附近的数值,x0就是指数上的参数.我用再问：拟合直线是y=a+bx，R是小于的数。怎么

Year=[1625183019301960197419871999];Population=[5102030405060];Year1=1625:2020;Year2=2000:2020;[P2S2

itiskindofthesame（最为近似,几乎无法分辨出不同）theyarereallysimilar（次之,十分相像）**and&&arealike（再次之,这俩很像）itisabitlike*

有很多种方法,比如相关：corrcoef(y1,y2)比如R-square(VAF):norm(y1-mean(y2))^2/norm(y2-mean(y2))^2比如RMS(Rootmeansqua

相关系数只能说明线性好不好不能表征离散度.我举个例子,比如x=y1=y2=那么其实（x,y1）与(x,y2)的相关系数都是1,显然y2的结果是不是更好!所以相关系数是片面的!

是有这种可能性的只要你操作没错就要相信自己当然,你要考虑模型的选择我经常帮别人做这类的数据分析的再问：我的变量有10多个，可是任选其中一个变量做加权回归时也有0.9几，而且我的是截面数据，会有别的问题

模型慢慢修改校正.就可以实现啦

……线性回归有个更专业的函数的,LinearModelFit,从中可以提取多种参数,当然也包括相关系数：data1={{0.0217,0.0476},{0.0424,0.09559},{0.0627,