非线性回归分析时间t对应数据x对应每个t有一个x,x是逐渐增大的,但是变化速率是逐渐减小的.随着t的增大,x逐渐趋于一个

无尘刀2022-10-04 11:39:542条回答

非线性回归分析
时间t
对应数据x
对应每个t有一个x,x是逐渐增大的,但是变化速率是逐渐减小的.随着t的增大,x逐渐趋于一个定值.
现在有大量的成对数据,需要使用非线性回归,来拟合一条对数曲线!
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数据举例~

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共2条回复
肥萝 共回答了18个问题 | 采纳率100%
用SPSS曲线拟合,很好做
不用软件?那你就用最小二乘法自己推算公式
软件就是用的最小二乘法
1年前
我的爱情不完美 共回答了2个问题 | 采纳率
编个程序看看呢
1年前

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有一堆数据(89行,11列)要求是求前9列数据跟后2列数据之间的关系,现在能够知道该关系式是非线性的,但是由于不知道函数的大体形式,应该如何做多元非线性回归分析?
程建华1年前1
兰德梅克 共回答了20个问题 | 采纳率90%
如果你完全不确定函数类型 那没法做.非线性必须要你构建函数模型,比如是一元二次,一元三次,一元多次.二元一次,二元多次.
另外,非线性回归的因变量只能是一个,不能同时有两个因变量
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 es
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!
shaoshaora1年前1
jes_sie 共回答了17个问题 | 采纳率100%
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.
急求,释药模型拟合求解方程及其相关系数(spss非线性回归分析).我不会做,恳请大家帮忙啊,急用,多谢
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数据:
t(h) Q(%)
1 25.46
2 42.63
4 64.46
7 85.57
数学模型:
① 零级释药方程:Q = Kt
② 一级释药方程:㏑(1 - Q) = -Kt
③ Higuchi平面扩散模式方程:Q = Kt1/2
④ Hixcon-Crowell溶蚀方程:(100 - Q)1/3 = -Kt
⑤ Retger-peppas方程:Q = Ktn
⑥ Baker-Lonsdale球形扩散模式方程:3/2[1 - (1-Q)2/3] - Q = Kt
方程式中的1/2、1/3、2/3及n均为指数(应上标)
youting1年前3
xiaoboat666 共回答了17个问题 | 采纳率88.2%
这个可以在非线性回归中直接做,如果你不会,可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归.比如第二个模型,你先将ln(1-Q)求出来,记作Y,然后再用Y=-kt进行线性回归,不知道你是否明白我的意思,这样就可以得到系数k了.后面的方法还是一样