| 查看: 338 | 回复: 1 | |||
[交流]
【讨论】拟合与回归
|
|
大家来讨论下： 回归曲线与拟合曲线有何不同呢？ |
回复此楼» 猜你喜欢
309求调剂
已经有3人回复
-
070300化学354求调剂
已经有4人回复
-
330分求调剂
已经有3人回复
-
299求调剂
已经有8人回复
-
一志愿北京理工大学本科211材料工程294求调剂
已经有6人回复
-
300求调剂，材料科学英一数二
已经有8人回复
-
招收生物学/细胞生物学调剂
已经有5人回复
-
070305高分子化学与物理 304分求调剂
已经有7人回复
-
289求调剂
已经有13人回复
-
一志愿哈尔滨工业大学材料与化工方向336分
已经有9人回复
» 本主题相关价值贴推荐，对您同样有帮助:
- 大家看看我的excell拟合方程，怎么能合理的解释相关性呢？
已经有8人回复
- 拟合和回归有什么区别
已经有8人回复
- 怎样判断 spss 得到的 logistic 回归 是否 过拟合 ？
已经有6人回复
- 为什么同样的数据，origin 和excel做成的拟合公式不同？
已经有13人回复
- 求助SAS 多元非线性回归拟合编程
已经有3人回复
- LOWESS的回归函数
已经有6人回复
- 求助关于线性拟合的
已经有1人回复
- sigmaplot能进行线性拟合（回归）吗
已经有1人回复
- 用SAS进行非线性拟合
已经有8人回复
- 请教关于origin中自定义函数非线性回归拟合问题！
已经有10人回复
» 抢金币啦！回帖就可以得到:
-
数一英一硕士调剂（双一流高校）
+1/184
-
五邑大学池振国教授团队2026年大量接收化学化工材料背景考研生
+5/105
-
资源与环境专硕
+1/72
-
武汉工程大学材料学院课题组硕士调剂招生
+1/46
-
招聘︱国家纳米科学中心丁宝全杰青团队诚聘博士后（特别研究助理）
+2/42
-
广东省五邑大学光电催化团队接受研究生调剂
+1/38
-
球差相关知识
+1/37
-
南京林业大学-国家级青年人才团队 招2026级博士、硕士（合成化学、植物化学方向）
+1/20
-
中国科学院上海硅酸盐研究所施剑林院士团队胡萍课题组招聘博士后
+1/14
-
阶段性压力
+2/14
-
南京医科大学-谭磊课题组-诚招博士后
+1/10
-
天津理工大学国家杰青王铁团队招聘学术骨干、博士后
+1/7
-
香港中文大学（深圳）张舵课题组招生-高分子功能材料、智能/仿生材料、生物材料方向
+1/7
-
【水文、水质模拟】香港科技大学（广州）博士后招聘
+1/6
-
双一流天津工业大学电信学院李鸿强教授招收2026年申请审核制博士
+1/5
-
澳门理工大学2026人工智能药物发现博士（奖学金+申请考核）
+1/5
-
双非有经验之人求调剂
+1/5
-
福建师范大学国家级人才团队招收2026年博士研究生
+1/4
-
香港中文大学 生物医学学院/组织工程与再生医学研究所 招聘博士后/研究助理
+1/2
-
青岛大学物理科学学院国家级人才团队招收材料、物理、能源等相关专业调剂硕士研究生
+1/2
 研究一个或多个随机变量Y1 ，Y2 ，…，Yi与另一些变量X1、X2，…，Xk之间的关系的统计方法。又称多重回归分析。通常称Y1，Y2，…，Yi为因变量，X1、X2，…，Xk为自变量。回归分析是一类数学模型，特别当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一个自变量和一个因变量，且它们大体上有线性关系，这叫一元线性回归，即模型为Y＝a＋bX＋ε，这里X是自变量，Y是因变量，ε是随机误差，通常假定随机误差的均值为0，方差为σ^2（σ^2大于0）σ2与X的值无关。若进一步假定随机误差遵从正态分布，就叫做正态线性模型。一般的情形，差有k个自变量和一个因变量，因变量的值可以分解为两部分：一部分是由自变量的影响，即表示为自变量的函数，其中函数形式已知，但含一些未知参数；另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响，即随机误差。当函数形式为未知参数的线性函数时，称线性回归分析模型；当函数形式为未知参数的非线性函数时，称为非线性回归分析模型。当自变量的个数大于1时称为多元回归，当因变量个数大于1时称为多重回归。 用连续曲线近似地刻画或比拟 曲线拟合平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。在科学实验或社会活动中，通过实验或观测得到量x与y的一组数据对(xi，yi)（i＝1，2，…m），其中各xi是彼此不同的 。人们希望用一类与数据的背景材料规律相适应的解析表达式，y＝f(x，c）来反映量x与y之间的依赖关系，即在一定意义下“最佳”地逼近或拟合已知数据。f(x，c)常称作拟合模型 ，式中c＝(c1，c2，…cn)是一些待定参数。当c在f中线性出现时，称为线性模型，否则称为非线性模型。有许多衡量拟合优 曲线拟合公式推导度的标准，最常用的一种做法是选择参数c使得拟合模型与实际观测值在各点的残差(或离差)ek＝yk－f(xk，c)的加权平方和达到最小，此时所求曲线称作在加权最小二乘意义下对数据的拟合曲线。有许多求解拟合曲线的成功方法，对于线性模型一般通过建立和求解方程组来确定参数，从而求得拟合曲线。至于非线性模型，则要借助求解非线性方程组或用最优化方法求得所需参数才能得到拟合曲线，有时称之为非线性最小二乘拟合。 |
2楼2011-01-06 14:31:22
