拟合优度用哪个数据库，excel 拟合优度怎么求

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1，excel 拟合优度怎么求
2，计量模型逐步回归后只剩下一个变量请问要怎么办
3，如何利用logistic在数据库中产生个体预测值pre1
4，跪求STATA回归分析数据分析
5，怎样用spss做回归系数检验

1，excel 拟合优度怎么求

安装AdobeAcrobat后你就在打印时有一个虚拟打印机，只要不是经过特殊加密的专有格式文件，你可以将电脑中任意格式的文本转成PDF文件，另外加装FINEPRINTPDFFACTORY这类很小的程序可以达到同样目的

拟合以后点右键，趋势线选项，显示r的平方值

excel 拟合优度怎么求

2，计量模型逐步回归后只剩下一个变量请问要怎么办

这个结果说明了以下几件事：1. x3与应变量存在较为显著的线性关系，其他几个变量加入对模型的优化没有提高；2. 你看下整个模型的拟合优度或者r2，如果较低，说明x3虽然能一定程度解释应变量，但是显然信息不足，这时候最好是从经济数据库再取多点变量，都一起放进来跑回归，如果想保留3-4个变量，起码得准备个10个以上的自变量，记得第一步先算下自变量之间的相关矩阵，相关性过大的自变量先剔除一下再做逐步回归试试；3. 在确保没有多重共线性的前提下，尽可能保留多一点自变量，可以适当放宽单个自变量的pvalue（比如到0.1），再看下模型有没有优化。

逐步回归的结果显示的是逐步引入或者逐步删除自变量的过程结论所以你只要参照最后一个模型的参数来解读就可以了，至于意思就是跟回归分析的解读方法一样无非就是那些自变量在逐步回归中被剔除，而剩下的对因变量有显著影响的自变量都保留在最后一个模型中

计量模型逐步回归后只剩下一个变量请问要怎么办

3，如何利用logistic在数据库中产生个体预测值pre1

打开数据以后，菜单栏上依次点击：analyse--regression--binary logistic，打开二分回归对话框将因变量和自变量放入格子的列表里，如图所示，上面的是因变量，下面的是自变量，我们看到这里有三个自变量设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法，在前面的文章中有介绍，这里就不再熬述。点击ok，开始处理数据并检验回归方程，等待一会就会弹出数据结果窗口看到的第一个结果是对case的描述，第一个列表告诉你有多少数据参与的计算，有多少数据是缺省值；第二个列表告诉你因变量的编码方式，得分为1代表患病，得分为0代表没有患病这个列表告诉你在没有任何自变量进入以前，预测所有的case都是患病的正确率，正确率为%52.6下面这个列表告诉你在没有任何自变量进入以前，常数项的预测情况。B是没有引入自变量时常数项的估计值，SE它的标准误，Wald是对总体回归系数是否为0进行统计学检验的卡方。下面这个表格结果，通过sig值可以知道如果将模型外的各个变量纳入模型，则整个模型的拟合优度改变是否有统计学意义。 sig值小于0.05说明有统计学意义这个表格是对模型的全局检验，为似然比检验，供给出三个结果：同样sig值<0.05表明有统计学意义。下面的结果展示了-2log似然值和两个伪决定系数。两个伪决定系数反应的是自变量解释了因变量的变异占因变量的总变异的比例。他们俩的值不同因为使用的方法不同。分类表，这里展示了使用该回归方程对case进行分类，其准确度为%71.8。最后是输出回归方程中的各变量的系数和对系数的检验额值，sig值表明该系数是否具有统计学意义。到此，回归方程就求出来了。

如何利用logistic在数据库中产生个体预测值pre1

4，跪求STATA回归分析数据分析

结果的前两行表示模型的类别，lz采用的为randomeffect随机模型，截面变量：province，样本数目310.群组数目31，也就是每组10个观测值。3-5行表示模型的拟合优度，分别为within，between，overall，组内，组间，总体三个层次。6-7行表示针对参数联合检验的wald chi2检验和pvalue，p=0.000表示参数整体上灰常显著。8-10行表示解释变量的估计权重，截距，标准差，z统计量，p值及95%置信区间。这块儿跟截面回归的产出结果是一样的，关于你的解释变量base的权重解释是，在其他多有条件都不变的情况下，base每增加一单位，city会增加0.0179单位，p值0.000，灰常显著。最后三行分别是随机效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值，分别为sigma_u, sigma_e. 以上两者之间的关系rho.需要注意的是你的模型拟合度不高，r方只有26%，当然这要看具体是哪方面的研究以及同方向其他学者的拟合结果，如果大家都在20多，那就ok。

1. 一般回归方程就是把显著的自变量的非标准化beta系数作为自变量的系数，加常数，加未能预测的随机变量（那个希腊字母打不来，伊普斯隆差不多是这么念的，你应该知道的）2.标准化的回归方程就是用标准化的beta系数做系数，其它不变3.adj R2就是调整R2，就是你的模型拟合度，由于R2在小样本中会引起拟合度的高估，所以大家一般都用adj R2说明问题coef.就是coefficient，系数的意思，全称就是beta coefficient（你这个地方可能是unstanderised），beta系数，就是1.和2.里面我说的那个东西P>|t|就是t值显著性，是一个概率，表示自变量是否的确在影响因变量的一个值，社会学中通常认为P>.05是比较显著，大于.01是一般显著，>.001是非常显著beta前面那个符号看不清楚，不知道是不是sd，估计就是标准化之后的回归系数std. error就是标准误，这个自己百度百科讲得比我清楚多了！

5，怎样用spss做回归系数检验

这里有一个例子，照着做就好了再看结果中的t值与F值的大小，t值越靠近1越好（但是要小于1），F值越接近0（但是要大于0）越好！Curve Estimation过程8.2.1 主要功能调用此过程可完成下列有关曲线拟合的功能： 1、Linear：拟合直线方程（实际上与Linear过程的二元直线回归相同，即Y = b0+ b1X）； 2、Quadratic：拟合二次方程（Y = b0+ b1X+b2X2）； 3、Compound：拟合复合曲线模型（Y = b0×b1X）； 4、Growth：拟合等比级数曲线模型（Y = e(b0+b1X)）； 5、Logarithmic：拟合对数方程（Y = b0+b1lnX） 6、Cubic：拟合三次方程（Y = b0+ b1X+b2X2+b3X3）； 7、S：拟合S形曲线（Y = e(b0+b1/X)）； 8、Exponential：拟合指数方程（Y = b0 eb1X）； 9、Inverse：数据按Y = b0+b1/X进行变换； 10、Power：拟合乘幂曲线模型（Y = b0X b1）； 11、Logistic：拟合Logistic曲线模型（Y = 1/（1/u + b0×b1X）。8.2.2 实例操作 [例8.2]某地1963年调查得儿童年龄（岁）X与锡克试验阴性率（%）Y的资料如下，试拟合对数曲线。年龄（岁）X 锡克试验阴性率（%）Y1234567 57.176.090.993.096.795.696.28.2.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：锡克试验阴性率为Y，年龄为X，输入原始数据。8.2.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Regression中的Curve Estimation...项，弹出Curve Estimation对话框（如图8.5示）。从对话框左侧的变量列表中选y，点击?钮使之进入Dependent框，选x，点击?钮使之进入Indepentdent(s)框；在Model框内选择所需的曲线模型，本例选择Logarithmic模型（即对数曲线）；选Plot models项要求绘制曲线拟合图；点击Save...钮，弹出Curve Estimation:Save对话框，选择Predicted value项，要求在原始数据库中保存根据对数方程求出的Y预测值，点击Continue钮返回Curve Estimation对话框，再点击OK钮即可。8.2.2.3 结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：ndependent: X Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 Y LOG .913 5 52.32 .001 61.3259 20.6704 在以X为自变量、Y为应变量，采用对数曲线拟合方法建立的方程，决定系数R2=0.913（接近于1），作拟合优度检验，方差分析表明：F=52.32，P=0.001，拟合度很好，对数方程为：Y=61.3259+20.6704lnX。本例要求绘制曲线拟合图，结果如图8.6所示。图8.6 对数曲线拟合情形根据方程Y=61.3259+20.6704lnX，将原始数据X值代入，求得Y预测值（变量名为fit_1）存入数据库中，参见图8.7。图8.7 计算结果的保存