拟合误差是r吗
@蒲谢4149：Origin中线性拟合之后的R^2和P分别是哪个? -
元秀19730988678…… 拟合的时候,设置一下计算r square和p,拟合后再到报表(worksheet)中查找.图上表能显示r square,但不输出p. 结果中的Adj.R^2与R^2含义不一样,不过在自变量不多的情况(只用了一个X)下是一样的;皮尔森的R值在-1和1之间,-1代...
@蒲谢4149：大学化学里的吸光度分析以及线性回归的一个小小的疑问 -
元秀19730988678…… 在这个基础上导出的拟合公式简单的线性回归中,只有 y 有测量误差的.在线性回归时,认为 x 是没有测量误差的(或者说测量误差可以忽略).所以一定要选测量误差误差小的作为 x 轴.这也导致交换 xy 轴回归结果不一样,x 轴和 y 轴的地位是不等价的,一定要按照正确的坐标轴画图回归,否则得到的结果是不可靠的. 这是回归理论决定的
@蒲谢4149：MATLAB中的数据拟合参数 -
元秀19730988678…… Goodness of fit 适合度 SSE 拟合误差 RMSE root mean square error 均方根误差 R square称为方程的确定系数,0~1之间,越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强.
@蒲谢4149：指数函数拟合 -
元秀19730988678…… 求拟合函数,首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据,根据已知的曲线y=f(x),拟合出Ex和En系数.当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高,说明拟合得到的Ex和En系数是合理的.吻合程度用相关系数来衡量,即R^2.
@蒲谢4149：excel 趋势线拟合值 误差太大?原因是什么? -
元秀19730988678…… 当趋势线的 R 平方值等于或近似于 1 时,趋势线最可靠.用趋势线拟合数据时,Excel 会自动计算其 R 平方值.如果需要,您可以在图表上显示该值. R可以理解为相关系数,像一元线性回归预测方法里面也有这个R,相关系数是反映两个变量间是否存在相关关系,以及这种相关关系的密切程度的一个统计量.越接近1关系越密切,越接近0则不存在线性关系. R的平方则反映多元线性回归的关系,同样越接近1越线性相关,公式有,这里显示不出来.
@蒲谢4149：Origin中的R - S什么意思,相关系数么?有详细的解释么? -
元秀19730988678…… 是 R Square 吧,就是 R^2,就是相关系数.R^2越接近于1,说明拟合的结果与待拟合的数据越接近,拟合结果越好.
@蒲谢4149：大物实验 - 大学物理实验实验报告的数据处理方法
元秀19730988678…… 摘要:实验结果的表示,首先取决于实验的物理模式,通过被测量之间的相互关系,... 后一种方法相当于考虑 2-范数的平方因此在曲线拟合中常采用误差平方和来 度量误差...
@蒲谢4149：关于曲线拟合误差的问题 -
元秀19730988678…… 你的误差是怎么得来的,一般的方法是对同一个数,比如x1,测多次,平均值可以作为数据,最大最小的数据作为偏差 所以如果你拟合的话其实是你有若干x1,若干x2和若干x3的拟合.如果你只用x1,x2,x3的平均值做拟合的话,那么拟合的参数不能超过2个,误差就是拟合得到的函数与实际的数据的差呀,如果拟合参数超过2个就能完全fit到这三个点,也就不存在误差了
@蒲谢4149：origin高斯拟合问题 -
元秀19730988678…… chi^2:卡方分布 卡方分布是统计学中的一种机率分布.卡方分布可以用来测试随机变量之间是否相互独立,也可用来检测统计模型是否符合实际要求. R^2:相关系数 统计学中用来衡量两组变量之间的线性关系强度,范围在0-1之间,越接近1说明关系越强. chi^2和R^2代表拟合程度好坏,前者越小越好,后者越大越好,你这拟合的情况很好.y0...四个是高斯方程中的参数(常数),之后第一列为拟合出来的数值,有了这个,你的高斯方程即可得出,第二列正负值什么的是第一列拟合值的误差,绘图时可作误差棒.,嗯,越小越好.
元秀19730988678…… 拟合的时候,设置一下计算r square和p,拟合后再到报表(worksheet)中查找.图上表能显示r square,但不输出p. 结果中的Adj.R^2与R^2含义不一样,不过在自变量不多的情况(只用了一个X)下是一样的;皮尔森的R值在-1和1之间,-1代...
@蒲谢4149：大学化学里的吸光度分析以及线性回归的一个小小的疑问 -
元秀19730988678…… 在这个基础上导出的拟合公式简单的线性回归中,只有 y 有测量误差的.在线性回归时,认为 x 是没有测量误差的(或者说测量误差可以忽略).所以一定要选测量误差误差小的作为 x 轴.这也导致交换 xy 轴回归结果不一样,x 轴和 y 轴的地位是不等价的,一定要按照正确的坐标轴画图回归,否则得到的结果是不可靠的. 这是回归理论决定的
@蒲谢4149：MATLAB中的数据拟合参数 -
元秀19730988678…… Goodness of fit 适合度 SSE 拟合误差 RMSE root mean square error 均方根误差 R square称为方程的确定系数,0~1之间,越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强.
@蒲谢4149：指数函数拟合 -
元秀19730988678…… 求拟合函数,首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据,根据已知的曲线y=f(x),拟合出Ex和En系数.当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高,说明拟合得到的Ex和En系数是合理的.吻合程度用相关系数来衡量,即R^2.
@蒲谢4149：excel 趋势线拟合值 误差太大?原因是什么? -
元秀19730988678…… 当趋势线的 R 平方值等于或近似于 1 时,趋势线最可靠.用趋势线拟合数据时,Excel 会自动计算其 R 平方值.如果需要,您可以在图表上显示该值. R可以理解为相关系数,像一元线性回归预测方法里面也有这个R,相关系数是反映两个变量间是否存在相关关系,以及这种相关关系的密切程度的一个统计量.越接近1关系越密切,越接近0则不存在线性关系. R的平方则反映多元线性回归的关系,同样越接近1越线性相关,公式有,这里显示不出来.
@蒲谢4149：Origin中的R - S什么意思,相关系数么?有详细的解释么? -
元秀19730988678…… 是 R Square 吧,就是 R^2,就是相关系数.R^2越接近于1,说明拟合的结果与待拟合的数据越接近,拟合结果越好.
@蒲谢4149：大物实验 - 大学物理实验实验报告的数据处理方法
元秀19730988678…… 摘要:实验结果的表示,首先取决于实验的物理模式,通过被测量之间的相互关系,... 后一种方法相当于考虑 2-范数的平方因此在曲线拟合中常采用误差平方和来 度量误差...
@蒲谢4149：关于曲线拟合误差的问题 -
元秀19730988678…… 你的误差是怎么得来的,一般的方法是对同一个数,比如x1,测多次,平均值可以作为数据,最大最小的数据作为偏差 所以如果你拟合的话其实是你有若干x1,若干x2和若干x3的拟合.如果你只用x1,x2,x3的平均值做拟合的话,那么拟合的参数不能超过2个,误差就是拟合得到的函数与实际的数据的差呀,如果拟合参数超过2个就能完全fit到这三个点,也就不存在误差了
@蒲谢4149：origin高斯拟合问题 -
元秀19730988678…… chi^2:卡方分布 卡方分布是统计学中的一种机率分布.卡方分布可以用来测试随机变量之间是否相互独立,也可用来检测统计模型是否符合实际要求. R^2:相关系数 统计学中用来衡量两组变量之间的线性关系强度,范围在0-1之间,越接近1说明关系越强. chi^2和R^2代表拟合程度好坏,前者越小越好,后者越大越好,你这拟合的情况很好.y0...四个是高斯方程中的参数(常数),之后第一列为拟合出来的数值,有了这个,你的高斯方程即可得出,第二列正负值什么的是第一列拟合值的误差,绘图时可作误差棒.,嗯,越小越好.
