如何擬合三個自變量，一個因變量的非線性回歸方程？如何擬合三個自變量和一個因變量的非線性回歸方程。對于復雜的擬合問題，可以借助軟件（如MATLAB、lstop等）來完成。如果你用matlab來做的話，你

如何擬合三個自變量，一個因變量的非線性回歸方程？

如何擬合三個自變量和一個因變量的非線性回歸方程。對于復雜的擬合問題，可以借助軟件（如MATLAB、lstop等）來完成。如果你用matlab來做的話，你可以用以下方法找到它。

x1=[…]x2=[…]x3=[…

]x=[x1 x2 x3

]y=[…

]Func=@（a，x）回歸方程表達式%a是擬合系數(shù)

A0=[。。。]%a的初始值

[a，R]=nlinfit（x，y，func，x0）%a是擬合系數(shù)，R是差值（實驗值y和擬合值ya的差值）

如果您有困難，可以幫助解決。

MATLAB多變量擬合？

Matlab程序，用于擬合受試者的多元函數(shù)（4個自變量和1個因變量）。它可以用非線性回歸函數(shù)（或lsqsurvefit函數(shù)）來實現(xiàn)。代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：X1=[0.55 0 0 0 0.650.650.650.650.650.650.650.650.650 0.55 0 0.55 0 0.55 0 0.55 0 0.55 0 0.55 0 0.55 0 0 0.55 0 0.650.650.650.650.650.650.650.650.650.650.650.650 0 0.55 0.55 0.55 0 0.55 0.55 0.55 0 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0 0.55 0 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0 0.55 0.55 0.55 0.55 0 0.55 0.55 0.55 0 0.55 0.55 0.55 0 0.55 0.55 0 0.55 0 0 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.61.6 1.6 1 1 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1 x（：，1）a（3）*x（：，2）a（4）*x（：，3）a（5）*x（：，4））[a，R，J]=nlinfit（x，y，func，A0）AY1=func（a，x）[yyy1]運行上述代碼，得到A1=-1.52778571412534；A2=11.4823809522886；A3=-0.359047619087202；A4=0.004411904761147387；A5=-0.23363095238449多元函數(shù)表達式，y=A1 A2*X1 A3*x2 A4*X3 A5*x4nlinfit與lsq曲線無明顯差異。前者用回歸法求解，后者用最小二乘法求解。它們都可以用于非線性函數(shù)和線性函數(shù)。

擬合優(yōu)度公式？

決策系數(shù)也稱為擬合優(yōu)度和可確定系數(shù)。表達式是：

R^2=ess/TSS=1-rss/TSS

統(tǒng)計值越接近1，模型的擬合優(yōu)度越高。

問題：在應(yīng)用過程中發(fā)現(xiàn)，如果在模型中加入解釋變量，R2往往會增加

這給人一種錯覺：要使模型擬合得好，我們只有需要增加解釋變量。-但是，實際上，增加解釋變量數(shù)量導致的R2增加與擬合質(zhì)量無關(guān)，R2需要調(diào)整。

這會導致調(diào)整后的擬合優(yōu)度：

R1^2=1-（RSS/（n-k-1））/（TSS/（n-1））

在一定樣本量的情況下，增加解釋變量的數(shù)量必須降低自由度，因此，調(diào)整的思想是：將殘差平方和和和總偏差平方和除以它們各自的自由度，以消除變量數(shù)量對擬合優(yōu)度的影響：

其中n-k-1是殘差平方和的自由度，N-1是總體平方和的自由度。

如何利用SPSS做多變量（多元）曲線（二項式）擬合，并得到對應(yīng)的多元二項式方程？（如下圖所示）？

在回歸分析中，有一個單獨的非線性回歸，請注意不是曲線回歸，曲線回歸只對應(yīng)一個自變量，非線性回歸可以建立多個自變量，模型可以自己輸入