用origin拟合不收敛原因 如何拟合三个自变量，一个因变量的非线性回归方程？

如何拟合三个自变量，一个因变量的非线性回归方程？

如何拟合三个自变量和一个因变量的非线性回归方程。对于复杂的拟合问题，可以借助软件（如MATLAB、lstop等）来完成。如果你用matlab来做的话，你可以用以下方法找到它。

x1=[…]x2=[…]x3=[…

]x=[x1 x2 x3

]y=[…

]Func=@（a，x）回归方程表达式%a是拟合系数

A0=[。。。]%a的初始值

[a，R]=nlinfit（x，y，func，x0）%a是拟合系数，R是差值（实验值y和拟合值ya的差值）

如果您有困难，可以帮助解决。

MATLAB多变量拟合？

Matlab程序，用于拟合受试者的多元函数（4个自变量和1个因变量）。它可以用非线性回归函数（或lsqsurvefit函数）来实现。代码：代码：代码：代码：代码：代码：代码：代码：代码：代码：代码：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]运行上述代码，得到A1=-1.52778571412534；A2=11.4823809522886；A3=-0.359047619087202；A4=0.004411904761147387；A5=-0.23363095238449多元函数表达式，y=A1 A2*X1 A3*x2 A4*X3 A5*x4nlinfit与lsq曲线无明显差异。前者用回归法求解，后者用最小二乘法求解。它们都可以用于非线性函数和线性函数。

拟合优度公式？

决策系数也称为拟合优度和可确定系数。表达式是：

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

统计值越接近1，模型的拟合优度越高。

问题：在应用过程中发现，如果在模型中加入解释变量，R2往往会增加

这给人一种错觉：要使模型拟合得好，我们只有需要增加解释变量。-但是，实际上，增加解释变量数量导致的R2增加与拟合质量无关，R2需要调整。

这会导致调整后的拟合优度：

R1^2=1-（RSS/（n-k-1））/（TSS/（n-1））

在一定样本量的情况下，增加解释变量的数量必须降低自由度，因此，调整的思想是：将残差平方和和和总偏差平方和除以它们各自的自由度，以消除变量数量对拟合优度的影响：

其中n-k-1是残差平方和的自由度，N-1是总体平方和的自由度。

如何利用SPSS做多变量（多元）曲线（二项式）拟合，并得到对应的多元二项式方程？（如下图所示）？

在回归分析中，有一个单独的非线性回归，请注意不是曲线回归，曲线回归只对应一个自变量，非线性回归可以建立多个自变量，模型可以自己输入

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