1、方法简介,曲线拟合过程
2、【分析】,【回归】,【曲线估计】,选择相应变量和拟合模型,得到结果,拟合效果较好。
3、利用指数模型进行预测
4、利用加权最小二乘法对模型进行拟合!
5、首先按照传统的操作方法,n代表了x,y的个数,所以要对n实行加权个案处理。
6、这个时候再对x统计分析发现:数据显示有171个,接着进行线性回归
7、方才这个操作与下边的操作相同
8、可变权重,在一定的范围内去搜索权重,得到一个最优化的权重结果
1、方法简介,曲线拟合过程
2、【分析】,【回归】,【曲线估计】,选择相应变量和拟合模型,得到结果,拟合效果较好。
3、利用指数模型进行预测
4、利用加权最小二乘法对模型进行拟合!
5、首先按照传统的操作方法,n代表了x,y的个数,所以要对n实行加权个案处理。
6、这个时候再对x统计分析发现:数据显示有171个,接着进行线性回归
7、方才这个操作与下边的操作相同
8、可变权重,在一定的范围内去搜索权重,得到一个最优化的权重结果