今天给各位分享拟合程度的知识，其中也会对拟合程度公式进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、(五)变差函数拟合程度的检验
• 2、origin可以判断一个数据和曲线的拟合程度么
• 3、分位数回归拟合程度怎么算
• 4、能否认为数据的拟合程度越好预测的精确度就越高?在什么情况下可以认为这种观点是正确的？
• 5、什么叫拟合度?
• 6、拟合度r2计算公式

(五)变差函数拟合程度的检验

为了解变差函数拟合程度的优劣,通常需要对变差函数的拟合程度进行检验。检验一般有下列几种方法:

(1)观察比较法

将变差函数的理论模型γ(h)的图形与实验变差函数γ*(h)图形直接进行比较,两个图形越接近,拟合程度越高。若拟合得不理想,可以多做比较。

(2)交叉验证法

变差函数的一个重要作用是进行克里格估值。若克里格估值与真实值的误差平方和最小,说明克里格估值与真实值很接近。具体操作的方法:对每个实测点,根据周围点的值对其进行克里格估值,N个实测点就有N个克里格估值与之对应。若实测值为z,克里格估值为z*,其误差平方的均值(z*-z)2的大小,则是衡量变差函数拟合程度的衡量尺度。

(3)离差方差检验法

我们知道离差方差的计算公式:

D2(v/V)=C(v,v)-C(V,V)

为简要说明问题,假定研究的不是三维空间的体域V及v,而是三维线域L和l,如L是一个岩心钻孔的总长,l是该钻孔的岩心样品样,离差方差的计算公式可写成:

地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用

设L表示计算域的总长(如一个钻孔的总长);l表示计算域中的样品长(如岩心样品长);C0l表示正则化变差函数的变程;C1为点变差函数的块金常数;C为点变差函数的基台数;a为点变差函数的变程。 还可以类推,第三、第四……结构的离差方差

地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用

最后得到该变差函数套合结构的理论离差方差D2(l/L),将D2(l/L)与计算试验正则化变差函数γ*(h)的试验离差方差S2(l/L)进行比较,求出相对误差值:

地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用

(4)估计方差检验法

设每个实测点上的实测值为z,对其进行的克里格估计值为z*,则估计误差平方均值为 然后根据估计方差σ2公式:

σ2=2γ(V,v)-γ(V,V)-γ(v,v)

计算出每一个实测点上的克里格估计标准差σ*

地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用

(5)综合检验法

综合检验有两种方式:

①根据上述几种方法进行综合比较来确定;

②有的学者提出通过综合指标计算来确定。

计算公式:

地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用

origin可以判断一个数据和曲线的拟合程度么

origin可以判断一个数据和曲线的拟合程度，相关资料如下

增加两个新图层的方法设置三个纵坐标，在想要移动的y坐标轴上点右键打开坐标轴对话框，然后选“titleformat---axis”下拉框选“at position=”然后在下面的框里输入想要移动多远就可以了。

4. 如何输入σ，±这样的符号

添加文本，然后点击Ctrl+M，选择你所需的字符，插入就行了。

5. Origin中中文间距不一的问题

升级到7.5以上版本，问题解决

6. 添加误差棒

(1)计算标准偏差，将所有数据输入Excel, 分别计算每组数据的平均值

(2)将所有数据输入Excel，用公式“stdev”计算每组数据的标准偏差

(3)将X轴数据，平均值，标准偏差输入origin，然后选中标准偏差所在列--colomn--setas Y error , 然后选中所有数据--plot--specialline/symbol--Y error

注：在Origin中计算平均值和标准差的方法，右键单击选中需要统计的数据列，在弹出菜单中选择“statistics on column(s)/row(s)”即可得到平均值(Mean)和标准差(Sd)

7. 设置数据列的值

(1)用系统自带函数设置

单击鼠标右键选中需要设置新值的数据列，从弹出菜单中选择“set column values...”命令，在弹出的对话框中设置需要用到的函数和数据列(选择了函数和列后别忘了单击后面的add function 和add column)，最后单击OK，新计算出的数据出现在先前选中的数据列中。

(2)怎么求非自然数为底的幂函数

Origin中的自然数的幂函数ex很容易，用EXP函数就可以了，但是其它幂函数没有，例如：将一列数据转变为以10为底，数列为幂指数，用10^col(A)就可以了。(^ [kArit]求幂指数符号)

分位数回归拟合程度怎么算

分位数回归拟合程度用分位数回归中拟合优度的计算方法计算。定义为最小二乘回归中的依据残差平方和度量了回归平方和占总离差平方和的比重，按照残差绝对值的加权和，度量了在某个分位数下分位数回归的拟合效果。描述的是在某个分位数下的局部拟合效果。

能否认为数据的拟合程度越好预测的精确度就越高?在什么情况下可以认为这种观点是正确的？

拟合的程度很好只能说明在训练样本下拟合的好，对于训练样本的预测肯定没有什么问题。但是，对于未知的测试样本预测效果如何，却不得而知，举个极端的例子，某个模型能够完美拟合所有的训练数据，但对于测试数据的预测效果很差，这就是所说的模型的泛化性能，精确度是一方面，泛化能力也是很重要的。

什么叫拟合度?

拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与病害实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。

⑴．剩余平方和检验是将利用预测的理论预测值（ ）与病害发生的实际情况(y)进行比较，求得它们的差异平方和(Q)、回归误差(S)及曲线相关比(r)的值，希望Q、S的值愈小愈好，曲线相关比（r）愈大愈好。，

r(曲)＝1－(Q/Lyy)

⑵．卡方（c2）检验的计算公式

⑶．回归误差检验法 （Sy/x检验）

通常，多因素预测方程的通式为： y＝b0＋b1x1＋b2x2＋···＋bnxn±2Sy/x

方程尾部的Sy/x为方程的回归误差。在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时，认为预测值落在2个回归误差的范围之内，就认为预测正确，其实，回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的，当原始数据的摆动范围愈大，所建方程的回归误差Sy/x也就愈大，此时用Sy/x作为检验标准，也就扩大了误差范围，因此，该方法的使用尚需探讨。

⑷．参数检验法（线性回归检验法）

在预测模型研制一章中已经提到，要比较几个模型的预测效果时可用参数检验法检查预测值 与病害发生的实测值y的符合情况，即＝y时，它们应符合： =0+1y，

用预测方程所得到的 的与相应的病害发生实测值进行回归，就可以得到如下的线性回归式=a + by，

当有数个预测方程时，便可得到数个如下的线性回归式：

=a1 + b1y，

=a2 + b2y，，

此时比较几个a值和b值，当a值愈趋近于0，b愈趋近于1，则说明该方程的预测效果愈好。按

拟合度r2计算公式

拟合度r2计算公式：r^2=ess/tss。拟合优度（GoodnessofFit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R2。R2最大值为1。R2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R2的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

提到回归直线，首先要知道变量的相关性。变量与变量之间的关系常见的有两类：一类是确定性的函数关系，像正方形的边长a和面积S的关系；另一类是变量间确实存在关系，但又不具备函数关系所要求的确定性，它们的关系是随机性的。当两个相互关系的量具有这两种变量关系的时候，就称两个变量具有相关关系。