本文目录
- 一阶线性拟合和二阶的作用是什么？
- 相对准确度和符合率怎么算？
- origin做线性拟合是那条直线在X轴上的范围怎么调？
- spss做线性回归分析显著性水平大于0.05怎么办？
- origin三次样条函数怎么拟合？
一阶线性拟合和二阶的作用是什么？
一阶导数可以用来描述原函数的增减性。
二阶导数可以用来判断函数在一段区间上的凹凸性，f''(x)>0,则是凹的，f''(x)<0则是凸的。
三阶导数一般不用，可以用来找函数的拐点，拐点的意思是如果曲线f(x)在经过点(x0,f(x0))时，曲线的凹凸性改变了，那么就称这个点为曲线的拐点。
若f(x)在x0的某邻域内具有三阶连续导数，f''(x0)=0,f'''(x0)≠0，那么(x0,f(x0))是f(x)的一个拐点
相对准确度和符合率怎么算？
相对准确度是指模型在预测标签上的准确度，是预测值与实际值之间的吻合程度。而符合率是指模型在预测标签上的精确度，也就是指模型预测出来的结果与实际标签的一致性。相对准确度和符合率的计算主要依赖于混淆矩阵，其具体的计算步骤为：1. 用模型预测出一系列的结果，统计这些结果和实际标签之间的匹配情况，形成混淆矩阵。2. 以全类别为分类指标，计算混淆矩阵中各类别准确度与其所占比例，从而得出相对准确度。3. 计算混淆矩阵中真阳性的比例，即模型正确预测出的实际标签的比例，从而得出预测符合率。
origin做线性拟合是那条直线在X轴上的范围怎么调？
把坐标的scale变了，直线的范围也就变了，是吧。双击横坐标，点scale，from和to的值改了就行了。
哦，知道你的意思了。但是我只知道怎么变短，不会变长。把鼠标移到线上，点右键，选择edit range，把auto前面的勾去掉，就可以修改值了。
spss做线性回归分析显著性水平大于0.05怎么办？
刚看了一篇外文文献，其中提到了几个变量之间的相关性分析。
作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09，但显著性水平大于0.05即不显著。随后继续作回归性分析(未阐明是否是多元线性)结论是BETA 值0.35，显著性水平小于0.05。因此有个疑问，既然相关性分析得出的结论是两已经不显著相关了，为何还要继续回归分析，回归分析不是得出具体的何种相关关系系数的吗?求正解。一种解释是:1、相关与回归在只有两个变量的情况下其实说的差不多是一回事。
2、多变量情况下，可以用回归做预测，考虑调节变量，共线性问题，和多元回归一些其他功能，所以，继续做回归，还是两个变量，真的没必要，如果多变量情况下，还是可以考虑的。
origin三次样条函数怎么拟合？
三次样条函数是一种常用的数据拟合方法，适用于非线性、不连续的数据，因为它可以通过多项式来近似数据。其原理是：在每两个相邻数据点之间插入一个三次函数，使得这些函数在这些数据点处互相衔接，同时保证一阶导数和二阶导数连续。因此，我们可以通过以下步骤来拟合三次样条函数：
1. 根据实际数据，确定插值节点，将其按照从小到大的顺序排列；
2. 在每两个相邻节点之间插入一个三次函数，形成多段三次函数；
3. 求解这些函数的系数，使其在节点处互相衔接，并满足一阶导数和二阶导数连续；
4. 利用求解得到的系数，即可得到拟合出来的三次样条函数。
总之，三次样条函数的拟合需要根据实际数据确定插值节点，之后将其拆分成多个三次函数，再通过求解系数得到拟合结果。
