用spss怎么做spss多元曲线拟合非线性曲线

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-19 08:06 标签： 用spss做多元曲线拟合
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用spss拟合生长曲线（非线性回归）其中参数初始值怎么确定？
我的实验是测定一种真菌的菌丝生长曲线，以下是时间（天数）和菌丝重量的数据。
time& &weight
2& & & & .0003
3& & & & .0021
4& & & & .0077
5& & & & .0138
6& & & & .0129
7& & & & .0125
8& & & & .0098
9& & & & .0090
10& & & & .0091
11& & & & .0097
12& & & & .0092
13& & & & .0108
应用spss软件，采用曲线模型 Y=A/(1+B*EXP(-K*time))也可写成Y=A/(1+Be-kt)（此处-kt是e的指数）拟合，根据有人提到的三点法算出的参数初始值A=0.0109，B=0.4970，K=2.1320进行非线性拟合，但是结果却提示“EXP函数的参数太大”不知道是什么原因，向各位大虾求助，另外能不能教教我到底怎么给出参数的初始值，如何才能正确的得到拟合曲线？谢谢！！！
不好意思啊，我忘记说了，Y代表的就是weight.ABK就像你说的那样都是待定参数。
我也看了一些用SPSS 做这个的但是都没有很清楚的说明怎么确定初始值，首次接触这个曲线拟合，所以不是很清楚原理，谢谢你的回复。那就麻烦你帮我试试，静等回复！
我用spss，得出B的系数特别大，我不知道对不对；
首先，从散点图上可以看出，大致是个S曲线形，
A代表了最大值，初始值：0.0138
B，取t趋近于0时，weight有最小值，取t=0，得到B=45
随便带一组数字进去，我选了第10天的，得到k=0.4467
然后用spss：分析-回归-非线性进行拟合，在参数定义里面定义A,B,K ,写入函数表达式，进行分析。其中B的标准误和95%置信区间都特别的大，换了好几组初始值都是这样子，让我很纳闷，说明B的建议性不强，而R2有0.839说明拟合效果还可以，附件图有好多，没一个个传上来，传了几个，以作参考。
用excel做了个拟合，是三阶的，效果还不错，你可以看下。个人建议这组数据不好，或者其它的模型更合适。
个人观点，仅供参考，没有帮上大忙，不好意思。
散点图及趋势图.JPG
方差分析等.JPG，
方差分析我跟你得到的是一样的，我当时也是觉得B的值特别大，我也搞不清楚是怎么回事。
因为我想得拟合得到的是真菌的生长曲线，我看文献里面采用的都是这个模型，所以我采用这个模型试试，但是发现结果很奇怪。你说B的建议性不好，主要是什么原因造成的呢，我应该怎么避免呢？
真的很感谢你这么详细的解答，我想知道如果出现这种情况下面应该怎么做呢，感谢你给我点建议！
这里就一个自变量一个因变量，因变量的weight肯定受好多个因素的影响，具体的话我也不是你们专业的，你可以看下别人文献里面的散点图，看看和你那个是不是一个样子的，看看人家的模型方程是怎么样的，然后从实验过程中的各种因素去找找原因。
其实从曲线拟合的R2来看，拟合效果还是可以的，不是很差，建议和你师兄师姐或者老板交流下吧；
我能帮的只能这样了，祝好运。
真的很谢谢你！:hand:
我自己再琢磨琢磨……
你已经会非线性拟合的参数估算了？求教& &很急，望早日恢复
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扫描下载送金币&>&在spss中进行非线性回归的方法说明（含举例）
在spss中进行非线性回归的方法说明（含举例）
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spss是一款强大的数学统计软件，也可用于信号处理与分析。这里以spss中拟合回归Logistics曲线为例，介绍spss进行非线性回归的方法。
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var q = $("#form1").serializeArray();
console.log(q);
var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (res_area_r == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
var mess = $(".res_area_r").val();
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, _username)
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.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click",'.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
$(".res_area_r").val($.trim($(".res_area").val()));
评论共有3条
很不错的。实用
不错，可惜是曲线的非线性回归，不是多元线性回归，用不上。
这个确实很有用,讲的很详细,还带图示
审核通过送C币
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