excel 正态拟合
线性回归方程拟合效果怎么判断？
线性回归方程拟合效果怎么判断？
R的平方愈接近1,这说明拟合效果就越好拟合的函数愈逼真.
相关系数越接近1越好，一般要求大于0.9，统计量的概率一般要小于0.05，所做的模型才可以使用。此外残差的置信区间应该包括0，但是对于拟合到什么程度，才算满意没有严格的标准来进行界定。
变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量*与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点(,)将散布在某一直线周围,因此,可以认为关于的回归函数的类型为线性函数,即,下面用最小二乘法估计参数、b,设服从正态分布,分别求对、b的偏导数,并令它们等于零，得方程组 解得 其中 ， 且为观测值的样本方差. 线性方程称为关于的线性回归方程,称为回归系数,对应的直线称为回归直线.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差. 利用公式求解：b 线性回归方程公式求出a 线性回归方程公式 是总的公式
带正态曲线的直方图分析？
直方图的分组是对大量资料的简化，如果资料很多，分组很密，那么直方图就会趋近与曲线，这样得到的光滑的曲线就是产品数据的分布曲线，它反映了产品背后的统计规律。正态分布图是特别的曲线图，其特征为“钟形”，符合正态分布的数据拟合的图形为正态曲线图。
什么拟合模型？
拟合模型指的是评估模型估计的方差或协方差矩阵与观察样本方差或协方差矩阵之间的差异度，通俗来说就是假设的理论模型与实际数据的一致性程度，模型拟合度越高，代表理论模型与实际数据的吻合度越高。
拟合模型不达标的情况比较常见，常见的原因有：
⑴样本量不够
⑵收集的数据质量差，比如信效度不达标，不符合正态分布
⑶模型设定错误，如关系错误，路径不合理
⑷问卷设计不适合做结构方程模型
⑸发放回收的过程不科学，没有严格监控应答过程
如何用Matlab编程对一组数据进行对数正态分布拟合？
1，把数据直接导入matlab,x[];y[](大量数据建议使用txtread),然后点击屏幕左下方start进入toolboxes然后点Curve Fiting Tool ,导入数据 选择Gaussian次数为1，即可得到拟合效果 参数也会出来