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各位大侠，我在进行通量数据处理，用SPSS作非线性回归拟合，来求模型中的两个参数，但是需要设置参数初始值，为什么用迭代时，只进行0次呢，请教各位一下，谢谢了。。。
载入中......
小桥流水人家
你可以多试几个，看看得到的结果是否有差异
换用1stOpt，拟合回归领域里的No. 1。根本不需要猜初值
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论坛法律顾问：王进律师线性回归的首要满足条件是因变量与自变量之间呈线性关系，之后的拟合算法也是基于此，但是如果碰到因变量与自变量呈非线性关系的话，就需要使用非线性回归进行分析。SPSS中的非线性回归有两个过程可以调用，一个是分析&回归&曲线估计，另一个是分析&回归&非线性，两种过程的思路不同，这也是非线性回归的两种分析方法，前者是通过变量转换，将曲线线性化，再使用线性回归进行拟合；后者则是直接按照非线性模型进行拟合。我们按照两种方法分别拟合同一组数据，将结果进行比较。分析&回归&曲线估计变量转换的方法简单易行，在某些情况下是首选，但是只能拟合比较简单的（选项中有的）非线性关系，并且该方法存在一定的缺陷，例如
1.通过变量转换使用最小二乘法拟合的结果，再变换回原值之后不一定是最优解，并且变量转换也可能会改变残差的分布和独立性等性质。2.曲线关系复杂时，无法通过变量转换进行直线化3.曲线直线化之后，只能通过最小二乘法进行拟合，其他拟合方法无法实现基于以上问题，非线性回归模型可以很好的解决，它和线性回归模型一样，也提出一个基本模型框架，所不同的是模型中的期望函数可以为任意形式，甚至没有表达式，在参数估计上，由于是曲线，无法直接使用最小二乘法进行估计，需要使用高斯-牛顿法进行估计，这一方法比较依赖于初始值的设定。下面我们来直接按照非线性模型进行拟合，看看结果如何分析&回归&非线性以上用了两种方差进行拟合，从决定系数来看似乎非线性回归更好一点，但是要注意的是，曲线回归计算出的决定系数是变量转换之后的，并不一定能代表变换之前的变异解释程度，这也说明二者的决定系数不一定可比。我们可以通过两种方法计算出的预测值与残差图进行比较来判断优劣，首先将相关结果保存为变量，再做图
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基于SPSS和MATLAB的曲线拟合
非线性回归分析是把工程和科学实验数据拟合为非线性函数,以反映变量间的相互关系.曲线拟合先确定拟合模型,再确定函数的所属类型.多项式拟合将其化为S型曲线,再求解拟合多项式系数,并用SPSS和MATLAB编制程序,对测量数据进行拟合.
作者单位：
吉林师范大学数学学院,吉林 四平,136000
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在线出版日期：
基金项目：
吉林省高等教育教学研究课题，吉林师范大学2011年校级教研立项重点课题
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spss-非线性回归分析
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