c语言编程威布尔分布-威布尔分布应用实例
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R语言中一组数据服从威布尔分布,怎么判断拟合的效果
R^2衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R^2等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。
x排序 求线性回归方程并赋予一个新变量 z=lm（y~x+I（x^2）+...）plot（x，y） #做y对x的散点图 lines（x，fitted（z） #添加拟合值对x的散点图并连线 曲线拟合：（nls）lm是将曲线直线化再做回归，nls是直接拟合曲线。需要三个条件：曲线方程、数据位置、系数的估计值。
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#构建数据集model - data.frame（x1，y1） #探索性分析-做散点图查看数据的分布情况：plot（x1，y1）# （2）进行回归分析，列出回归方程，画拟合线，并对结果进行解读。
不对。同一组数据使用不同的数学模型拟合效果完全一致这句话不对，同一组数据***用不同的曲线方程会得到不一样的拟合效果，如果可以通过文献得知X、Y之间是呈现哪种非线性关系，可直接选择该函数。
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