多层线性模型拟合方法
r语言线性混合模型原理？
r语言线性混合模型原理？
（1）线性回归模型，适用于自变量X和因变量Y为线性关系，具体来说，画出散点图可以用一条直线来近似拟合。一般线性模型要求观测值之间相互独立、残差(因变量)服从正态分布、残差(因变量)方差齐性
（2）线性混合模型，在线性模型中加入随机效应项，消了观测值之间相互独立和残差(因变量)方差齐性的要求。
（3）广义线性模型，是为了克服线性回归模型的缺点出现的，是线性回归模型的推广。首先自变量可以是离散的，也可以是连续的。离散的可以是0-1变量，也可以是多种取值的变量。广义线性模型又取消了对残差(因变量)服从正态分布的要求。残差不一定要服从正态分布，可以服从二项、泊松、负二项、正态、伽马、逆高斯等分布，这些分布被统称为指数分布族。
（4）与分层线性模型（HLM）的区别。
介于线性模型与分层线性模型之间，线性混合模型平行地以加入解释变量的形式加入了随机效应，分层线性模型是以系数项为二层回归引入了随机效应。分层线性模型较之线性混合模型更具随机性。
excel如何拟合数据？
1、首先作出x，y数据的散点图。
2、选中数据点，右击鼠标，在弹出菜单选择添加趋势线这一选项。
3、在新的弹出对话框中，根据数据点的分布趋势，尝试将曲线类型设为多项式，阶次为2，勾选显示公式的复选框。另外也可以设置趋势线的颜色、线型等。
4、点击关闭然后得出拟合曲线。
如何判断多元线性回归的拟合优度？
拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
wps的ppt中多条直线怎么拟合？
首先,录入需要拟合直线的数据
2.
从右下至左上选择表格数据,在插入中选择表格,再选择表格中的带平滑曲线的xy散点图。
3.
单击出现的表格,点击右侧的第一个方块,在弹出的菜单中选择趋势线,再选择线性。
4.
至此,拟合直线便设置完成了。为了使拟合直线更加明显,可以将鼠标移至直线处双击,...