多因子数据拟合操作方法
假说检验的四种方法？
假说检验的四种方法？
1、有关平均值参数u的假设检验
根据是否已知方差,分为两类检验：U检验和T检验。
如果已知方差，则使用U检验，如果方差未知则采取T检验。
2、有关参数方差σ2的假设检验
F检验是对两个正态分布的方差齐性检验，简单来说，就是检验两个分布的方差是否相等
3、检验两个或多个变量之间是否关联
卡方检验属于非参数检验，主要是比较两个及两个以上样本率（构成比）以及两个分类变量的关联性分析。根本思想在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或者拟合优度问题。
回归曲线拟合度计算公式？
回归方程拟合效果公式是：
“R^2∑(y预测-y)^2/∑(y实际-y)^2”或者“R^21-(Q/∑y^2)^(1/2)”，其中y是平均数。
回归曲线，即曲线回归(curvilinear regression)或非线性回归(non-linear regression)：两个变数间呈现曲线关系的回归，曲线回归是建立不同变量间相关关系的非线性数学模型数量关系式的统计方法。农业化学中各种因素间的相互关系多数是曲线关系。曲线回归分析或非线性回归分析：以最小二乘法分析曲线关系资料在数量变化上的特征和规律的方法。
二次拟合和一次拟合哪个好？
不考虑速度因素的影响话，当然是二次拟合好，更加准确
验证性因子分析的测试步骤？
验证性因子分析的定义：验证性因子分析是对社会调查数据进行的一种统计分析。它测试一个因子与相对应的测度项之间的关系是否符合研究者所设计的理论关系。
验证性因子分析往往通过结构方程建模来测试。在实际科研中，验证性因子分析的过程也就是测度模型的检验过程。
测试步骤：一般来讲，研究者需要先通过SIMPLIS建立测度模型，然后进行拟合。根据拟合的结果，测度模型可能需要调整，抛弃质量差的测度项，然后再拟合，直到模型的拟合度可以接受为止。
可以进行测度模型及包括因子之间关系的结构方程建模并拟合的统计软件有很多，比如LISREL、AMOS、EQS、MPLUS等。其中最常用的是LISREL。在LISREL这个软件中有三种编程语言：PRELIS是用来作数据处理或简单运算，比如作一些回归分析、计算一个样本的协方差矩阵；LISREL是一种矩阵编程语言，它用矩阵的方式来定义我们在测度项与构件、构件之间的关系，然后采用一个估计方法 (比如极大似然估计) 进行模型拟合；SIMPLIS是一种简化的结构方程编程语言，适合行为研究者用。