拟合值，统计学中预测值观察值拟合值是什么意思有什么关系

来源：整理时间：2024-12-15 12:12:03 编辑：智能门户手机版

本文目录一览

1，统计学中预测值观察值拟合值是什么意思有什么关系
2，什么是拟合度
3，计量经济学中样本回归拟合值是怎么得到的
4，什么是拟合呢
5，三次指数平滑法的拟合值计算
6，如何运用excel进行数据的拟合

1，统计学中预测值观察值拟合值是什么意思有什么关系

气象台发布的明天的气温就是预测值，而实测的气温是观察值，而根据实测数据和经验模型计算出的气温是拟合值。没有观测就没有拟合，没有拟合也就无法预测。

统计学中预测值观察值拟合值是什么意思有什么关系

2，什么是拟合度

拟合度简单说就是基金净值的变化情况与基金跟踪的指数的变化之间的一致性。基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化越接近，拟合度越高。如果基金净值变化的幅度与其跟踪的指数的变化完全一样（理论上可能有），则拟合度为100。

什么是拟合度

3，计量经济学中样本回归拟合值是怎么得到的

就是y的估计值

总体回归函数也成为理论回归函数, 模型为 e（y | x）= a + b x 其中参数ab存在但未知,是一个期望值, 样本回归函数也成为经验回归函数模型为 y^ = a^ + b^ x 其中a^ 、b^为根据样本数据估计出来的值,y^也是通过估计所得的方程预测出来的值. 非实际模型,知识用来拟合实际模型.

计量经济学中样本回归拟合值是怎么得到的

4，什么是拟合呢

拟合　　所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。　　

“最小二乘法”：即“最佳拟合直线”是使样本点到该直线的离差平方和达到最小的直线（采用垂直距离）。拟合值就是通过最小二乘法拟合后在某点的预测值。

5，三次指数平滑法的拟合值计算

指数平滑无非就是根据上年度的预测值和真实值赋予权重来预测下一年的，一次就是线性的，如：2002年预测值=（1-a）*2001年真实值+a*2001年预测值，你说的三次指数平滑就是这个公式进一步优化，是个三次多项式，只要套公式就行。具体见：http://wenku.baidu.com/link?url=ClVlezDhA-JZexUBp8gDiLKtfV58fwHUkl5PP7ej40XWJ-gP0LF4lJWdqlnzuhIuYk7l_TR68FzcA1eqkS9bpRqeZTWNnyfyodsERpiKOCm

不明白啊 = =！

6，如何运用excel进行数据的拟合

拟合趋势线。选中绘好的曲线，按右键，选择“添加趋势线”，在“类型”中选择与这条曲线最近似的类型，如：线性、对数、多项式等（其中的一个），再在这个“添加趋势线”选框中点“选项”，勾选“显示公式”和“显示R平方值”这两项，确定后趋势线做成。这时检查R值是否接近1，如果R是1或者0.995左右（并且趋势线与绘制的曲线基本重合），表示拟合的趋势线和显示的公式基本能表示数据的对应关系。但如果R跟1相比相差很大（或者趋势线与绘制的曲线大相径庭），就需要重新选“添加趋势线”中“类型”，重新拟合直到R值接近1（一定要选所有趋势线类型中R最接近1且趋势线与绘制的曲线基本重合的那个）。如果不能找到这样一条拟合趋势线，只能证明那些数据不能被拟合成一条回归曲线（或者说拟合的效果不好，不能较好地反映数据的变化），这是因为不是所有的任何一组数据都能找到一条完美的与之相配的回归线。用各种不同方法做出的拟合方程不一样的原因是：1、数据的规律性（即是上面所说的是否能很好地回归），2、每种方法是否运用得当（是否都找到最符合的拟合方程）。如果数据的回归性好且用每一种方法都得出了正确地拟合方程的话，我想由同一数据拟合出的方程差别应该是较小的。当然各种方法之间本身就有一定的差异性，所以就算满足了上面所说的两个条件，做出的拟合方程也不一定完全一样。你只要在实际中摸索实践，找到一种简便有效的且最适合自己的方法，就没必要每一次都用每一种方法去做，没必要也费时费力。况且数据本身如果不是由函数直接得出（大多数情况应该都不是）的话，拟合得出的方程或曲线都只是一种趋势、估算（而不是一种真实值），在预测、统计方面的作用应该要大些。这只是我个人的看法，仅供参考。