如何检验一条曲线对两组数据之间的回归的拟合度（小女子有礼了）

shiyiming

小女子，统计遇到点问题，哥哥们有什么招数，救救我吧。下面有两列数据，Ａ列是自变量，Ｂ列是因变量，我还有一个五次的曲线函数：Y = 0.216  +  0.073*Ｘ  -  0.003*Ｘ^2  +  5.73E-5*Ｘ^3  -  5.3E-7*Ｘ^4  +  1.86E-9*Ｘ^5  (^后面的数，表示Ｘ的次方)。我如果想知道，这个曲线函数适合不适合Ｂ对Ａ的回归，或者说，这个曲线对于Ｂ与Ａ的回归其拟合度怎么样，怎么做呀？？？哥哥们，帮帮我呀。小妹的ＱＱ：875668448.

A————B
0.00——0.157894737
2.50——0.289473684
5.00——0.447368421
7.50——0.578947368
10.0——0.657894737
12.5——0.736842105
15.0——0.789473684
17.5——0.815789474
20.0——0.815789474
22.5——0.868421053
25.0——0.894736842
27.5——0.921052632
30.0——0.894736842
32.5——0.947368421
35.0——0.921052632
37.5——0.947368421
40.0——0.894736842
42.5——0.921052632
45.0——0.947368421
47.5——0.947368421
50.0——0.973684211
52.5——0.921052632
55.0——0.947368421
57.5——0.947368421
60.0——0.973684211
62.5——0.947368421
65.0——0.947368421
67.5——0.973684211
70.0——0.947368421
72.5——0.973684211
75.0——0.921052632
77.5——0.973684211
80.0——0.947368421
82.5——1
85.0——0.947368421
87.5——0.973684211
90.0——0.947368421

shiyiming

当我检验时发现， 在线性回归中， 还可以。如果用最大似然法，不是最好的。

shiyiming

太赤果果了，太银党了！
吴语中。

shiyiming

不会就是不会,你的废话太多了.你不像个男人!人渣!去找你妈吧.

shiyiming

maybe try the non-linear regression

shiyiming

to 一抹唇彩
人家开玩笑的嘛，你这个有点？？呵呵

这个问题其实就是评估模型好坏的过程，
首先用曲线方程预测出因变量，然后计算因变量与实际值之间的差（残差），下边就用一些统计量来评估这个残差，常用统计量有R^2,当然还有其它的，统计学书里能找出一大把。R^2越接近1越好。

shiyiming

同意楼上的说法。一句玩笑嘛。
我的做法是，
用proc reg fit c=a-y， y是你的给定曲线值。发现没有估计值是significant的。这说明你的模型和最佳曲线（最小二乘）没有大的不同。
但是同样的方法在proc genmod， 结果恰恰相反。genmod是maximum likelihood。

shiyiming

to 4772814
同意该方法，其实也是最原始最有效的方法啦

shiyiming

可怜我这挨了千万刀的猪头，又遭这莫辨公母的东西的口水掩埋！

shiyiming

可是,还有一个问题,那就是方程有了,R^2也能求出来,可是怎么检验这个非线性方程的显著性呢.