spss 可以拟合origin泊松分布拟合的曲线吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-01-29 13:55 标签： 泊松分布拟合
SPSS聚类分析散点图中加入拟合回归曲线
SPSS聚类分析散点图中加入拟合回归曲线的方法：
选择Graph--Scatter/dot..
在新的对话框中选择simple scatter，单击define。
将两个变量分别拖到X axis和Y axis。单击OK。
图形生成了。
双击图形，出来一个新的窗体。在这个窗体的图形中，单击任意一个点，确保所有的点都被选中。
点击菜单 “Elements”，选择“Fit lines at
total”,出来一个新的对话框“Properties”，并且原来的图形加入了一个线性回归直线。
在对话框“Properties”选择选项卡“Fit Line”,选中"Linear"。
单击“Apply”,单击“Close”。
待续！！！
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。在对数线性模型中，我们假设单元格频数分布为多项式分布，但是还有一类分类变量分布也是经常用到的，就是Poisson分布。
Poisson分布是某件事发生次数的概率分布，用于描述单位时间、单位面积、单位空间内某件事发生的次数规律，在对数线性模型中 ，如果单元格频数分布服从Poisson分布，那么拟合的模型就是Poisson对数线性模型，由于其结构和回归模型类似，因此也可以称
为Poisson回归模型。
由于Poisson回归模型也属于对数线性模型的一种，因此也包含在对数线性模型的过程中
例，希望分析冠心病与抽烟、年龄两个因素是否有关，收集了一组数据，由于冠心病在人群中致死率较低，因此可以假设其服从
Poisson分布，使用Poisson回归进行拟合。
收集的数据如下smoke和agecls为因素变量，其余为死亡数和观察数，该数据组成为频数表形式，因此需要将died变量进行加权处理
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1.75亿学生的选择
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1.75亿学生的选择
spss的直线拟合好还是曲线拟合好（在拟合度相差很小的情况下）用SPSS做了很多种拟合曲线，其中曲线cubic的拟合度最好（0.970），但是linear的直线拟合度也很好（0.960），而且从散点图上看也很符合直线趋势，这种情况下选择哪种好呢，需不需要避开繁杂的曲线公式选择表简单的直线拟合呢？
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如果曲线拟合的效果跟直线拟合的效果相差不大，总是选择直线。用于拟合的样本值是有实际意义的吧，那么线性函数中变量的系数实际意义明确，计算结果容易解释。如果要做预测，那么线性函数的计算量，跟其他函数相比比较小。
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