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主题：【求助】什么是lack-of-fit test（失拟）？

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henry1126
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发表于：2009/08/12 23:06:24 楼主 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
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最近投了一篇关于液质残留分析的文章，审稿人说一元线性拟合的相关系数R不能很好说明线性好坏，建议做lack-of-fit test。这是什么意思？求求大家帮忙了。SPSSV12.0可以做吗？F值和P值具体有什么意义？lack of fit 怎么判断线性好坏？

(哪位详细点教教我好吗？)
推荐答案：qpzsu回复于2009/08/18
orgin或excel,都可以处理,你最好参考本书,最小二乘法回归的方差分析

concentration    area                
0    0               
1.24    29152.3               
2.37    47025.3               
5.12    86852.3               
8.12    132450.6               
                   
                   
SUMMARY OUTPUT                   
                   
回归统计                   
Multiple R    0.99992619               
R Square    0.999852385               
Adjusted R Square    0.999778578               
标准误差    683.0099322               
观测值    4               
                   
方差分析                   
    df    SS    MS    F    Significance F
回归分析    1    6319604416    6319604416    13546.77306    7.38101E-05
残差    2    933005.1351    466502.5675       
总计    3    6320537421           
补充答案：

dickwang2008回复于2009/08/13



建议楼主在数据处理版块发个帖子询问一下，这边我帮你置顶看看有没有高人了解这个。

calfstone回复于2009/08/19

看看数据处理版的回复哈!

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2009/8/13 11:34:24 沙发 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
原文由 henry1126 发表:
最近投了一篇关于液质残留分析的文章，审稿人说一元线性拟合的相关系数R不能很好说明线性好坏，建议做lack-of-fit test。这是什么意思？求求大家帮忙了。SPSSV12.0可以做吗？F值和P值具体有什么意义？lack of fit 怎么判断线性好坏？

(哪位详细点教教我好吗？)


建议楼主在数据处理版块发个帖子询问一下，这边我帮你置顶看看有没有高人了解这个。
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2009/8/13 15:09:59 板凳 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
谢谢，正愁着呢
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2009/8/13 16:56:04 马扎 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
lack of fit
一般翻译为“失真检验”，你可以使用方差分析或F检验的方法对标准曲线检验，说明残差可以忽略。
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henry1126
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2009/8/17 9:45:36 地毯 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
原文由 qpzsu 发表:
lack of fit
一般翻译为“失真检验”，你可以使用方差分析或F检验的方法对标准曲线检验，说明残差可以忽略。

现在概念清楚了，那么spss软件可以处理马？
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qpzsu
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2009/8/18 14:45:18 地板 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
orgin或excel,都可以处理,你最好参考本书,最小二乘法回归的方差分析

concentration    area                
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1.24    29152.3               
2.37    47025.3               
5.12    86852.3               
8.12    132450.6               
                   
                   
SUMMARY OUTPUT                   
                   
回归统计                   
Multiple R    0.99992619               
R Square    0.999852385               
Adjusted R Square    0.999778578               
标准误差    683.0099322               
观测值    4               
                   
方差分析                   
    df    SS    MS    F    Significance F
回归分析    1    6319604416    6319604416    13546.77306    7.38101E-05
残差    2    933005.1351    466502.5675       
总计    3    6320537421           
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calfstone
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2009/8/19 21:37:11 6楼 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
看看数据处理版的回复哈!
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