多変数方程式に対する曲線フィット<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私はいくつかの結果があります、私は変数間の関係を記述できる方程式を見つけるためにカーブフィットを使いたいです。私は3つの変数があるので方程式はこのフォーマットを持つべきです "y = f（x1、x2、x3）" 。あなたが私を導いてくれたら私は曲線当てはめを使って3つの変数を持つ方程式を見つけることができる方法を教えてくれますか？
多変量方程式に対するカーブフィットアデル、
モデルをフィットさせてから予測式を保存しましたか？その場合は、データテーブルに移動して予測式の列見出しを右クリックし、リストから[式]を選択します。 これにより、Yが暗黙に指定されていることに留意しながら、上記で提案した形式で式が表示されます。 モデルがFit YbyXプラットフォームにどれだけ予測できるかを確認したい場合は、元のYデータをY Responseに、保存した予測式をX Factorに入れて、OKをクリックします。 その後、二変量フィットによって赤いホットスポットに移動し、フィットラインを選択してフィット統計を取得できます。
多変量方程式に対するカーブフィットアデル、私は "Fit Model"プラットフォームから始めて、y = f（X 1、X 2、X 3）のための最良の方程式を発見するでしょう。 それから、データを3-Dグラフにプロットするのはかなり簡単な練習です。
