科研论文数据拟合

问：论文中模型拟合自由度怎么算

1. 答：论文中模型拟合自由度计算方法：
   1、在统计学中，自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本含量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。
   2、首先，在估计总体的平均数时，由于样本中的n个数都是相互独立的，从其中抽出任何一个数都不影响其他数据，所以其自由度为n。在估计总体的方差时，使用的是离差平方和。只要n-1个数的离差平方和确定了，方差也就确定了；因为在均值确定后，如果知道了其中n-1个数的值，第n个数的值也就确定了。这里，均值就相当于一个限制条件，由于加了这个限制条件，估计总体方差的自由度为n-1。

问：论文中拟合曲线专家会验证吗

1. 答：不会。论文中拟合曲线审稿人都是相关学科的专家，很容易就看出来，不会验证。拟合曲线，是根据离散的数据点绘制的曲线，用于解决在工程设计或科学实验中所得到的数据往往是一张关于离散数据点的表。

问：论文数据分析，拟合度太低了怎么办

1. 答：模型整体的拟合优度小于0.5，对宏观问题来说，拟合的效果不是的太好；但如果是微观问题，一般大于0.2就算可以了