做擬合多少組數據有說服力

❶ 最小二乘法擬合最少需要多少組數據啊

通常數據越多越好。
要說最少的話，得看要擬合的變數有多少個，n個變數的話如果只有n個數據，那通常不用擬合，直接解方程組得出唯一解。
所以n個變數的話至少需要n+1個數據，才能做擬合。
比如平面上的直線，y=kx+b, 有2個變數，因為2點唯一確定了直線，故至少要3個數據來擬合。

❷ 曲線擬合最好不要少於幾組數據四組數據可行了嗎懇請各位大蝦指點迷津吧！急啊！

所謂的擬合就是待定參數少於方程數。比如你要線性擬合y=ax+b,x和y是數據，一組數據一個方程，a和b是待定參數，所以至少要3個方程。同理，如果你擬合二次函數，就要4個方程。當然數據越多約好，否則無法保證擬合與實際的物理特性是否吻合

❸ 用spss擬合出的公式計算出的數據與真實測量數據的殘差在什麼范圍可接受

這個沒有固定標準的，看你自己的要求就好了，看擬合好不好殘差，殘差平方和都只是一個方面指標，越小越好，但沒絕對參考標准，可以有相對標准，也就是不同模型預測殘差之間比較，另外就是用預測值和實際值求相關，相關系數越大越好

❹ 根據方程擬合出了一組實驗數據怎麼計算擬合的精度呢

右鍵-添加趨勢線-顯示R平方值，R平方值約接近1越精確，一般R平方值小數點後面有2~3個9比較好。