做拟合多少组数据有说服力

❶ 最小二乘法拟合最少需要多少组数据啊

通常数据越多越好。
要说最少的话，得看要拟合的变量有多少个，n个变量的话如果只有n个数据，那通常不用拟合，直接解方程组得出唯一解。
所以n个变量的话至少需要n+1个数据，才能做拟合。
比如平面上的直线，y=kx+b, 有2个变量，因为2点唯一确定了直线，故至少要3个数据来拟合。

❷ 曲线拟合最好不要少于几组数据四组数据可行了吗恳请各位大虾指点迷津吧！急啊！

所谓的拟合就是待定参数少于方程数。比如你要线性拟合y=ax+b,x和y是数据，一组数据一个方程，a和b是待定参数，所以至少要3个方程。同理，如果你拟合二次函数，就要4个方程。当然数据越多约好，否则无法保证拟合与实际的物理特性是否吻合

❸ 用spss拟合出的公式计算出的数据与真实测量数据的残差在什么范围可接受

这个没有固定标准的，看你自己的要求就好了，看拟合好不好残差，残差平方和都只是一个方面指标，越小越好，但没绝对参考标准，可以有相对标准，也就是不同模型预测残差之间比较，另外就是用预测值和实际值求相关，相关系数越大越好

❹ 根据方程拟合出了一组实验数据怎么计算拟合的精度呢

右键-添加趋势线-显示R平方值，R平方值约接近1越精确，一般R平方值小数点后面有2~3个9比较好。