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标题: 算法大全第12章_回归分析 [打印本页]

作者: 普大帝    时间: 2022-7-12 10:28
标题: 算法大全第12章_回归分析
你好!我是陪你一起进阶人生的普大帝!愿你成才!祝你成长!# k9 C% I* Q1 {, r% h& ^
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  S' C) T- C: ~1 r3 x; C; I8 I) F, F" F前面我们讲过曲线拟合问题。曲线拟合问题的特点是,根据得到的若干有关变量的一组数据,寻找因变量与(一个或几个)自变量之间的一个函数,使这个函数对那组数据拟合得最好。通常,函数的形式可以由经验、先验知识或对数据的直观观察决定,要作的工作是由数据用最小二乘法计算函数中的待定系数。从计算的角度看,问题似乎已经完全解决了,还有进一步研究的必要吗?从数理统计的观点看,这里涉及的都是随机变量,我们根据一个样本计算出的那些系数,只是它们的一个(点)估计,应该对它们作区间估计或假设检验,如果置信区间太大,甚至包含了零点,那么系数的估计值是没有多大意义的。另外也可以用方差分析方法对模型的误差进行分析,对拟合的优劣给出评价。简单地说,回归分析就是对拟合问题作的统计分析。3 }" o2 q3 Q6 E2 V5 i, Q
具体地说,回归分析在一组数据的基础上研究这样几个问题:; [( M9 r! H) r
(i)建立因变量 y 与自变量x 1,x2, xm 之间的回归模型(经验公式);0 E% }# K. ?' x& R) b
(ii)对回归模型的可信度进行检验;
* l! M& g* w  H0 @' G(iii)判断每个自变量 ) 对 y 的影响是否显著;
. @3 t! }/ I+ F: @(iv)诊断回归模型是否适合这组数据;3 y5 G) j0 ]9 v  U0 L/ T
(v)利用回归模型对 y 进行预报或控制。
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0 I+ o  @" x7 B) {0 D" P& a 8.png 9.png 10.png 11.png
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作者: 数模老哥    时间: 2022-7-22 06:35
发表回复6666666
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作者: 数模老哥    时间: 2022-9-5 22:30
6666666666! K2 m, w  C" I' S1 [

作者: 1051373629    时间: 2022-10-22 09:43
感谢楼主的资料5 v+ d; J) v' j. O: a; O





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