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算法大全第12章_回归分析

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普大帝        

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    我是普大帝,拼搏奋进,一往无前。
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    发表于 2022-7-12 10:28 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    你好!我是陪你一起进阶人生的普大帝!愿你成才!祝你成长!
    ; A+ y  J, r- Z; B( ?$ B为大家更新一些算法类的辅助资料,大家在想学习时,或者比赛急需时就可以按照对应的名字找到对应的算法,加以应用了。大家按照下图所示箭头处点击主题,就可以查看到其他算法类内容了,或者搜索框内输入算法大全,也可以搜索到对应的贴子,本篇为第12篇。
    0 f/ l  n' s9 R4 @+ W
    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。, S) L1 G# U7 f- a( j
    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:
    . A6 |# j2 o4 L- U& f3 L" e$ U(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);
    : {% o* w0 F4 c& }(ii)对回归模型的可信度进行检验;5 m; u2 `9 u9 k* b) v0 v
    (iii)判断每个自变量 ) 对 y 的影响是否显著;. V2 ^4 J2 f; M' a/ S- O
    (iv)诊断回归模型是否适合这组数据;
    : m: X" j" v* i# a! b( i7 o5 N(v)利用回归模型对 y 进行预报或控制。
    / Q8 E& p3 |+ p1 G! j6 k; H7 t2 y  k5 {. |
    8.png 9.png 10.png 11.png 7 v+ }$ y+ e6 i: Q7 W& L# V2 I! M0 ?
    下载资源查看完整版内容
    & d/ J0 V" r# N  k7 n) q. B0 F: ~. e0 S, M) T  i" I$ {, V
    $ s/ R# f2 [8 q9 U6 Z0 x) D

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