回归分析中的函数形式

Matlab中的多元线性回归分析

多元线性回归分析是一种统计方法，探索多个自变量与因变量之间的关系，介绍了其基本原理及在Matlab中的实现方法。

Matlab 3 2024-07-30

多元线性回归分析的regress函数示例代码

regress函数功能非常强大，它能够进行多元线性回归分析。使用该函数，我们不仅可以获取线性回归模型的各项系数，还能得到多种有意义的统计参数，这些参数有助于深入分析回归模型的性能。提供了regress函数的实际应用示例代码。

数据挖掘 0 2024-08-14

Matlab中的分位数回归分析

这是一段包含Matlab代码的分位数回归分析，代码完备且有详细注释，还显示了运行时间。

Matlab 0 2024-09-27

灵敏度分析在回归分析中的应用

灵敏度分析假设：对于N个样本和3个特征属性F1/F2/F3，依次计算它们的均值和标准差。将(m1, m2, m3)作为输入，模型输出为M。若要评估F1的影响，输入变为(m1+δ1*10%, m2, m3)，输出为M+ΔM1。通过比较三个特征属性对输出的影响结果来分析灵敏度。

数据挖掘 3 2024-07-16

回归分析

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子

统计分析 4 2024-05-01

MATLAB中逐步回归分析的应用

逐步回归分析是通过MATLAB中的stepwise函数进行的，利用交互式环境进行详细分析。

Matlab 0 2024-10-01

R软件中的一元线性回归分析

在R软件中实现一元回归分析，通过弹性统计分析，快速完成一元回归建模。

统计分析 5 2024-04-30

回归分析的基本流程

回归分析是统计学中的一般过程，用于研究变量之间的关系。该方法通过建立数学模型来预测一个变量（因变量）如何随着一个或多个其他变量（自变量）的变化而变化。在实际应用中，回归分析被广泛用于预测和解释数据，帮助研究人员理解变量之间的复杂关系。

数据挖掘 0 2024-08-13

回归分析原理

回归分析探讨变量之间的关系，将因变量表示为自变量的函数。理想化模型（如抛物线公式）在一定条件下适用。然而，现实中存在不确定性（如干扰因素），导致单次实验结果无法精确预测。概率因果模式认为，当实验次数足够多时，平均结果具有确定性，即使单次结果是随机的。

统计分析 6 2024-04-30