化学计量学回归工具的统计视角

高阶统计量matlab工具包的应用

使用该exe文件解压高阶统计量的matlab工具箱，并参考内附的使用手册。

Matlab 2 2024-07-29

Matlab回归分析计算t统计量代码色差模拟与校正

2017年春季，阿尔伯塔大学计算机科学系的博士伯纳德·拉诺斯（Bernard Llanos）与Y.-H博士合作，开发了一种通过光谱重建实现去马赛克和色差校正的Matlab回归分析计算t统计量代码。该代码功能包括图像配准、色彩空间转换、光谱信息重采样以及批量图像处理和输出，用于校正横向色差，并可在RGB或光谱图像上执行扭曲，以优化图像质量。

Matlab 1 2024-07-27

统计描述：总体、样本、误差和统计量

深入了解统计分析，从总体、样本到误差和基本统计量。

数据挖掘 10 2024-05-15

MATLAB数据统计分析的基本统计量

随机变量x的基本统计量可以通过以下MATLAB命令进行计算：均值：mean(x)，中位数：median(x)，标准差：std(x)，方差：var(x)，偏度：skewness(x)，峰度：kurtosis(x)。例如，对于职工工资总额x，可以使用上述命令计算其基本统计量。

Matlab 0 2024-08-13

MATLAB统计工具箱回归分析命令

本节介绍MATLAB统计工具箱提供的回归分析命令，涵盖多元线性回归、多项式回归、非线性回归以及逐步回归。 多元线性回归: 用于建立一个或多个自变量与因变量之间线性关系的模型。 多项式回归: 适用于自变量与因变量之间关系可以用多项式函数拟合的情况。 非线性回归: 用于构建因变量和自变量之间非线性关系的模型。 逐步回归: 通过逐步添加或删除自变量，找到最优回归模型的一种方法。

算法与数据结构 3 2024-06-04

混合模型：统计方法的统一视角

混合模型近年来在统计分析中扮演着越来越重要的角色，这得益于计算机技术的进步推动了其应用。许多统计方法可以被视为混合模型的具体实例，这不仅拓展了我们对混合模型的理解，也增强了相关方法在实际问题中的适用性，尤其是在参数估计领域。从混合模型的角度，探讨其如何为各种统计方法提供一个统一的框架，并分析其在处理潜在结构数据时的优势。

统计分析 2 2024-06-21

Excel统计分析的新视角

Excel的界面标题栏菜单栏工具栏编辑栏列标单元格工作区行号滚动按钮表格签滚动条任务窗格下拉按钮Office助手

统计分析 1 2024-07-15

SPSS连续变量统计量设置

SPSS连续变量统计量设置 选中目标变量图标（例如，Horsepower）后，Summary Statistics按钮将被激活。 点击 Summary Statistics 按钮，弹出统计量设置对话框。 通过对话框右侧的上下移动按钮，可以调整统计量的计算顺序。例如，若要优先计算频数，可将其移动至均数上方。

统计分析 2 2024-05-24

MATLAB统计工具箱中的线性回归分析命令

使用MATLAB统计工具箱中的回归分析命令，对变量y和x1、x2进行线性回归： X=[ones(13,1) x1 x2]; b=regress(y,X)，得到结果：b = 52.5773 1.4683 0.6623。因此，最终的回归模型为：y=52.5773+1.4683x1+0.6623x2。返回给MATLAB(liti52)。

算法与数据结构 2 2024-07-17