化学计量学回归工具的统计视角

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

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

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

金融科技视角下的QR分位数回归

随着金融科技的发展，QR分位数回归方法在数据分析中日益突出。

统计分析 0 2024-09-13

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

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

常见统计量与分布函数简介

在统计学中，我们常用一些统计量来总结数据特征，如样本均值、样本方差和样本标准差等。此外，还有常见的离散型分布，如单点分布、二项分布和泊松分布等。每种分布都有其特定的数学定义和应用场景。

算法与数据结构 0 2024-09-13

用于神经科学研究的Matlab回归分析t统计量计算脚本和函数集合

GC_clean是GNU Octave（兼容Matlab）的脚本和函数集合，专为计算和研究Granger因果关系（GC）而开发。这些代码能够在普通PC上快速计算多达一千个变量的条件GC，对于已知相关性的情况下仅需10分钟。代码包括时域和频域GC的计算方法，还提供统计检验（如p值和置信区间），尽管主要用于研究目的。请注意，代码的正确性是首要考虑，尽管在违反GC基本假设的输入情况下，鲁棒性可能会受到影响。详细功能概述可以查阅相关文献。

Matlab 1 2024-07-30