MVRC脑网络的组融合多元回归建模与MATLAB开发

多元线性回归模型：y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βmxm + ε 样本多元线性回归方程：y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bmxm 离回归平方和和回归平方和：SSy = Q y/12…m + U y/12…m

多元回归分析模型y = b0 + b1x1 + b2x2 + . . . bkxk + u，在matlab环境下得到了广泛的应用。

本研究使用密度泛函理论（DFT）描述符，对18个异羟肟酸分子进行了QSAR分析，以预测其对组蛋白脱乙酰基酶7的抑制活性。研究采用了主成分分析（PCA）、上升层次分类（AHC）、线性多元回归（LMR）和非线性多元回归（NLMR）方法。通过DFT计算获得了异羟肟酸化合物的结构和性质信息。多元统计分析建立了两个量子描述子模型（MLR模型和MNLR模型），重点关注电子亲和力（AE）、OH键振动频率（ν（OH））和NH键振动频率（ν（NH））。LMR模型显示出良好的预测性能（R2 = 0.9659，S = 0.488，F = 85，p值

在数据挖掘领域，多元回归方差分析是分解t总离差平方和的重要工具，显著性检验则关注多元相关系数的回归离差平方和与偏相关系数。

这个函数利用给定的回归变量在Matlab中执行标准的多元OLS回归。回归变量应为列向量，观察值应在行中提供。回归结果包括模型的系数、估计值和残差，分别存储在单独的矩阵中。与Matlab提供的标准回归代码相比，它具有更快的运行速度，并且在一个全面的位置提供更多信息，使用户可以轻松访问所需的所有信息。该函数无需额外安装统计工具箱即可运行。此外，它还提供了异方差一致的标准误差（White 1980），并且未来将进一步扩展以支持滚动窗口回归分析。

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开发贝叶斯自回归建模，涵盖了贝叶斯单变量自回归模型的规范和估计过程。

Matlab开发了专用工具箱，用于在Q0参考框架中进行电力网络的建模和分析。工具箱支持对DQ0参考框架中的对称电网、发电机和负载的动力学进行详细分析。

此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络（MRFN），用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学（CWRU）的机械故障预防技术（MFPT）数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”，您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码，请参考以下步骤。如果您有任何问题，请联系Hui Yu或作者。