MATLAB中逐步回归分析的应用

本研究利用逐步回归分析方法，探讨了肾癌患者术后发生转移的风险因素。研究人员收集了一组接受肾切除术患者的临床病理数据，并从中抽取样本进行分析，以期找到与肾癌术后转移风险相关的关键因素。

在MATLAB统计工具箱中，逐步回归 (stepwise) 函数提供了一种精细化的回归分析方法。 初始模型包含所有自变量:使用 stepwise(x,y) 命令，可以构建一个包含所有自变量的初始模型。得到的 Stepwise Plot 图和 Stepwise Table 表格提供模型拟合度和变量显著性的关键信息。 虚线预示模型显著性不足:Stepwise Plot 图中的四条虚线表明模型的整体显著性较差，意味着该模型的预测能力可能有限。 识别最差变量:Stepwise Table 表格清晰地展示了每个变量的显著性。根据表格信息，可以确定变量 x3 和 x4 的显著性最差，暗示这些变量对模型的贡献微乎其微，可以考虑剔除。 逐步回归的核心在于迭代优化，通过不断地添加或移除变量，最终找到一个兼顾简洁性和预测能力的最佳模型。

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这是一个精选的优秀机器学习框架、库和软件列表，按语言分类。受到awesome-php启发，包括基于C的计算机视觉库、现代计算机视觉库VLFeat（带有Matlab工具箱）、多接口的OpenCV（支持C++、C、Python、Java和MATLAB，在Windows、Linux、Android和Mac OS上运行）、DLib（具有用于人脸检测和通用对象检测器训练的C++和Python接口）、Eblearn（面向对象的C++库，实现多种机器学习模型）、易于嵌入其他应用程序的ML工具、快速的核心外学习系统、快速增量算法套件、将军机器学习工具箱、简洁、可读、高效的深度学习框架（少于1000行代码）、并行优化的通用梯度提升库、卷积的快速C++/CUDA实现、用汉密尔顿蒙特卡洛采样实现完整贝叶斯统计推断的概率编程语言，以及一个简单的多武装Bandit库。

这是一个精选的机器学习框架、库和软件列表，以MATLAB代码为基础，灵感来自于awesome-php。包括基于C/C++的计算机视觉库，现代计算机视觉算法库如VLFeat和OpenCV（支持C++, C, Python, Java和MATLAB接口），以及面向对象的C++库Eblearn和快速增量算法套件等。这些工具不仅易于嵌入其他应用程序，还注重深度学习框架的清洁度、可读性和速度优化。

为完整掌握电力供应网络中用户节点的跨域调度行为，设计了基于WOE-Probit逐步回归的用户跨域行为模式挖掘系统。系统按照数据挖掘框架的结构类型，连接用户行为处理单元与信息存储模块，完成挖掘系统的硬件执行环境设计。基于跨域行为数据的归类原理，系统提取电网环境中的用户跨域行为指标，并构建逐步回归模型，实现系统的软件执行环境。结合硬件执行结构，完成整体挖掘系统设计。实验结果表明，相比传统BIC系统，新系统显著加快了用户节点数据调度频率，单位时间内跨越供应总量超9.3×10^14 T，实现了核心控制主机对电力网络用户跨域调度行为的实时监控。**