非参回归

针对传统判别算法对数据分布类型假定的局限，提出采用非参核密度算法建立多维数据的判别规则。该算法充分利用样本信息，显著提高判别精度，且不受分布假定的限制。

采用非参数统计方法分析耐热钢寿命预测主曲线，提出双指数主曲线形式，具有优良的统计推断特性。通过长时蠕变断裂数据检验发现，双指数主曲线在外推方面具有较强稳健性。

matlab开发：非正则化多变量线性回归。这篇文章演示了如何使用Matlab进行非正则化多变量线性回归分析。

这是一个用于解决非负约束下最小二乘回归问题的Matlab M文件，优化了Lawson & Hanson方法。

EstimHidden是一个专门用于非参数估计的包，适用于以下情况：1. 在观察到Z=X+noise1的卷积模型中估计X的密度；2. 在“变量误差”模型中估计函数b（漂移）和s^2（波动率），其中Z和Y遵循观察模型Z=X+noise1和Y=b(X)+s(X)noise2；3. 在随机波动率模型中估计函数b（漂移）和s^2（波动率），其中Z遵循观察模型Z=X+noise1，并且X_{i+1} = b(X_i) + s(X_i)noise2。对于噪声1的密度，我们考虑高斯（'正常'）、拉普拉斯（'symexp'）和log（Chi2）（'logchi2'）三种情况。

MATLAB 提供丰富的工具和函数，支持对相参脉冲串的各项参数进行精细设置，包括脉冲幅度、宽度、重复频率、初始相位等，方便用户根据特定需求进行仿真和分析。

等参Reissner-Mindlin板单元模型解析 该模型着重于矩形Reissner-Mindlin板单元的等参建模。相比类似的Mindlin等参弯曲壳单元，该模型更侧重于理论应用。与弯曲壳单元不同的是，Reissner-Mindlin板忽略了“Mz-z(Qz)”轴扭曲效应和“fx(u)”、“fy(u)”平面应力膜效应。需要注意的是，该理论应用忽略了单元总势能中的剪切变形能和膜应变能这两个分量。尽管如此，简单的节点元素模型依然揭示了扭曲力矩误差较大，但最大值仍然有趣。位移误差则相对较小。 等参元模型分析的核心在于对等效几何边界条件的并置参数化元模型进行分析。分析结果也与机械模型（卡斯蒂利亚诺悬臂梁理论）和结构分析程序SAP2000的结果进行了对比。

在Oracle SQL & PL-SQL中，调用过程时，实参以引用方式传递给形参。这些约束从实参传递到过程中，例如，强制指定CHAR和VARCHAR2参数的长度，以及NUMBER参数的精度或小数位数。声明中禁止指定这些约束，因为它们已从实参中获得。

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

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。