matlab pam代码 容量功能 该项目包含一些简单的C函数，用于评估通信系统中的基本信息理论量。 这些功能是为光通信而设计的，但是它们可以应用于任何通信系统。 所有这些功能都包含在文件中，也可以在头文件的帮助下包含在其他程序中。 由于大多数人使用，所以此代码包含MEX函数以使用MATLAB调用C函数。 系统要求和编译说明 该代码是为64位Linux设计的。 特定于Windows的说明可用。 要在Linux下进行编译，它需要以下软件/库： MATLAB R2018a（或更高版本） OpenMP的 海湾合作委员会 制作 要编译它，只需运行make 。 附带功能 使用编写有关该功能的完整文档。 暂时包括的功能允许： 针对AWGN信道的AWGN互信息（MI）的蒙特卡洛评估，用于实数（PAM）和复杂（QAM）调制格式。 针对实数（PAM）和复数（QAM）调制格式的AWGN信道的按位对数似然比（LLR）的计算。 使用针对实际（PAM）和复杂（QAM）调制格式的高斯赫尔姆正交积分对AWGN和AWGN-BICM信道进行互信息（MI）的分析评估。 具有残留相位噪声的AWGN信道的按位对数似然比（LL

残差分析的内容 分析残差是否为服从均值为0的正态分布； 分析残差序列是否独立； 分析残差是否为等方差的正态分布（也叫异方差分析）； 探测样本中的异常值和强影响点。

利用Matlab和SPSS软件进行线性回归分析，数学建模用得着！

非常好的多元回归分析资料。 多元回归分析原理 　　回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系, 但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。

计算一组数据之间的互信息，利用了核密度估计函数

Logistic 回归常用于分析二分类因变量与多个自变量的关 系， 本文通过案例解析分类变量的 Logistic 回归， 借助于 SPSS 软件 实现 Logistic 回归过程， 并对多分类因变量的 Logistic 回归做简单 介绍。

应用回归分析答案，是软件操作后的实验结果，可以参考对照

社会科学文献出版社出版的《回归分析》一书，由谢宇主编，此为影印版，仅用于学习交流，不可用于任何商业用途。侵删！

（3）上述两种方法的比较 方法（1）给出组内和组间的检验结果，计算出显著性水平；方法（2）只给出组建检验， 另外计算出相关系数和显著性水平。 二、QAP回归分析 QAP 回归的目的是研究多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系，并且对 r 的平方的显著 性进行评价。在具体计算的时候要经过两步。首先，针对自变量矩阵和因变量矩阵的对应元 素进行标准的多元回归分析；其次，对因变量矩阵的各行和各列进行（同时）随机置换，然 后重新计算回归，保存所有的系数值以及判定系数 r2 值。重复这种步骤几百次，以便估计 统计量的标准误（standard errors）。对于每个系数来说，该程序将计算出在全部随机置换的 次数中，产生的系数大于或等于第一步计算时得到的系数的随机置换所占的比例。在进行多 元回归的 QAP分析的时候，最主要要求是回归中的所有变量（即所有矩阵）必须是 1-模矩 阵，即必须是 N×N的方阵。如果给出的是“个人-事件”关系网络等隶属关系数据，可以利用 UCINET中的算法（Data>Affiliations）转换为 N×N矩阵。关于 QAP多元回归分析，这里仅 举 24个国家之间的多种关系数据加以说明（有关 QAP回归的具体细节，请参见 Krackhardt, 1988）。

基于回归分析的饱和水和饱和水蒸汽密度的软测量 检测