神经网络BP算法与回归分析算法进行统计预测的比较研究

2-1数据是火灾例题的数据、2-7是另外一题的数据、附上两份R语言代码。具体使用与解释在我写的另外一篇博客上面

3．残差分析，作残差图： rcoplot(r,rint) 从残差图可以看出，除第二个数据外，其余数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型 y=-16.073+0.7194x能较好的符合原始数据，而第二个数据可视为异常点. 4．预测及作图： z=b(1)+b(2)* plot(x,Y,'k+',x,z,'r') 返回 To MATLAB(liti12)

使用matlab，计算高光谱图像两个波段的灰度分布，灰度概率以及两幅图像的互信息熵。

科学家分析了吉尼系数数值估算的不同方法。 使用洛伦兹曲线，已经进行了各种数值积分尝试以识别准确的估计值。 主要的替代方法是梯形，辛普森和拉格朗日规则。 它们都是Newton-Cotes方法的特例。 在这项研究中，我们通过多项式回归模型来近似Lorenz曲线，并整合最佳回归模型以对基尼系数进行数值估计。 尝试在理论Lorenz曲线和具有已知基尼指数的经验Lorenz曲线上进行检查。 在所有情况下，拟议的方法似乎是文献中提出的较早方法的良好替代方案。

用于变量选择的自举软收缩 (BOSS) 方法

自变量中有定性变量的回归 例1(highschoo.sav)的数据中,还有一个自变量是定性变量“收入”,以虚拟变量或哑元(dummy variable)的方式出现;这里收入的“低”,“中”,“高”，用1,2,3来代表.所以,如果要用这种哑元进行前面回归就没有道理了. 以例1数据为例,可以用下面的模型来描述:

简单易用的小程序——不超过550KB——轻松解决二元一次的线性数据拟合问题 按照提示输入数据即可迅速得到所求的最优线性方程！

在训练集中共有7400个样本，每个样本有23个特征，利用ascore,category，description，……，program_exp，fund_exp，admin_exp等23个特征，预测出score值。

之字形回旋镖 概述 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法用于从概率分布中进行采样，例如贝叶斯模型中的后验分布。 在ZigZagBoomerang.jl中实现的分段确定性蒙特卡洛（PDMC）方法具有相同的目标，不同的是，此处的分布是通过粒子的连续运动而不是一次移动一个点来进行探索的。 在此，粒子在随机时间改变方向，并在确定性轨迹上移动（例如，沿着恒定速度的直线，请参见图片） 校准随机方向的变化，以使粒子的轨迹采样正确的分布； 从轨迹可以估算出感兴趣的量，例如后均值和标准差。 是否改变方向的决定仅需要评估偏导数，该偏导数依赖于很少的坐标-坐标在马尔可夫毯子中的邻域。 这样就可以使用Julia的多线程并行性（或其他形式的并行计算）来利用多个处理器内核。 约里斯·比尔肯（Joris Bierken）的“以及我们关于话语是ZigZagBoomerang.jl所涵盖方法的理论和应用的良好起点。