陈希孺-线性回归分析.pdf

有关回归分析的所有算法，包括详细的原理介绍及具体的matlab代码，很适合初学者使用，及有关工程人员参考；其中包含了一元线性回归、最小二乘估计方法、显著性检验、多元线性回归、利用回归模型预测、非线性回归、逐步回归等

根据下表某猪场25头肥猪的数据资料，瘦肉量y对其它变量进行多元回归分析。

本文以数据结构中的模块化思想为指导,提出房价预测的研究框架. 根据研究框架中对小样本数据的处理方法,首先运用主成分分析法对众多影响房价的因素进行筛选,得出影响房地产价格的综合指标，并采用了时差相关分析法得到各个影响因素的先行指标、同步指标、滞后指标。然后建立岭回归模型并对长沙房价进行了仿真预测,同时对结果进行了误差分析,得到2010年与2011长沙市的商品房销售价格将分别同比增长9.58%和11.32%的结论.同时还认为, 人口净增率、竣工面积和施工面积是影响长沙房地产价格的主要因素。

该文件的目的是为初学者提供一种方法来理解和分析回归分析中的时变系数值，尤其是金融数据分析。 该文件可轻松自定义以满足要求，并包含描述代码的信息以方便使用。 我自己是 Matlab 的新手，应该注意的是，绝对有可能使文件更高效，我目前正在努力这样做。 因此，将非常感谢来自更高级用户的评论。 谢谢卡兰

残差独立性分析的三种方法 第一，绘制残差序列图 残差随着时间推移呈现有规律的变化， 表明残差序列存在一定的自相关。 t e t e * t为样本期或时间

对于NMI计算的python实现

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用SAS软件insight模块对煤质指标,灰分、全水分与发热量进行数学建模,建立了二元线性回归方程,根据分析化验数据灰分、全水分预测发热量,全面掌握煤质指标,指导褐煤的合理搭配生产和销售,同时减轻煤质分析工作量,具有重要意义。

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