最小二乘法求线性回归方程.cpp

通过sas软件，拟合出多元线性回归方程，接着求出其残差、学生化残差、杠杆量等，进而求出学生化残差，画出QQ图，画出残差图，最后进行BOX-COX变换。

Python 线性回归方程计算，导入EXCEL数据，计算线性拟合函数K和B值，并用图像展现样本数据和拟合函数

最小二乘法是先将方程自变量与因变量化为系数矩阵X，再求该矩阵的转置矩阵（X1），接着求矩阵X与他的转置矩阵的X1的乘积（X2），然后求X2的逆矩阵。最后整合为系数矩阵W，求解后分别对应截距b、a1、和a2。可见计算一个矩阵的逆是相当耗费时间且复杂的,而且求逆也会存在数值不稳定的情况。 梯度下降法迭代的次数可能会比较多,但是相对来说计算量并不是很大。且其有收敛性保证。故在大数据量的时候,使用梯度下降法比较好。 梯度下降法 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import

多远线性回归方程C语言程序：程序中以二维数组的形式初始化输入需要进行预测的样本数据，利用对样本数据数组进行转化的函数（huiguifangcheng）求得系数数组，接着利用线性方程求解函数（LinearEquations）对系数数组进行求解，再利用输出函数（yuce）对求得的回归线性方程模型进行输出和检验，最后还要利用预测函数（yuce）对所要预测的值进行预测。