2021年数学建模国赛B组，多元线性回归在乙醇偶合制备 C4 烯烃中的应用

Matlab多元线性回归[ b , bint , r , rint , stats ]=regress ( y , x ) ，其中b 是回归方程中的参数估计值，bint 是b 的置信区间，r 和rint 分别表示残差及残差对应的置信区间。StatS 数组包含三个数字，分别是相关系数，F 统计量及对应的概率p 值。拟合结果：Y=b(1)x(1)+b(2)x(2)+b(3)x(3)+…+b(n)x(n)b(1)是系数,x(1)为全1的一个列向量。注意：不是插值。x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311

云南大学数学与统计学实验教学中心实验报告ó membre de reg té un període de temps humit. 6.3.10 estellat de la causa de racons: formigó desigual, local de baixa intensitat; o obrir morir prematurament, mètode d'extracció. Precaucions: designar un feed de monitor, mesura exacta de l'alimentació; temps suficient, despulla

机器学习系列6 使用Scikit-learn构建回归模型：简单线性回归、多项式回归与多元线性回归

Andrew Ng机器学习课程笔记--week2（多元线性回归&正规公式）

单相电表的相别信息对提高负荷管理和建模水平、改善供电质量和供电可靠性具有重要意义。依据单相电表采集电气量与供电台区关口电表采集电气量间的关联关系，提出一种基于多元线性回归的单相电表相别判断方法，构建了以关口电表电压、电流和单相电表电流为自变量，以单相电表电压为因变量的多元线性回归方程，对每一个单相电表分别计算其与关口电表A、B、C相构成的3个回归方程的决定系数，根据决定系数的大小来判断相别。利用实际抄表数据对所提方法进行了算例分析，分析结果表明所提方法具有较高的准确性和可靠性。

实验目的： 理解多元线性回归模型，根据实际问题，建立多元线性回归模型。 1、做出自变量与各个因变量的散点图，判断是否可以建立多元线性回归模型； 2、建立多元线性回归模型； 3、根据残差判断是否存在异常点； 4、模型的改进。 实验内容： 下表统计了30个人的血压、年龄、体重指数、吸烟习惯（0表示不吸烟，1表示吸烟）的值，判断是否可以建立线性回归模型，如果可以，建立血压与年龄、体重指数、吸烟习惯之间的线性回归模型。

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基于多元线性回归分析餐饮业营业收入的影响因素68798.doc

冷水机MLR 此存储库中的代码使用多元线性回归，该回归从实际操作数据中学习，以在 0.013 +/- 0.017（平均绝对误差 +/ 1 标准偏差）或 5% 误差的 kW/Ton 范围内建模和预测离心式冷水机性能0.6。 像这样的机器学习模型可用于优化冷却器和系统能效。 有兴趣的人可以通过添加更多有用的特征、更好地清理数据以及尝试新的机器学习算法来试验和改进这个模型。 数据集： Date_Time = excel 串行格式的日期和时间 KWperTon = 每吨冷却量测得的 kW Teo = 蒸发器出口处的水温（华氏度） Tei = 蒸发器入口处的水温（F 级） Fevap = 通过蒸发器的水流量 (gpm) Tci = 冷凝器入口处的水温（华氏度） Tco = 冷凝器出口处的水温（度数 F） Fcond = 通过冷凝器的水流量 (gpm) Pei = 蒸发器入口压力读