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

两自变量的值输入X1、X2矩阵，因变量的值输入Y1矩阵。循环计算多元线性回归。

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多元线性回归：大气中的二氧化碳浓度 作者：亚特兰大刘，Maruthi Mutnuri，格雷格·卡梅伦，埃德温·阿奎尔 日期： 2020年秋季 基于全球能源消耗，人均GDP和全球人口的大气CO2浓度水平的统计分析。 该分析的主要目标之一是捕获与线性回归有关的模型选择和假设测试过程。 整个项目通过RStudio完成。 程序 变量选择 假设： 线性度 独立 常态 等方差 多共线性 影响点和异常值 解释系数 预测未来大气中的二氧化碳水平

SAS多元线性回归分析与残差分析实验结果和数据集

使用于TensorFlow2 的多变量波士顿房价预测模型的代码，用于线性回归分析，此为直接在Anaconda的Jupyter 上使用