房屋价格预测器 目的和技术：以下程序使用Python ， Matplotlib ， Numpy ， Sympy ， Pandas和sci-kit预测波士顿市的房价。 程序： 提出问题 收集数据 清理数据 探索可能性和相关性 图形化地建模数据 评估功能内的价格 算法：我实现了一个多元线性回归模型来预测房价。这种方法也称为多元回归，是一种统计技术，它使用几个参数变量来预测响应变量的结果。在这种情况下，我从数据集中提取了几个变量，包括房价，犯罪率，年龄，距水的近距离，税收等，以使我的模型更准确。我挑选出与初始价格数据相对应的p值较低的变量，以及对于此特定问题具有逻辑意义的其他条件。然后，我将自己的知识运用到分配方法，标准差，MSE，RMSE等方面……对房价进行最终计算。 另外，我考虑了线性回归中的多重共线性等问题，以确保我的程序尽可能精确。 数据可视化工作： 下面是一个模型，用于说明数据集中变量

针对传统主成分分析及相关方法对多元时间序列特征表示的局限性,以及降维效果对数据相似性度量质量的影响,从数据形态特征的角度出发,提出一种关键形态特征的多元时间序列降维方法.利用动态时间弯曲方法找出训练集每个类别的中心多元时间序列,根据形态特征找出每个中心多元时间序列的关键特征变量分量的重要度,使用重要度提取若干个关键特征变量分量,达到数据降维的目的.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法能够有效地根据形态特征对多元时间序列进行降维,并且能够取得更好的分类效果.

行业分类-电信-一种瞬态触发信号的多元统计视觉模型.rar

多元广义自回归条件异方差模型（GARCH），即多元GARCH或MGARCH。用于多元建模及预测。

阶乘matlab代码MFEA 多元进化算法 论文：用于单目标连续优化的进化多任务处理：基准问题，性能指标和基准结果 Matlab代码：（可以在此处查看我们实验室的其他代码）

这是我老是上课用的多元统计分析课件，本人认为不错，给大家分享

传统上，葡萄栽培者对研究葡萄叶/叶柄的生物化学与其相关光谱反射率之间的关系具有浓厚的兴趣，以便了解果实的成熟率，水分状况，营养水平和疾病风险。 在本文中，我们对330至2510 nm的反射波长区域（986个总光谱带）实施成像光谱（高光谱）反射率数据，以评估葡萄园的营养状况。 这构成了带有病态协方差矩阵的高维数据集。 对有助于营养评估和预测的有用信息的变量（波段）的识别在多元统计建模中起着关键作用。 近年来，研究人员已成功开发出许多连续的，几乎无偏的，稀疏且准确的变量选择方法来克服此问题。 本文比较了四种正则化和一种功能回归方法：弹性网，多步自适应弹性网，Minimax凹面惩罚，迭代确定性独立筛选以及用于波长变量选择的功能数据分析。 此后，使用逐步回归可增强这些正则化稀疏模型的预测性能。 使用高维和高度相关的葡萄高光谱数据集进行回归方法的比较研究表明，Elastic Net用于变量选择的性能产生了最佳的预测能力。

利用牛顿迭代法求解多元非线性方程组，包含MATLAB程序源码和运行结果。

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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