全国GDP与全国技术贸易额之间的线性回归分析,徐超,,回归分析法(regression analysis)是通过研究两个或两个以上变量之间的相关关系对未来进行预测的一种数学方法,它不仅提供了建立变量之�
2021-12-07 13:08:48 368KB 首发论文
1
陈希孺-线性回归分析.pdf
2021-12-01 20:51:29 3.1MB 机器学习 神经网络 数据 线性回归
1
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
2021-11-24 22:59:41 4.9MB 线性回归分析
1
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。
2021-11-20 12:53:25 679KB 行业研究
1
一元线性回归分析模型在家庭消费支出预测中的应用,高玉,周树民,介绍一元线性回归分析的基本概念和方法原理,并以2001年到2010年国民的城镇居民家庭人均支配收入(简称
2021-11-07 20:24:58 268KB 首发论文
1
利用最小二乘法做线性回归,计算残差。
2021-11-01 18:06:00 2KB 最小二乘法 线性回归 残差
1
c语言写的线性 回归分析方程和时间趋势分析方程,函数形式,源码下载
2021-10-20 12:50:06 7KB 线性回归分析
1
使用SPSS软件进行线性回归分析,包括回归分析概述 线性回归分析 回归方程的统计检验 多元回归分析中的其他问题 线性回归分析的基本操作 线性回归分析的应用举例 曲线估计
2021-10-20 08:27:30 1.11MB 线性回归
1
基于jupyter notebook的python编程—–运用sklearn库,导入文件数据模拟多元线性回归分析的目录一、运行jupyter notebook,搭建python环境1、打开Windows终端命令行,输入==jupyter notebook==,打开我们的jupyter工具,如下所示:2、在jupyter的web网页中创建python文件,如下所示:3、现在就可以在jupyter的代码行里面输入我们的代码啦!二、以下列的xlsx表格文件为例,编写我们的最小二乘法的python代码的分解步骤1、导入我们需要的基本库2、导入我们数据文件==多元线性回归.xlsx==3、为我们的x,y
2021-10-15 14:13:43 125KB ar jupyter le
1
二、线性回归的适用条件 线性趋势:即自变量与因变量的关系是线性的。 独立性:因变量Y的取值相互独立。反映在方程中即残差独立。 正态性:即自变量的任何一个线性组合,Y应该服从正态分布。反映在方程中即残差Ei服从正态分布。 方差齐性:自变量的任何一个线性组合,Y的方差相同。
2021-10-10 15:44:18 250KB 数据分析
1