漂亮公式
一个小的Java库，用于将数学公式解析为LaTeX并将其显示为图像。
式：
(a_1 / (b_1 + sqrt(c))^2) + sin(a_2 * b_2)
图片：
胶乳：
\left ( \frac {{a}_{1}}{{ \left ({b}_{1}+ \sqrt {c} \right )}^{2}} \right )+ \sin { \left ({a}_{2} \cdot {b}_{2} \right )}
安装
获取最新版本，并将pretty-formula.jar以及所有依赖项从lib目录添加到您的项目。
用法
Pretty-Formula提供了三个函数，可将
2022-11-22 00:15:46
4.39MB
1
二、多元线性回归预测模型的显著性检验
与一元线性回归的情形类似，也应检验y与x1,x2…，xm之间的线性相关关系是否显著。只有线性相关关系显著时，所求得的多元线性回归模型才有应用价值，这时，也称回归模型（方程）的回归效果显著。
但与一元线性回归也有不同之处：一元线性回归中只有一个自变量，“回归效果不显著”与“b=0”是一回事；对于多元线性回归则要复杂得多，否定了假设
“H0：b1=b2=…=bm=0”时，认为多元线性回归方程的“整个回归效果是显著的”，有一定实用价值，但并不等于说y与所有的自变量xj(j=1，2，…，m)均有密切的相关关系，也可能有某几个xj与y 的相关关系并不密切，但没有影响大局。因此，对多元线性回归模型，除了要检验“整个回归效果是否显著”外，还应逐个检验每个回归系数bj(j=1，2，…，m)是否为零，以便分辨出哪些xj对y无显著影响。下面分别加以讨论。
2022-11-21 22:36:15
1006KB
1