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curvfit
- Curve fitting（一）绘制散点图，决定曲线类型 （二）曲线直线化变换（三）建立线性回归方程(四)用线性回归拟合曲线-Curve fitting (1) mapping of plot, decided to curve type (2) linear curve Transform (3) linear regression equation (4) using linear regression curve
caculation1
- 主要介绍回归分析，即确定自变量与因变量之间的定量关系，所建立的定量表达式称为回归方程；对自变量与因变量之间的关系进行检验； -introduced regression analysis, identify variables and dependent variables between the quantitative relationship, the establishment of quantitative formula known as the regression equat
caculation2
- 主要介绍逐步回归的方法，并介绍如何利用逐步回归建立最佳线性回归方程。-introduced stepwise regression method, and how to use stepwise regression to establish the best linear regression equation.
lineAndTest
- 实现一元线性回归分析并进行F,t检验,以便对得出的回归方程进行线性显著性分析-achieving a linear regression analysis and F, t test, in order to come to the linear regression equation significantly Analysis
sltj
- 进行常规数理统计和各种形式的回归分析，给出回归方程并通过比较比较确定最优回归形式。-conventional mathematical statistics and various forms of regression analysis. and the regression equation is given by comparing the comparison to determine the optimal form of reunification.
zhubuhuigui
- 逐步回归的基本思想是有进有出。具体做法是将变量一个一个引入，当每引入一个自变量后，对已选入的变量要进行逐个检验，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，要将其剔除。引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行 检验，以确保每次引入新的变量，之前回归方程中只包含显著的变量。这个过程反复进行，直到既无显著的自变量选入回归方程，也无不显著自变量从回归方程中剔除为止。-the basic idea is out there Progressive. Specific
zhubuhuiguifenxi
- 本程序是一个逐步回归分析的演示程序，通过对众多因子的逐步选择，最终选出影响最大的因子构成线性回归方程。-this procedure is a stepwise regression analysis of the demonstration program, many of the progressive choice factor, ultimately selected the greatest impact factor constitute linear regression equa
CubicMultinomialRegress
- 一、 一元三次回归方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型为Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系数存放均与此相同（多元线性回归方程除外）。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果
ExponentRegress
- 指数回归方程 ExponentRegress.cs 方程模型为 public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果。 public override double computeR2() 计算相关系数（决定系数），系数越接近1，数据越满足该模型。
HyperbolaRegress
- 双曲线回归方程 HyperbolaRegress.cs 注意！该模型要求a与b的值要大于0！使用该模型时应注意验证这个限制条件。我在实现模型时未加入任何出错流程控制。X不能为0。 方程模型为 public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果。 pub
LogarithmRegress
- 对数回归方程 LogarithmRegress.cs 方程模型为 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果。 public override double computeR2() 计算相关系数（决定系数），系数越接近1，数据
pls_2.0-1
- 偏最小二乘法，用于回归分析，构建回归方程，预测准确度高
agression
- 最小二乘法 设经验方程是y=F(x)，方程中含有一些待定系数an，给出真实值{(xi,yi)|i=1,2,...n},将这些x,y值 代入方程然后作差，可以描述误差：yi-F(xi)，为了考虑整体的误差，可以取平方和，之所以要平方是考虑到误差可正可负直接相加可以相互抵消，所以记 误差为： e=∑(yi-F(xi))^2 它是一个多元函数，有an共n个未知量，现在要求的是最小值。所以必然满足对各变量的偏导等于0，于是得到n个方程： de/da1=0 de/da2=0 ...
regressionalysis
- 用于检验回归方程显著的以简单的matlab程序，其中自变量为以多属性的向量，因变量为一个一维的数。
pls
- 采用C++语言编写的偏最小二乘回归程序，能处理非线回归方程。
sanyuanhuigui
- C#写的三元线性回归方程，可以计算简单的线性回归，第一次写，请包涵。
数据绘图
- 生成一系列点的二次回归方程。以读文件方式读取数据，并可自设比例尺显示在屏幕上，然后进行回归，并可进行显著性检验。-generate a series of points of quadratic regression equation. Reading papers to read data, as well as self-imposed scale display on the screen and then return to carry out significant test.
linear_regression
- 线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析(Linear regression is a regression analysis based on the least squares function of linear regression equation, which is used to model the relationship between one or more independent variables and dep
rqpd_0.6
- 对数进行分位数回归分析，求得分位数回归方程参数。(The quantile regression analysis is performed on the logarithm to obtain the number of regression equations for the score.)
Maple化学反应速率方程参数拟合与回归分析
- Maple化学反应速率方程参数拟合与回归分析(Parameter fitting and regression analysis of Maple chemical reaction rate equation)