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搜索资源 - multiple regression analysis
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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-All algorithms related to regression analysis, including a detailed descr iption and the specific principles matlab code, it is suitable for b
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数据统计和分析：用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系-Statistics and analysis: linear relationship between a dependent variable estimation with multiple independent variables using linear regression
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逐步回归分析的fortran程序，（I为变换次数，矩阵为R(I)，Q为剩余平方和，SD为剩余标准差，F为显著性检验值，R为复相关系数，B为回归系数）-Stepwise regression analysis fortran program, (I was converted number matrix R (I), Q is the residual sum of squares, SD for the residual standard deviation, F is significant
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基于多元线性回归分析的耦合通道参数化建模-Coupled channel parametric modeling based on multiple linear regression analysis
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多元线性回归分析，c语言环境环境。运用指针和矩阵-Multiple linear regression analysis, c locale environment. Use pointers and matrix
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多重线性回归分析或广义线性回归分析，产生线性回归分析的方差分析表和参数估计结果-Multiple linear regression or generalized linear regression analysis, the estimation results generated linear regression analysis and analysis of variance tables and parameters
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它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。
偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身。它与主成分分析法都试图提取出反映数据变异的最大信息，但主成分分析法只考虑一个自变量矩阵，而偏最小二乘法还有一个“响应”矩阵，因此具有预测功能。-It is mainly a result of the study is a multi-variab
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偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身。-Partial least square method is a set of principal component analysis, canonical correlation analysis and multiple linear regression analysis of the 3 kinds of analysis methods of the advantages of a body.
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关于随机样本分析，多元线性回归，逐步回归分析，相关等数据处理C++源代码-n a random sample analysis, multiple linear regression, stepwise regression analysis, the relevant data, such as C++ source code
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输入数据可生成散点矩阵，并做多元线性分析-generation of scatter matrix, and conducting multiple linear regression analysis
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GM(1,n,exp) 单一变量预测与误差分析，适用于回归分析寻找多个变量对某一变量的影响因素分析 -GM (1, n, exp) single variable prediction and error analysis for multiple variables regression analysis to find factors of a variable analysis
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多重线性回归分析，含PPT，R代码和阅读材料(R code for multiple linear regression analysis)
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基于矩阵运算的多元线性回归分析，基于回归计算程序包的多元线性回归分析等MATLAB程序实现；各检验值齐全(Multivariate linear regression analysis based on matrix operation, multiple linear regression analysis based on regression calculation package)
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检验：在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。(In regression analysis, if there are two or more independent variables, it is called multiple regression (two). In fact, a p
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主成分回归是一种多元回归分析方法，旨在解决自变量间存在多重线性问题(Principal component regression is a multivariate regression analysis method designed to solve the existence of multiple linear problems between independent variables)
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回归分析，神经网络讲解及代码，时间序列模型分析及代码，多元分析代码及讲解、偏最小二乘代码及讲解、(Regression analysis, neural network explanation and code, time series model analysis and code, multiple analysis code and explanation, partial least square code and explanation,)
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回归分析，神经网络讲解及代码，时间序列模型分析及代码，多元分析代码及讲解、偏最小二乘代码及讲解、(Regression analysis, neural network explanation and code, time series model analysis and code, multiple analysis code and explanation, partial least square code and explanation,)
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R语言用于多元回归树分析，适用高版本的R。(Multiple regression tree analysis in R language)
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多自变量，多因变量，线性回归分析MATLAB程序(Multiple independent variables, multivariate variables, linear regression analysis)
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包含一元线性回归分析、多元线性回归分析、逐步回归分析、非线性回归分析、主成分分析、因子分析、层次聚类分析、判别分析、自相关分析和自回归分析的全套Matlab源代码(MATLAB source code including linear regression analysis, multiple linear regression analysis, stepwise regression analysis, non-linear regression analysis, principal co
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