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搜索资源列表

  1. 偏最小二乘回归的算法

  2. 在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用 一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量）， 除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成 分回归分析（PCR）等方法外，还有近年发展起来的偏最小二乘（PLS）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很 多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归 建立的模型具有传统的经典回归分析等方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-29
    • 文件大小：167kb
    • 提供者：qw_19881007

  1. 多重共线性检验的MATLAB程序

  2. 一个应用MATLAB对数据进行多重共线性检验的小程序。在进行多元线性回归前，通常需要进行多重共线性检验，以保证良好的回归效果。多重共线性的表征方法为VIF值，改程序用于自动计算VIF值。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-05-24
    • 文件大小：319byte
    • 提供者：jeccynyo

  1. 偏最小二乘回归分析(PLS)

  2. 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分 析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以 同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些 信息。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-07-18
    • 文件大小：177kb
    • 提供者：tony906265000

  1. 偏最小二乘回归

  2. 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-09-22
    • 文件大小：167kb
    • 提供者：wxp_pf

  1. 多重线性回归分析

  2. 多重线性回归分析ppt 讲得易懂，可以下下来看看

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-04-24
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：robinxiao1

  1. 多重线性回归

  2. 多重线性回归

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-12-20
    • 文件大小：651kb
    • 提供者：oacheng12456789

  1. Applied.Linear.Regression

  2. 线性回归的应用，英文书，简单线性和多重线性回归

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-11-10
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：wanghui8864

  1. 线性回归分析—教科书

  2. 回归分析，包括线性以及非线性方法，残差分析，多重共线性

  3. 所属分类：机器学习

  1. 于回归方法的光伏发电运行数据分析

  2. 许多现象往往不是简单的与某一因素有关而是要受多个因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元性回归。 本文的研究主要从四个部分来进行。第一章从基础内容和研究对象着手，对主要研究内容进行了简单的阐述。第二章对多元线性回归的基础进行了详细分析。第三章介绍了中国经济的现状。最后通过多元线性回归模型对我国工业生产总值进行了分析。 总的来说，本文在2007年全国各省市主要工业产品的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-11
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：programmer0000

  1. Logistic回归.pdf

  2. logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归，如果是poisson分布，就是poisson回归，如果是负二项分布，就是负二项回归，等等。只要注意区分它们的因变量就可以了。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-11
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_41483750

  1. 基于粗集理论的线性回归方法及实证分析

  2. 基于粗集理论的线性回归方法及实证分析，刘盾，胡培，本文通过分析在实际问题中经济变量间往往出现多重共线性的现象，将粗集理论的约简思想引入线性回归分析，提出了基于粗集理论的线

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-17
    • 文件大小：313kb
    • 提供者：weixin_38691739

  1. 解决多元线性回归中多重共线性问题的方法分析

  2. 解决多元线性回归中多重共线性问题的方法分析，谢小韦，印凡成，为了解决多元线性回归中自变量之间的多重共线性问题，常用的有三种方法: 岭回归、主成分回归和偏最小二乘回归。本文以考察职工平�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：258kb
    • 提供者：weixin_38592847

  1. 逐步线性回归与神经网络预测的算法对比分析

  2. 逐步线性回归能较好地克服多重共线性现象的发生,因此逐步回归分析是探索多变量关系的最常用的分析方法,智能算法是现代数据分析的主要方法。本文通过一个实例进行了对比研究,预测结果显示:在预测的精度上,在隐含层数目相同时,RBF径向神经网络>BP神经网络>逐步线性回归>ELM极限学习机。通过对比分析,发现神经网络方法较回归分析预测效果更好,误差相对较小。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：532kb
    • 提供者：weixin_38711333

  1. 主成分回归分析.sas

  2. 利用SAS先对原始数据做主成分分析降维，然后根据降维后的特征向量构建多重线性回归模型，该方法通常用来解决多重线性回归模型在构建时，自变量的多重共线性问题

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2020-08-18
    • 文件大小：225byte
    • 提供者：weixin_42140628

  1. House-Price-Predictor:实施了多元线性回归模型来预测房价-源码

  2. 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

  3. 所属分类：其它

  1. Basic-Prediction-Models-using-R:使用R脚本实现基本预测模型的实现，例如简单线性回归，多重线性回归和K最近邻-源码

  2. 使用R的基本预测模型 使用R脚本实现基本预测模型的实现，例如简单线性回归，多重线性回归和K最近邻

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：367kb
    • 提供者：weixin_42134051

  1. 使用ANN，多元线性回归和XGBoost_r预测的超导临界温度：https：archive.ics.uci.eduml数据集-源码

  2. 使用ANN，多元线性回归和XGBoost_regression预测超导临界温度-K 我已经使用ANN，多重Liniear回归和XGBoost_regression来预测超导体材料的临界温度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42123237

  1. 回归应用-源码

  2. 回归店 您可以通过点击以下链接查看该应用程序： 这是用R编写的回归应用程序。它可以用于简单的线性回归，也可以用于多重线性回归。 允许用户从头到尾完成建模过程。 同样，允许用户在建模过程的每个步骤进行观察。 完成该过程后，用户可以下载包含每个步骤和所有记录HTML或Word文件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42132598

  1. mlr：具有统计推断，残差分析，直接CSV加载和其他功能的多元线性回归-源码

  2. mlr（ pip install mlr ） 一个轻量级，易于使用的Python软件包，将scikit-learn的简单API与统计推断测试，可视化残差分析，离群值可视化，多重共线性测试的功能相结合，可在statsmodels和R语言等软件包中找到。 由Tirthajyoti Sarkar博士（， ）撰写和维护。 有用的回归指标， MSE，SSE，SST R ^ 2，调整后的R ^ 2 AIC（赤池信息标准）和BIC（贝叶斯信息标准） 推论统计， 标准错误 置信区间 p值 t检验值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：552kb
    • 提供者：weixin_42178688

  1. 【Python算法】分类与预测——logistic回归分析

  2. 1.logistic回归定义 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic回归

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：245kb
    • 提供者：weixin_38592643
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