MATLAB一元线性回归分析应用举例 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ huigui.m function [b,bint,r,rint,states,sima2,p,y0,zxqj]=huigui(x,y,x0) %x –p元线性模型自变量的n个观测值的n×p矩阵,y -p元线性模型因变量的n个观测值的n×1向量,x0为预测值的横坐标 %b -模型系数β的最小二乘估计值,bint -模型系数β的100(1-alpha)%置信区间,r

逐步回归 向前引入法:从一元回归开始,逐步加快变量,使指标值达到最优为止 向后剔除法:从全变量回归方程开始,逐步删去某个变量,使指标值达到最优为止 逐步筛选法:综合上述两种方法 多元线性回归的核心问题:应该选择哪些变量? RSS(残差平方和)与R2(相关系数平方)选择法:遍历所有可能的组合,选出使RSS最小,R2最大的模型 AIC(Akaike information criterion)准则和BIC(Bayesian information criterion)准则 AIC=n×ln(RSSP

http://blog.csdn.net/hwwn2009/article/details/38414911 一元线性回归分析及java实现 2014-08-07 11:02 1072人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: DataMining(17)  一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,它所研究的对象是两个变量之间的线性相关关系.通过对这个模型的讨论,我们不仅可以掌握有关一元线性回归的知识,而且可以从中了解回归分析方法的基本思想.方法和应用. 一.问题的提出 例2-1-1 

题目: http://poj.org/problem?id=2115 要求: 会求最优解,会求这d个解,即(x+(i-1)*b/d)modm;(看最后那个博客的链接地址) 前两天用二元一次线性方程解过,万变不离其宗都是利用扩展欧几里得来接最优解. 分析: 数论了解的还不算太多,解的时候,碰到了不小的麻烦. 设答案为x,n = (1<<k), 则 (A+C*x) % n == B 即 (A+C*x) ≡ B (mod n)//-----结果显而易见两边的(a+cx)%n==b<n 化简得

Refer:http://python.jobbole.com/81215/ 本文参考了博乐在线的这篇文章,在其基础上加了一些自己的理解.其原文是一篇英文的博客,讲的通俗易懂. 本文通过一个简单的例子:预测房价,来探讨怎么用python做一元线性回归分析. 1. 预测一下房价 房价是一个很火的话题,现在我们拿到一组数据,是房子的大小(平方英尺)和房价(美元)之间的对应关系,见下表(csv数据文件): 从中可以大致看出,房价和房子大小之间是有相关关系的,且可以大致看出来是线性相关关系.为了简单起见

先上干货: 定理1: 如果d = gcd(a,b),则必能找到正的或负的整数k和l,使ax + by = d. (参考exgcd:http://www.cnblogs.com/dilthey/p/6804137.html) 定理2: 一元线性同余方程ax ≡ n (mod b) 有解,当且仅当gcd(a,b)|n. 也就是说,解出了ax+by=gcd(a,b),就相当于解出了ax≡n(mod b) (而且只要满足gcd(a,b)|n,就一定有解) 定理3: 若gcd(a,b) = 1,则方程ax

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3579 题目解析:求一元线性同余方程组的最小解X,需要注意的是如果X等于0,需要加上方程组通解的整数区间lcm(a1,a2,a3,...an). 别的就没什么注意的了. #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <math.h&

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1573 题目解析;HDU就是坑,就是因为n,m定义成了__int64就WAY,改成int就A了,无语. 这题就是求解一元线性同余方程组的解满组小于正整数n的数目.最小正整数的解为X=(X*(c/d)%t+t)%t;  X=a1*X+r1;其中X为扩展欧几里得解出来的特解,这m个方程组的循环区间为lcm(a1,a2,a3...am),所以答案为(n-X)/lcm+1; #include <iostream>

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php? pid=1573 题目大意: 求在小于等于N的正整数中有多少个X满足:X mod a[0] = b[0], X mod a[1] = b[1], X mod a[2] = b[2], -, X mod a[i] = b[i], - (0 < a[i] <= 10). 思路: 先求出数组b[]中全部数的最小公倍数lcm,再求解出该一元线性同余方程组在lcm范围内的解为a.题目要 求解x是小于等于N的正整数,

> x=iris[which(iris$Species=="setosa"),1:4] > plot(x) 首先是简单的肉眼观察数据之间相关性 多元回归相较于一元回归的最主要困难可能就是变量的选择,如下面的例子 使用Swiss数据集(R内置) Swiss Fertility and Socioeconomic Indicators(1888) Data 建立多元线性回归 > s=lm(Fertility~.,data=swiss) > print(s) Call

以前,判断K8S里的DNS功能是否正常时,得想很多办法. 如果有了busybox-dig镜像,则作这事就简单多了. 如下命令,直接部署 kubectl run busybox -it --image=datica/busybox-dig --restart=Never --rm sh 上述命令会直接进入容器内,使用如下命令,即可进行DNS解析. dig xxx.default.svc.cluster.local 输出类似如下,注意ANSWER SECTION和SERVER: ; <<>&

题目链接:http://acm.nefu.edu.cn/JudgeOnline/problemShow.php?problem_id=84 Time Limit:1000ms Memory Limit:65536K Description 西游记中孙吾空大闹天宫,如来佛祖前来降伏他,说道:“我与你打个赌赛:你若有本事,一筋斗打出我这右手掌中,算你赢,再不用动刀兵苦争战,就请玉帝到西方居住,把天宫让你:若不能打出手掌,你还下界为妖,再修几劫,却来争吵.” 那大圣闻言,暗笑道:“这如来十分好呆!我老

写一下自己的理解,下面附上转载的:若a==b(modk);//这里的==指的是同余,我用=表示相等(a%k=b)a-b=kt(t为整数)以前理解的错误思想:以前认为上面的形式+(a-tb=k)也是成立的,今天一想随便就能举出一个反例11==5(mod3)同样是求这个东西..X mod m1=r1X mod m2=r2.........X mod mn=rn 首先,我们看两个式子的情况X mod m1=r1……………………………………………………………(1)X mod m2=r2………………………

Description Elina is reading a book written by Rujia Liu, which introduces a strange way to express non-negative integers. The way is described as following: Choose k different positive integers a1, a2, -, ak. For some non-negative m, divide it by ev

感谢皮果提的文章: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/12038441 http://blog.csdn.net/itplus/article 皮果提是个大牛! 本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料.初步看了看,觉得数学味挺浓,一时引起了很大的兴趣:再看看,就有整理一份资料的冲动了.网上查到

2. 回归分析 回归分析与曲线拟合区分. 曲线拟合是,根据得到的若干有关变量的一组数据,寻找因变量与(一个或几个)自变量之间的一个函数,使这个函数对那组数据拟合得好.通常,函数的形式可以由经验.先验知识或对数据的直观观察决定,要 作的工作是由数据用小二乘法计算函数中的待定系数. 但是,从数理统计的观点看,这里涉及的都是随机变量,我们根据一个样本计算出的那些系数,只是它们的一个(点)估计,应该对它们作区间估计或假设检验,如果置信区间太大,甚至包含了零点,那么系数的估计值是没有多大意义的.可以用方差

目录 1. 专栏简介 2. 专栏地址 3. 专栏目录 1. 专栏简介 2. 专栏地址 「 刘一哥与GIS的故事 」之<Matlab使用案例> 3. 专栏目录 [MATLAB统计分析与应用100例]案例001:matlab使用Importdata函数导入文本txt数据 [MATLAB统计分析与应用100例]案例002:matlab使用xlsread函数读取excel中的数据 [MATLAB统计分析与应用100例]案例003:matlab调用smooth函数进行加噪数据的平滑处理 [MATLAB统

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

回归分析(一元线性回归分析.多元线性回归分析.非线性回归分析.曲线估计.时间序列的曲线估计.含虚拟自变量的回归分析以及逻辑回归分析) 回归分析中,一般首先绘制自变量和因变量间的散点图,然后通过数据在散点图中的分布特点选择所要进行回归分析的类型,是使用线性回归分析还是某种非线性的回归分析. 回归分析与相关分析对比: 在回归分析中,变量y称为因变量,处于被解释的特殊地位::而在相关分析中,变量y与变量x处于平等的地位.在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量,也可以 是非随机的确定变

用Excel做回归分析的详细步骤 一.什么是回归分析法 "回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法.此时,我们把因子变量称为"说明变量",把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)".清楚了回归分析的目的后,下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法: 回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理.只有当变量与因变量确实存在某种关