【数模】回归分析算法
2021/7/28 20:11:51
本文主要是介绍【数模】回归分析算法,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
目录
一、相关性分析与回归分析
二、最小二乘法
三、回归性检验
(1)F检验
(2)t检验
(3)r检验
四、回归系数的置信区间
五、常用的目标函数及其线性化方法
(1)一元线性/非线性
(2)多元线性回归
(3)回归性检验与预测
(4)逐步回归分析
六、matlab命令
七、总结
一、相关性分析与回归分析
相关性分析:判断有无关联,关联度是多少
回归分析:需求出具体的表达式
逐步回归:挑选出一些和因变量产生关联的自变量的过程
- 要对回归系数
、
作假设检验,判断是否合理
- 得到回归方程,可以做预测、控制
二、最小二乘法
求极值,导数为0->最小
三、回归性检验
显著性水平 估计总体参数落在某一个区间可能犯错的概率
显著性水平 是 假设检验 中的一个概念,是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值,必须在每一次统计检验之前确定,通常取α=0.05或α=0.01。
(1)F检验
联合假设检验、方差比率检验、方差齐次性检验
- 判断是否拒绝
,拒绝则回归显著。
(2)t检验
适于小样本检验(样本容量<30),总体标准差σ未知的正态分布。
t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。
适用条件:
(1) 已知一个总体均数;
(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差;
(3) 样本来自正态或近似正态总体。
(3)r检验
相关系数检验
没有对照表,一般通过构建与F的关系
四、回归系数的置信区间
卡方分布,参照卡方表
五、常用的目标函数及其线性化方法
(1)一元线性/非线性
一元线性回归
(2)多元线性回归
(3)回归性检验与预测
(4)逐步回归分析
六、matlab命令
b=regress(Y,X)
多项式回归求参数可用两种方法
① 直接用多项式回归
② 化为多元线性回归
七、总结
1.确定研究的回归
2.确定计算的参数
3.确定检验方法
4.进行预测或控制
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