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回归分析法过程计算表.xls
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回归分析法——多元线性回归分析XXTYiY^Y平均n=7、m=216.816.57111111115.414.8210853813.611-0.989.536.81-0.989.52-6.76.525.34-0.6513.212.7189183219.527.796.579.537.7912.329.888.267.5515.2615.142716351-6.712.3211.3311.0630773116.529.8813.3214.1601440615.348.2614.614.218364871-0
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回归分析法.ppt
均匀试验设计的基本步骤由于U表没有整齐可比性,所以试验结果的分析不能用方差分析法。均匀设计通常采用直观分析法和回归分析法。（1）直观分析法:如果试验的目的只是为了寻找一个较优的工艺条件而又缺乏计算工具,这时可以采用与正交试验设计类似的直观分析法，即从已做的试验均匀设计试验结果分析中挑1个试验指标最好的试验点,该点相应的因素水平组合即为欲寻找的较优的工艺条件。（2）回归分析法:在条件允许的情况下,均匀设计的结果分析最好采用回归分析法。试验结果回归分析拟解决如下问题:a.得出反映各试验因素与试验指标关系的回归
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线性回归分析法.doc
一元线性回归分析和多元线性回归分析一元线性回归分析1.简单介绍当只有一个自变量时，称为一元回归分析（研究因变量和自变量之间的相关关系）；当自变量有两个或多个时，则称为多元回归分析（研究因变量和自变量，，…，之间的相关关系）。如果回归分析所得到的回归方程关于未知参数是线性的，则称为线性回归分析；否则，称为非线性回归分析。在实际预测中，某些非线性关系也可以通过一定形式的变换转化为线性关系，所以，线性回归分析法成为最基本的、应用最广的方法。这里讨论线性回归分析法。2.回归分析法的基本步骤回归分析法的基本步骤如下
2024-06-02
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logistis回归分析与联合分析法.doc
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逐步回归分析在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更较好。逐步回归分析，首先要建立因变量y与自变量x之间的总回归方程，再对总的方程及每—个自变量进行假设检验。当总的方程不显著时，表明该多元回归方程线性关系不成立；而当某—个自变量对y影响不显著时，应该把它剔除，重新建立不包含该因子的多元回归方程。筛选出有显著影响的因子作为自变量，并建立“最优”回归方程。回归方
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