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搜索资源列表

  1. 线性与非线性回归模型(全)

  2. 第一章一元线性回归与证券投资回归分析 第二章 一般多元线性回归模型 第三章多元线性回归模型的有偏估计 第四章异方差与自相关广义线性模型 第五章方差分量线性回归模型 第六章虚拟与离散变量回归模型 第七章非线性回归模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：zhshow

  1. 线性相关模型 c#写的

  2. 线性相关模型 c#写的 线性相关模型 c#写的

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-06-27
    • 文件大小：80896
    • 提供者：chunlanzhao2011

  1. 多元线性回归模型的有偏估计

  2. 武汉理工大学理学院老师的课件 第一节 设计矩阵列复共线与岭回归 第二节 自变量重新组合与主成分回归 第三节 增广相关阵的特征根回归 第四节 均匀压缩估计 第五节 有偏估计的极值意义与几何意义 原链接 http://public.whut.edu.cn/slx/7keyan/jjhgmxshu/chapter3.pdf

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-02
    • 文件大小：538624
    • 提供者：u014333051

  1. R语言与等分线性回归.pdf

  2. 线 性回归分析是一种重要的预测方法,目前已经广泛的应用于各种领域,在统 计学中,线性回归模型(Linear Regression Model,LRM)是利用称为线性回归方程的 最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 在国内的金融市场中,当我们在对市场未来发展情况进行预测时,若能将影响市 场预测对象的主要因素找到,并且能够取得其数量数据,就可以采用线性回归分 析进行预测。它是一种可行的且实用价值很高的常用金融市场预测方法。一般而 言,回归分析模型有多种类型。依据自

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-12-31
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：plasma2006

  1. 线性回归实验指导书

  2. 线性回归实验指导书 实验目的 1.了解线性回归模型相关知识。 2.学习scikit-learn机器学习库的基本使用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-18
    • 文件大小：110592
    • 提供者：weixin_35921874

  1. 灰色线性回归组合模型在瓦斯涌出量预测中的应用

  2. 矿井瓦斯涌出量预测是新建矿井、新水平和新采区设计的主要依据。针对目前灰色理论预测模型和线性回归预测模型的缺点和不足,系统地推导了灰色线性回归组合预测模型。结合现场实测数据,并对比线性回归模型和灰色理论模型预测结果,发现该模型的预测精度分别提高了2.46%和1.35%,数据拟合的相关系数也有一定程度的提高。实证结果表明,灰色线性回归组合模型可以更好地预测矿井瓦斯涌出量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：261120
    • 提供者：weixin_38744435

  1. 偏最小二乘法的煤层瓦斯含量预测模型研究

  2. 煤层瓦斯含量预测对矿井安全生产至关重要。根据煤层瓦斯含量受多种因素影响,运用偏最小二乘多元线性回归,通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,建立数学模型,得到最佳多元线性回归方程。研究证明:该方法配合SIMCA-P软件处理不仅可以最终以图表形式直观地反映各种因素对煤层瓦斯含量的影响程度,而且能够有效解决各种因素之间存在的严重线性相关问题,预测值比较精确,为煤层瓦斯含量预测提供了一种新途径。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_38655998

  1. 带有彩色玻璃冷凝液的偶极Wilson线性相关器的通用公式

  2. 我们提供了用McLerran-Venugopalan模型描述的彩色玻璃冷凝液来计算Wilson线相关器的一般公式。 我们显式构造了一个完整的，非正交的彩色单数基础集，并将矩阵元素记下来，这样矩阵的指数就导致了Wilson线相关器。 我们进一步以1 / N c的形式开发了偶极威尔逊线相关器的系统摄动展开，其中N c是色数。 作为一种现象学应用，我们在偶极子模型中计算流动谐波v n {m}，并讨论N c缩放。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-06
    • 文件大小：475136
    • 提供者：weixin_38500734

  1. 线性sigma模型中对π-π散射长度进行磁校正的新视角

  2. 在本文中，为获得线性sigma模型中π-π散射长度的磁演化提供了一个新的视角。 在计算有助于这些参数的相关单回路图时，以一种新颖的方式来处理Landau级别上的总和（源自Schwinger传播器的扩展），该方法也可以应用于其他磁类型校正的计算。 从本质上讲，我们在Hurwitz zeta函数方面获得了扩展。 当| qB |→0（其中q是介子电荷，B是磁场强度）时，有必要通过适当的物理减法来对表达式进行正则化。 这样，我们就可以在非常高的磁场强度区域（通常以最低的Landau能级近似来处理）和弱磁

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-03
    • 文件大小：275456
    • 提供者：weixin_38610573

  1. 二维扭曲N = 0，2 $$ \ mathcal {N} = \ left（0，\; 2 \ right）$$测量的线性sigma模型的本地化

  2. 我们使用超对称定位研究二维N = 0、2 $$ \ mathcal {N} = \ left（0，\ 2 \ right）$$超对称规范线性sigma模型（GLSM）。 我们考虑具有R对称性的N = 0，2 $$ \ mathcal {N} = \ left（0，\ 2 \ right）$$理论，可以在保留空间的同时通过伪拓扑扭曲在弯曲空间上定义它 平面空间的两个增压器之一。 对于变形为N = 2，2 $$ \ mathcal {N} = \ left（2，\ 2 \ right）$$的GLSM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-29
    • 文件大小：1039360
    • 提供者：weixin_38734993

  1. 五维余量二的半双规线性西格玛模型

  2. 我们在二维超对称规范理论中建立了双重对偶。 我们构建了一个规范的线性sigma模型（GLSM），其中包含一个复杂的扭曲线性超场，并耦合到两组Abelian向量超场。 在IR模式下，GLSM提供了一个字符串sigma模型，其目标空间是缺陷NS5-brane，Kaluza-Klein涡旋和外来5 2 2 -brane。 它们都是第二维的五个方面，并与T对偶相关。 此模型是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-23
    • 文件大小：1016832
    • 提供者：weixin_38716423

  1. 基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究.pdf

  2. 基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究，重庆大学，硕士学位论文，2016年重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 现阶段,云计算作为一种新型髙效且价柊低廉的计算模式受到越来越多企业 的青睐,而云计算瓷源调度算法作为云计算研究的核心内容,对于它的研究从未 间断,当前科研工作者对于云资源调度算法己经进行了大量深入的研究,本文将 首先对当前主流的一些云计算资源调度策略进行简要的介绍,并对这些略的优 点和不足进行了分析,针对当前云计算资源调度策略中存在的宿主机开关机波动、 虚拟机迁移带有盲目性以及任

  3. 所属分类：平台管理

    • 发布日期：2019-07-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jay7575

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 考虑需求替代的部分短缺量拖后订货模型

  2. 针对缺货情形下顾客的缺货反应,考虑价格折扣激励下的部分短缺量拖后以及客户需求替代行为对最优采购量和折扣定价的影响.分别对单一产品和存在需求替代的多产品两种情形,建立了拖后短缺量与折扣价格成正线性相关的多周期批量订货的混合整数规划模型.使用优化软件对模型进行求解,研究结果表明:当客户对价格更为敏感时,零售商的折扣激励措施使得短缺量拖后增多从而避免客户需求流失,增加零售商利润.从而验证了模型的有效性和科学性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-01
    • 文件大小：218112
    • 提供者：weixin_38748556

  1. 医学肾炎化验分析模型

  2. 数学模型的建立主要是为了解决这样的问题，通过检测人体内相关微量元素的含量来判定一个人是否患肾炎。因而在此数学模型中，自变量为体内若干种微量元素的含量，因变量作为判定一个人是否患病的主要数据，做如下设定，当被确诊为患病时，设为1，被确诊为健康时，设为0.我们通过对数据的基本分析和判别，试图通过线性回归模型解决这个问题，经过查阅相关资料，了解到logistic模型被广泛应用于病理学研究中作为研究模型，于是利用excel中的回归工具建立logistic回归模型，计算出该线性方程的常量和系数从而完成模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-28
    • 文件大小：594944
    • 提供者：wuchangfenxiao

  1. 2020数学剑魔无车承运人平台定价模型——多元线性回归及Lgbm回归.zip

  2. 对附件一数据建立了总里程等相关因素与成交价格、指导价格、线路成本的多元线性回归模型；为了提高线路价格的预测精度，又建立了基于多因素的 LightGBM 回归模型并与多元线性回归模型进行比较；最后，以历史成功交易的平均溢价比为参考，根据不同需求紧急程度为附件 2 的任务进行了三次报价定价

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_40820983

  1. 基于GM(0,N)模型的煤自然发火期预测

  2. 为科学准确预测煤自然发火期,运用灰色系统理论,基于灰色关联分析,选取煤样工业分析中的灰分、挥发分和元素分析中的C、H、O、S含量作为系统相关因素,建立了预测煤最短自然发火期的GM(0,7)模型,经后验差检验,模型精度为优;通过与多元线性回归模型预测结果对比,GM(0,7)模型预测煤自然发火期的平均相对误差为2%,多元线性回归模型预测的相对误差为10.35%.经外来数据回代检验,GM(0,7)模型预测结果的相对误差在2%左右,多元线性回归模型预测结果相对误差达26.27%,说明GM(0,7)模型预

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：796672
    • 提供者：weixin_38528459

  1. python实现感知机线性分类模型示例代码

  2. 主要给大家介绍了关于python实现感知机线性分类模型的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：145408
    • 提供者：weixin_38677505

  1. LinearRegression:线性回归模型预测房价-源码

  2. 线性回归模型预测房价 该笔记本创建了线性回归模型来预测房价。 数据取自Ames Housing数据集，该数据集由Dean De Cock为数据科学进行了编译。 数据集由1,460行和81列组成。 SalePrice是回归模型的因变量。 确定数据集中的自变量与SalePrice之间的相关系数后，为模型选择了5个自变量： 综合质量-综合质量 GrLivArea-地上生活区 车库面积-车库面积 TotalBsmtSF-地下室总平方英尺 建造年份-施工年份 将数据分为训练和测试数据集后，使用skl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：491520
    • 提供者：weixin_42116791

  1. workshop07：研讨会7-通用和广义线性混合模型（LMM和GLMM）-源码

  2. 这一系列的10个讲习班向参与者介绍了使用R进行与生物学和生态学研究相关的各种统计分析所需的步骤。 这些开放式研讨会由QCBS成员为QCBS成员和更广泛的社区创建。 该研讨会的内容已被多个QCBS成员进行了同行评审。 如果您想提出修改建议，请联系列出的当前系列协调员，或打开请求请求（请参阅贡献准则）。 Cettesériede 10工作室的制表人和游说者指南将对主要的逻辑学研究和统计分析进行统计和比较。 CBQàla fois pour les pos lesmbéede CSBQ and po

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42100032
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