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2021年9月2日

摘要：总体——所要考察对象的全部个体叫做总体. 我们总是希望得到总体数据的一些特征（例如均值方差等）样本——从总体中所抽取的一部分个体叫做总体的一个样本计算这些抽取的样本的统计量来估计总体的统计量：例如使用样本均值、样本标准差来估计总体的均值（平均水平）和总体的标准差（偏离程度）。相关系数容易忽阅读全文

posted @ 2021-09-01 16:18 ⭐⭐-fighting⭐⭐ 阅读(288) 评论(0) 推荐(0)

龙格现象

摘要：高次插值会产生龙格现象，即在两端处波动极大,产生明显的震荡。在不熟悉曲线运动趋势的前提下，不要轻易使用高次插值。阅读全文

posted @ 2021-09-01 14:30 ⭐⭐-fighting⭐⭐ 阅读(553) 评论(0) 推荐(0)

拟合（找到一个函数图像来进行预测）

摘要：最小二乘法拟合过程：从数据散点图中选择合适的函数进行拟合 1、先画出数据散点图 2、再找合适的函数进行拟合算法 function [fitresult, gof] = createFit(x, y) %% Fit: 'untitled fit 1'. [xData, yData] = prepa 阅读全文

posted @ 2021-09-01 14:27 ⭐⭐-fighting⭐⭐ 阅读(1012) 评论(0) 推荐(0)

2021年8月15日

多元线性回归模型检验和预测

摘要：一、概述（F检验）显著性检验：检测自变量是否真正影响到因变量的波动。（t检验）回归系数检验：单个自变量在模型中是否有效。二、回归模型检验检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0（或全为0），t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著的（或不显著）。阅读全文

posted @ 2021-08-15 16:27 ⭐⭐-fighting⭐⭐ 阅读(5260) 评论(0) 推荐(0)

2021年8月11日

回归分析

摘要：回归分析的使命使命1：回归分析要去识别并判断：哪些X变量是同Y真的相关，哪些不是。统计学中有一个非常重要的领域，叫做“变量选择”。（逐步回归法）使命2：去除了那些同Y不相关的X变量，那么剩下的，就都是重要的、有用的X变量了。接下来回归分析要回答的问题是：这些有用的X变量同Y的相关关系是正的阅读全文

posted @ 2021-08-11 14:39 ⭐⭐-fighting⭐⭐ 阅读(318) 评论(0) 推荐(0)

ESS、RSS、TSS

摘要：回归平方和 ESS，残差平方和 RSS，总体平方和 TSS 残差平方和越小，自变量与因变量之间的相关性越好总变差（TSS）：被解释变量Y的观测值与其平均值的离差平方和（总平方和）(说明 Y 的总变动程度）解释了的变差（ESS）：被解释变量Y的估计值与其平均值的离差平方和（回归平方和）剩余平方和阅读全文

posted @ 2021-08-11 12:10 ⭐⭐-fighting⭐⭐ 阅读(2116) 评论(0) 推荐(0)

2021年6月22日

链表

摘要：链表的概念链表是一种物理存储结构上非连续，非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表的结构是多式多样的，当时通常用的也就是两种：无头单向非循环列表：结构简单，一般不会单独用来存放数据。实际中更多是作为其他数据结构的子结构，比如说哈希桶等等。带头双向循环链表：结阅读全文

posted @ 2021-06-22 23:49 ⭐⭐-fighting⭐⭐ 阅读(203) 评论(0) 推荐(0)

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