什么是回归预测 回归预测的常用方法 一元线性回归 一元非线性回归 二元线性回归 二元非线性回归 多元线性回归 多元非线性回归

第一节 简单直线回归 一、直线回归的概念及其统计描述 二、回归模型的前提假设 三、回归参数的估计 四、回归系数的统计推断 第二节 线性回归的应用 一 、总体回归线的95%置信带 二、个体Y值的容许区间

9.1 自变量中含有定性变量的回归模型 9.2 自变量定性变量回归模型的应用 9.3 因变量是定性变量的回归模型 9.4 Logistic(逻辑斯蒂)回归 9.5 多类别Logistic回归 9.6 因变量是顺序变量的回归 9.7 本章小结与评注

采用电导率、抗腐蚀性能测试及透射电镜观察等手段,研究了回归再时效处理过程中回归加热速率(340,57及4.3℃·min-1)对7050铝合金组织与抗晶间腐蚀和应力腐蚀性能的影响.研究发现,回归加热速率对7050铝合金的抗腐蚀性能有显著的影响,在顾及合金的综合力学性能的情况下,中等回归加热速率能使合金具有较好的抗腐蚀性能.7050铝合金在中速(57℃·min-1)回归加热条件下,经适当地回归再时效处理后,晶间腐蚀最大深度为50μm,等级为3级,比在340℃·min-1和4.3℃·min-1回归加热速率条件下具有更好的抗腐蚀性能,其晶界析出相为较粗大的非连续颗粒,并有较宽的无沉淀析出带

为了实时获得冷轧带钢酸洗溶液的浓度值,便于进行酸浓度控制,采用软测量方法实时预测酸浓度.由于酸浓度建模数据中无关成分和特异点会影响模型精度,利用正交信号校正和稳健回归相结合的方法来建立酸浓度预测模型首先利用正交信号校正对建模数据进行预处理,去除自变量中与因变量无关的成分;然后采用基于迭代加权最小二乘的稳健回归算法进行建模,降低特异点对模型的影响;最后将预测结果和多元线性回归、传统稳健回归方法和正交信号校正多元线性回归进行比较.实验结果表明:采用正交信号校正-稳健回归方法后,模型预测能力得到提高,与多元线性回归结果相比,亚铁离子质量浓度和氢离子质量浓度的相对预测误差分别从1.82%降低到1.17%、从5.87%降低到4.73%.本文提出的方法具有更好的模型预测精度,可以满足工业应用要求

1 .1 变量间的统计关系 1 .2 回归方程与回归名称的由来 1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型 1 .4 建立实际问题回归模型的过程 1 .5 回归分析应用与发展述评

◼ 1. 相关关系的分析方法 ◼ 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计 ◼ 3. 回归直线的拟合优度 ◼ 4. 回归方程的显著性检验 ◼ 5. 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.1 变量间关系的度量 ◼ 11.2 一元线性回归 ◼ 11.3 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.4 残差分析

• 多元线性回归模型 • 多元线性回归模型的参数估计 • 多元线性回归模型的统计检验 • 多元线性回归模型的预测 • 回归模型的其他形式 • 回归模型的参数约束

本章主要内容： · 一元线性回归方程度建立、显著性检验、预报和控制。非线性回归方程的线性化。 · 多元线性回归方程建立、显著性检验、偏回归平方和。 · 回归分析法在试验设计中的作用和地位。 · 正交多项式回归设计及回归方程的建立

本章主要内容： · 一元线性回归方程度建立、显著性检验、预报和控制。非线性回归方程的线性化。 · 多元线性回归方程建立、显著性检验、偏回归平方和。 · 回归分析法在试验设计中的作用和地位。 · 正交多项式回归设计及回归方程的建立