最小二乘问题 线性分类 广义线性分类 稀疏重建

第一节 相关分析的意义和任务 第二节 简单线性相关分析 第三节 回归分析 第四节 估计标准误差

采用恒变形率凸轮压缩试验机对不锈钢0Cr13热变形流动应力进行了试验研究,分析了变形温度、变形速率、变形程度对流动应力的影响,同时对不同的数学模型结构形式进行了非线性回归,提出了2个非线性流动应力数学模型.分温度段回归数学模型与试验数据具有较高的拟合精度,全温度段回归的数学模型便于计算机控制在线生产

统计描述 统计推断(1) 统计推断(2) 计量资料 频数分布 集中趋势 离散趋势 统计图表 抽样误差 标准误 t u F检验 秩和检验 直线相关与回归 偏相关 多元线性回归 计数资料 相对数 统计图表 u 、  2检验 秩和检验 Logistic回归

《医学统计学》课程教学资源（课件讲义）第十章 直线相关与回归 10.2 简单线性相关

一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

要点：掌握多元线性回归模型中的基本假设检验方法。重 点掌握多元线性回归模型的约束条件；正态性检验方法； 普通最小二乘估计方法

用回归方程定量地刻划出一个因变量Y与 多个自变量X1，X2…之间的线性依存关 系，称为多重线性回归。其中自变量可 以是随机变动的，也可以是人为选定的， 而因变量是随机变量。 若所有变量都是随机的，还可做多重相 关来描述因变量与一组自变量之间的线 性关系；用偏相关(partial correlation) 描述因变量和一个自变量在扣除其他自 变量影响之后的线性相关

• 线性回归 • 逻辑斯蒂回归 • 最大熵模型 • 极大似然估计 • 模型学习浅谈 • 最大熵总结 • 最大熵应用举例（略） • 最大熵源码分析（略） • 最大熵包使用（略）

选取某4000 m3级别高炉2014年至2019年时间范围内的日平均数据，以铁水温度为目标函数，首先对铁水温度的特征参量进行线性与非线性相关性分析、特征选择与规范化处理，获取了显著影响铁水温度的正负相关性特征参量。在此基础上，基于支持向量回归与极限学习机两种算法对铁水温度构建预测模型，模型均可对铁水温度实现有效预测，基于支持向量回归算法构建的预测模型较优，预测平均绝对误差为4.33 ℃，±10 ℃误差范围内的命中率为94.0%