一元线性回归 多元线性回归 数据与统计学 数据的描述性分析：图表展示 数据的描述性分析：概括性度量 数据的描述性分析：概括性度量（二） 数据的描述性分析：实训 随机变量的概率分布 参数估计 假设检验

元线性回归分析估计两个变量的关 系 其中一个变量作为响应变量或输出变量 (y)o 另一个变量作为预测变量或解释变量 有时两个变量中哪一个是响应变量(例 如高度和重量)是不好区分的。在这种 情况下,可能会使用相关分析

一、适宜资料:多个自变量对一个依变量的影响呈线性回归模型的多变量资料。 二、分析目的:建立多元线性回归方程,分析多个自变量对一个依变量的综合作用及各自变量的绝对作用(b),从而发现规律,以利预测和控制

第一章 绪论 第二章 定量资料的统计描述 第三章 定性资料的统计描述 第三章 定性变量的统计描述 第四章 常用概率分布 第五章 参数估计基础 第六章 假设检验基础 第七章 方差分析 第八章 方差分析-Analysis of variance(ANOVA) 第九章 非参数检验 第十章 两变量关联性分析 第十一章 简单线性回归 第十二章 多重线性回归与相关 第十三章 医学研究的统计学设计 第十四章 实验设计 第十五章 调查设计

以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高(9.0%)外,σb,δ,r和n值均<5.0%,且比多线性回归方法精度高

二元线性回归分析是指预测值受两个变量的影响。因此, 每个数据点均由三个坐标确定其空间位置。它们散点图中所 有的数据点并不构成一个平面。为此,可建立一个与散点图 拟合最好的平面,用来代表事物变化的规律,并作为预测的 依据

回归分析 1.根据经济理论或考察样本数据去设定回 归方程 X…Z Y: dependent variable; independent random error or disturbance term

一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数(SRF)

一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF）

第十二章 水平位移观测 §12-1 基准线法测定水平位移 §12-2 视准线法观测的精度估算 §12-3 激光准直 §12-4 分段基准线法观测 §12-5 引张线法测定水平位移 §12-6 导线法测定建筑物的位移 §12-7 前方交会法测定建筑物的位移 §12-8 工作基点稳定性的检查与其位移的测定 §12-9 基准点稳定性的统计检验 §12-10 工作基点位移对变形值的影响 §12-11 挠度观测 §12-12 裂缝观测 第十四章 变形观测成果整理 §14-1 概述 §14-2 观测资料的整编 §14-3 一元线性回归分析 §14-4 多元线性回归分析 §14-5 逐步回归计算原理