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- !逐步回归分析程序： ! M：输入变量，M=N+1，其中N为自变量的个数；M包括的因变量个数 ! K：输入变量，观测点数； ! F1：引入因子时显著性的F-分布值； ! F2：剔除因子时显著性的F-分布值； ! XX：存放自变量和因变量的平均值； ! B：存放回归系数； ! V：存放偏回归平方和和残差平方和Q； ! S：存放回归系数的标准偏差和估计的标准偏差； ! C：存放复相关系数； ! F：存放F-检验值；
backstep
- 实现多元线性回归方程自变量的选择及系数的求解，获得显著性拟合方程-The realization of multiple linear regression equations to solve significant
intelligent--location
- 所得税选址的智能算法，智能分区，降低算法复杂度，算法鲁棒性强，和穷举法一样可以获得全局最优解，同时计算量显著降低！-intelligent alogrithm for multi location porblem.
Unary-Linear-Regression-Model
- 最小二乘法拟合一元线性回归函数，并进行显著性和拟合优度检验。-Least squares fit linear regression functions, and for significance and goodness of fit test.
fangchafenxi
- 利用离差分解法计算出方差分析表，并用Ｆ检验法，检查对给定的显著性水平 ，因子Ａ对实验数据是否有限著影响-Use from the Finite Difference Method to calculate the analysis of variance table and F test, to check a given significance level, factor A is limited to whether the experimental data
RegressTest
- 回归显著性检验matlab程序。该函数可以求检验回归显著性的R值、F值。-Regression significance test matlab program. This function can seek significant resistance R value, F value of the regression.
Sdifferhl1
- 标量的合成分析，求f(n)在指数x(n)为高指数年(x(n)>coefh的年）的平均值fh、低指数年(x(n)<coefh的年）的平均值fl、高指数年与气候平均的合成差dh、低指数年与气候平均的合成差dl、以及高低指数年的合成差dhl和差的显著性tn(5,3)。 -Synthesis of analysis of the scalar, seeking in the index x (n) is the average of high index in the (x (n)>
acoustics2
- 自己编写的计算对应图形及显著性的程序，给大家借鉴一下。-I have written computes the corresponding graphics and significant program for everyone to learn from it.
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- 有关回归分析的所有算法，包括详细的原理介绍及具体的matlab代码，很适合初学者使用，及有关工程人员参考；其中包含了一元线性回归、最小二乘估计方法、显著性检验、多元线性回归、利用回归模型预测、非线性回归、逐步回归等-All algorithms related to regression analysis, including a detailed descr iption and the specific principles matlab code, it is suitable for b
F-test
- 用残差法（F检验法）,残差检验法来辨识模型阶次，在模型阶次确定的情况下，依据递推法辨识出模型参数。这种利用残差定阶的方法需要在获得模型参数值之后，求得模型残差序列，并借以统计假设检验方法对残差的方差进行显著性检验来确定模型的阶次。-Extrapolation identified model parameters. This use of the residual method needs to be in order after obtaining the model parameter va
linearEst
- linearEst线性回归算法，包括回归显著性检验，F 检 验-Linear regression algorithm