![演示文稿回歸與擬合_第1頁](http://file4.renrendoc.com/view/a04cc0e38ff911b2ece75cafc1a9ac5b/a04cc0e38ff911b2ece75cafc1a9ac5b1.gif)
![演示文稿回歸與擬合_第2頁](http://file4.renrendoc.com/view/a04cc0e38ff911b2ece75cafc1a9ac5b/a04cc0e38ff911b2ece75cafc1a9ac5b2.gif)
![演示文稿回歸與擬合_第3頁](http://file4.renrendoc.com/view/a04cc0e38ff911b2ece75cafc1a9ac5b/a04cc0e38ff911b2ece75cafc1a9ac5b3.gif)
![演示文稿回歸與擬合_第4頁](http://file4.renrendoc.com/view/a04cc0e38ff911b2ece75cafc1a9ac5b/a04cc0e38ff911b2ece75cafc1a9ac5b4.gif)
![演示文稿回歸與擬合_第5頁](http://file4.renrendoc.com/view/a04cc0e38ff911b2ece75cafc1a9ac5b/a04cc0e38ff911b2ece75cafc1a9ac5b5.gif)
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(優(yōu)選)回歸與擬合本文檔共23頁;當(dāng)前第1頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分?jǐn)?shù)據(jù)處理(1):數(shù)學(xué)運(yùn)算Mathematics本文檔共23頁;當(dāng)前第2頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分?jǐn)?shù)學(xué)運(yùn)算菜單插值與外推簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)運(yùn)算微分積分平均本文檔共23頁;當(dāng)前第3頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分插值
本文檔共23頁;當(dāng)前第4頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分?jǐn)?shù)據(jù)處理(2):回歸與擬合*RegressionandCurveFitting本文檔共23頁;當(dāng)前第5頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分什么是回歸分析
所謂回歸(regression)分析,簡(jiǎn)單的說,就是一種處理變量與變量之間相互關(guān)系的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。用這種數(shù)學(xué)方法可以從大量觀測(cè)的散點(diǎn)數(shù)據(jù)中尋找到能反映事物內(nèi)部的一些統(tǒng)計(jì)規(guī)律,并可以按數(shù)學(xué)模型形式表達(dá)出來,故稱它為回歸方程(回歸模型)。例如,自由落體運(yùn)動(dòng)中,物體下落的距離S與所需時(shí)間t之間,有如下關(guān)系:變量S的值隨t而定(其他項(xiàng)是常數(shù)),這就是說,如果t有確定值,那么S的值就完全確定了。這種關(guān)系就是所謂的函數(shù)關(guān)系或確定性關(guān)系。回歸(Regression)也可以稱為擬合(Fitting),回歸是要找到一個(gè)有效的關(guān)系,擬合則要找到一個(gè)最佳的匹配方程,兩者基本是同一個(gè)意思。本文檔共23頁;當(dāng)前第6頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分回歸分析分類
根據(jù)方程涉及變量的個(gè)數(shù)一元回歸多元回歸(multipleregression)根據(jù)自變量和因變量函數(shù)關(guān)系是直線還是曲線線性回歸(linearregression)非線性回歸(nonlinearregression)(非線性回歸處理的情況要比線性回歸復(fù)雜得多,需要進(jìn)行更大量的嘗試。因此除了依賴計(jì)算進(jìn)行反復(fù)運(yùn)算逼近,用戶自己對(duì)參數(shù)的取值范圍和估算也很重要。)本文檔共23頁;當(dāng)前第7頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分線性擬合分析
C:\ProgramFiles\OriginLab\Origin8\Samples\CurveFitting\LinearFit.dat。AnalysisFittingFitLinear本文檔共23頁;當(dāng)前第8頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分?jǐn)M合結(jié)果的分析報(bào)表
本文檔共23頁;當(dāng)前第9頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分多項(xiàng)式回歸
C:\ProgramFiles\OriginLab\Origin8\Samples\CurveFitting\PolynomialFit.dat本文檔共23頁;當(dāng)前第10頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分非線性擬合
本文檔共23頁;當(dāng)前第11頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分?jǐn)?shù)據(jù)處理(3):統(tǒng)計(jì)分析Statistics本文檔共23頁;當(dāng)前第12頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分描述性統(tǒng)計(jì)C:\ProgramFiles\OriginLab\Origin8\Samples\Statistics\body.dat本文檔共23頁;當(dāng)前第13頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分統(tǒng)計(jì)作圖:直方圖與正態(tài)分布
本文檔共23頁;當(dāng)前第14頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分統(tǒng)計(jì)作圖:質(zhì)量控制圖
本文檔共23頁;當(dāng)前第15頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分?jǐn)?shù)據(jù)處理(4):信號(hào)處理SignalProcessing本文檔共23頁;當(dāng)前第16頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分信號(hào)處理平滑濾波快速傅里葉變換本文檔共23頁;當(dāng)前第17頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分信號(hào)處理:多點(diǎn)平滑
本文檔共23頁;當(dāng)前第18頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分?jǐn)?shù)據(jù)處理(5):光譜處理Spectroscopy本文檔共23頁;當(dāng)前第19頁;編輯于星期一\17點(diǎn)2分光譜分析:尋峰
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