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MAR多变量自适应样条回归

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简介：
MAR多变量自适应样条回归是一种统计建模技术，用于处理复杂数据关系。它结合了样条函数的灵活性和回归分析的能力，能够捕捉非线性和交互效应，适用于多个预测变量的情形。 MARS是一种全新的高度自动化的回归分析工具，由斯坦福大学统计系的Jerome H. Friedman开发。1991年他在《Annals of Statistics》上发表了一篇长达65页的数学论文，该论文的部分灵感来源于CART®。与CART生成阶梯函数不同，MARS能够生成光滑的曲线和曲面。对于连续型的目标变量，它在二元自变量上的表现同样出色。

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  • MAR多变量自适应样条回归
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    MAR多变量自适应样条回归是一种统计建模技术，用于处理复杂数据关系。它结合了样条函数的灵活性和回归分析的能力，能够捕捉非线性和交互效应，适用于多个预测变量的情形。 MARS是一种全新的高度自动化的回归分析工具，由斯坦福大学统计系的Jerome H. Friedman开发。1991年他在《Annals of Statistics》上发表了一篇长达65页的数学论文，该论文的部分灵感来源于CART®。与CART生成阶梯函数不同，MARS能够生成光滑的曲线和曲面。对于连续型的目标变量，它在二元自变量上的表现同样出色。
     
  • 多变量线性回归的MATLAB开发：线性回归
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