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修订版的回归分析——谢宇著

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简介：
《修订版的回归分析》是由著名社会学家谢宇所著，本书深入浅出地介绍了回归分析的基本概念、方法和应用技巧，并结合实际案例进行解析。适合社会科学领域的研究者及学生阅读参考。 回归分析（修订版）由谢宇撰写。这本书对回归分析的基本概念、方法及其应用进行了深入探讨，并结合实际案例进行详细讲解，适合统计学及相关领域的研究人员及学生阅读参考。

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  • 修订版的回归分析——谢宇著
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    《修订版的回归分析》是由著名社会学家谢宇所著，本书深入浅出地介绍了回归分析的基本概念、方法和应用技巧，并结合实际案例进行解析。适合社会科学领域的研究者及学生阅读参考。 回归分析（修订版）由谢宇撰写。这本书对回归分析的基本概念、方法及其应用进行了深入探讨，并结合实际案例进行详细讲解，适合统计学及相关领域的研究人员及学生阅读参考。
  • MATLAB回归分析总结资料-回归分析MATLAB.rar
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    本资源为《MATLAB回归分析总结资料》，包含回归分析在MATLAB中的应用实例与编程技巧，适合学习统计分析和数据建模的学生及研究人员参考使用。 在MATLAB中进行回归分析是一项基础且重要的统计工作，它能帮助我们理解变量间的关系、预测未知数据，并评估模型的拟合程度。“matlab做回归分析总结-回归分析matlab.rar”包含了多元线性回归、多项式回归、非线性回归以及逐步回归四个主题。以下是这些知识点的具体解释： 1. 多元线性回归：这是一种常见的统计方法，用于研究两个或更多个自变量与一个因变量之间的关系。在MATLAB中，可以使用`regress`函数来实现。例如，`b = regress(y,x)`会返回一个系数向量`b`，其中`y`是因变量，而矩阵`x`包含所有自变量的数据。 2. 多项式回归：当线性模型不足以描述数据趋势时，我们可以考虑使用多项式回归来建立非线性的关系。MATLAB的`polyfit`函数可以用来找到最佳拟合多项式的系数；例如，命令如 `p = polyfit(x,y,n)` 可以用于确定一个n阶的最佳拟合多项式。 3. 非线性回归：这种方法涉及使用非线性方程来描述数据之间的关系。MATLAB提供了`lsqcurvefit`函数，它基于梯度下降法最小化残差平方和，从而求解非线性的模型参数。用户需要定义一个非线性函数模型以及初始的参数估计。 4. 逐步回归：这种方法通过添加或删除自变量来优化回归模型，并且在选择过程中考虑了模型复杂性和解释能力。MATLAB中的`stepwiseglm`函数支持向前选择和向后剔除，帮助我们在众多自变量中找到最相关的子集以改进预测效果。 除了上述核心知识点，“matlab做回归分析总结-回归分析matlab.rar”文件还涵盖了如何使用MATLAB进行回归分析的具体步骤和技术细节，包括设置自变量、调整模型参数、评估模型性能（如R-squared值和AIC/BIC等指标）、绘制残差图以诊断潜在问题。 这份资源为学生、科研人员或数据分析者提供了从基础到高级的MATLAB回归分析学习资料。通过深入理解和实践这些内容，可以提升在复杂数据关系的理解与预测方面的技能水平。
  • SPSS回归分析（2015年3月出版）- 申德拉著,宋武译
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    本书由申德拉撰写、宋武翻译，于2015年3月出版。它详细介绍了如何使用SPSS进行各种类型的回归分析，为统计学研究提供实用指南。 SPSS回归分析由申德拉在2015年3月1日撰写，宋武担任译者。
  • 回归分析.7z
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    《回归分析》是一套数据集和教程文件集合，帮助用户理解并应用统计学中的回归模型，通过实例解析线性、多项式及逻辑回归等方法。 这段文字涉及梯度下降和正规方程的证明、数据集以及使用MATLAB 2021版本编写的代码和Jupyter Python代码的内容介绍。
  • 回归分析（r）
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    回归分析方法是一种广泛应用于统计学领域的预测模型。该方法通过建立因变量与自变量之间的线性关系，帮助研究者预测和解释数据变化趋势。
  • SPSS中线性回归分析中的t检验——用于回归系数的显著性检验
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    本文探讨了在使用SPSS进行线性回归分析时，如何应用t检验来评估模型中各个自变量的回归系数是否具有统计学意义。 9.3.3 回归系数的显著性检验（t 检验） 回归系数的显著性检验旨在验证回归方程中的被解释变量与每一个解释变量之间的线性关系是否具有统计学意义。 对于一元线性回归模型，使用以下步骤进行检验： 1. 计算标准误差（），这是SSE的均根值，表示回归方程未能解释y 变动的程度。 2. 利用SPSS软件自动计算t 值和p 值，并根据得到的p 值作出判断。 3. 在一元线性回归分析中，回归方程显著性和回归系数显著性的检验效果相同，可以互相替代。此外，回归方程显著性的F 统计量等于回归系数显著性t 统计量的平方。
  • 详解回归分析（第三版）
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    《详解回归分析（第三版）》一书深入浅出地介绍了回归分析的基本概念、方法及应用技巧，适合统计学及相关领域的学习者与研究人员阅读。 《例解回归分析》中文原书第三版是一本深入浅出地介绍回归分析方法的书籍。该书通过大量实例详细解释了如何运用回归模型进行数据分析，并涵盖了线性回归、多元回归以及非参数回归等内容，适合统计学入门者和专业人士阅读参考。
  • 非线性回归与岭回归的探讨——回归分析专题
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    本专题聚焦于非线性回归与岭回归两大主题，深入探讨其原理、应用及优化策略，旨在提升数据分析能力与模型预测精度。 一家大型商业银行拥有多个分行，在最近几年里，该银行的贷款总额持续增长，但不良贷款的比例也在上升。为了深入了解不良贷款产生的原因，并寻找控制不良贷款的方法，希望利用银行业务的相关数据进行定量分析。以下是2002年该银行下属25家甲级分行的部分业务信息。 此外，为研究生产率与废料率之间的关联性，我们记录了一些具体的数据。接下来，请绘制散点图并根据图形趋势选择合适的回归模型来拟合这些数据。
  • MATLAB中的回归分析
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    本教程介绍在MATLAB环境中进行回归分析的方法和技巧，涵盖线性与非线性模型的建立、参数估计及结果解读等内容。 在统计学的数据分析过程中，回归分析是一种常用的程序方法，并且通常会提供详细的代码及注释以帮助学习者更好地理解和掌握这一技术。
  • Excel中的回归分析
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    《Excel中的回归分析》是一本指导读者如何在Microsoft Excel中进行统计学上重要的回归分析操作的实用指南。书中详细介绍了线性回归、多元回归等技术，并通过丰富的案例帮助读者掌握预测建模技能，适用于数据分析和研究领域从业者。 如何使用Excel进行回归分析？这里有一些不错的Excel技巧可以帮你完成这项任务。