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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；
小波分析--黄变换程序
- 首先，找出 上所有的极值点，然后用三次样条函数曲线循序连接所有的极大值点，得到信号 的上包络线 ，采用同样的方法连接所有的极小值点，得到 的下包络线 。循序连接上、下两条包络线的均值可得到一条均值线 ： （7－1） 再用 减去 得到 ： （7－2） 如果 满足IMF的两个条件，则 即为第一阶IMF，一般来说， 并不满足条件，此时，
gm_tool
- 灰色预测工具箱。 特性： 0 数据预处理，替换掉一些不符合条件的点：如连续相等的点 1 选择最好的c进行平移变换 2 残差太大的，剔除坏点 3 最后使用 新陈代谢 灰色模型求解（xcdxgm11） 函数： ccfx.m:残差分析 gm11.m:一般的灰色预测工具 xcdxgm11.m:新陈代谢灰色预测工具-Grey toolbox. Features: 1 Data preprocessing, replace the points t
linear-degree-and-residues
- 可用于拟合化学分析中的一元线性回归并绘制残差图，找出可疑数据，对化学分析工作者很有用！-Caculated the linear degree and residues of all values you got.Very important for the chemical engineers and scientists.
matlabzhuchengfen
- 主成分分析的MATLAB源代码，功能有主成分分析、残差、巴特利特检验等-MATLAB source code of the principal component analysis, functional principal component analysis, residuals Bartlett test
pls
- 一个PLS的matlab程序，包括求残差矩阵求回归方程的系数，删除回归分析的常数项，求误差平方和。-A PLS matlab procedures, including seeking residual matrix coefficients of the regression equation, deleted regression constant term, seeking the error sum of squares.
gray-predict
- 游需求分析婶予促进我目各地区的经济发展和文化交流都有着重要的意叉。由于旅游行业的。小样本，膏信息，不确定”性， 旅游市场可以看做是一个巨大的灰色系统。皋文竹对旅游需求同题进行了详细的研完，提出了基于灰色表镜理论的多元数学预测模型GM (1，N)．合理分析诸多因素对旅游需求的综合影响，可以很好的解决此奏问题。同时。以北京地区旅游需求发展为倒，根据北京市旅游局平 的历年旅游统计数据，确定影响游客人数的因素并对其合理量化，应用GM(1，N)模型对最地的旅游需求进行预潮．井通过残盖检验，后戎
matlab_baoxian
- 完成一个多元线性回归模型，并给出回归结果，给出q值检验，拟合优度。画出残差图，对结果进行分析。-To complete a multiple linear regression model, and gives regression results, given the q value, goodness of fit. Residual plotted on a graph to analyze the results.
main2
- 一维高斯函数拟合，分析其方差和期望、残差平方和、决定系数等-Guass fitting
pls
- 偏最小二乘法源代码,拟合方程，残差计算分析-Code of PLS
Simulating-and-fitting-tool
- 绘制理想非球面模块和实际测量数据图像模块、非球面拟合模块、非球面残差计算模块、分析口径和误差量对拟合精度影响模块。-Draw an ideal non-spherical modules and measured Imaging module, non-spherical fitting modules, non-spherical error analysis calculation module, diameter effects on fitting accuracy and error
Arch Model
- 金融时间序列分析 1. 采用Pandas从Yahoo网上下载上市公司的5到10年的日收盘数据，上证指数的日收盘数据。 2. 计算上市公司和上证指数的收益率， 3. 针对上市公司收益率进行ARMA建模，确定P和q，并对残差进行分析，最后向前预测多期，显示预测图。 4. 针对上市公司收益率进行ARCH建模，确定阶数，并对残差进行分析，最后进行预测。 5. 针对上市公司收益率进行GARCH建模，确定阶数，并对残差进行分析，最后进行预测。(use Arch Model to ananlyse
r
- 多元数据的数值基础分析（五数、方差等）、基础出图（线性拟合、残差图、找变异点）预测，外加基础实际数据处理案例两个(Multivariate data analysis and prediction model)
关联性分析
- 关于数据的关联性分析(皮尔森相关系数、斯皮尔曼相关系数、残差平方和、欧氏距离等)