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数值计算_病态线性方程组的求解
- 这是数值分析的一些作业实验，文件中有详细的文档对理论，实验和算法的说明，用于病态方程组求解的源代码-This is the numerical analysis of the experimental operation, the paper detailed documentation of theory, experiment and the algorithm shows that morbid equation for solving the source code
数值分析课程设计
- 本人的数值分析课程设计 ，比较完整！Gauss顺序消去法与Gauss列主元消去法是计算机上常用来求解线性方程组的一种直接的方法。就是在不考虑舍入误差的情况下，经过有限步的四则运算可以得到线性方程组的准确解的一类方法。-Numerical analysis of the curriculum design, a relatively complete! Gauss law and order eliminate Gauss out PCA elimination method is commonl
线性回归
- 应用统计学的线性回归分析-165 linear regression analysis
多元线性回归分析程序
- 多元线性回归分析算法-multiple linear regression analysis algorithm
MATLAB实现拉格朗日、分段线性、三次样条三种插值的方法
- MATLAB实现拉格朗日、分段线性、三次样条三种插值的方法，改变节点的数目，对三种插值结果进行初步分析,MATLAB realization of Lagrange, piecewise linear, cubic spline interpolation in three ways, changing the number of nodes, interpolation of three preliminary analysis of the results
多元多重线性回归-估计
- 多重线性回归分析，含PPT，R代码和阅读材料(R code for multiple linear regression analysis)
《MATLAB统计分析与应用2》
- 一元方差分析；非参数方差分析；一元线性/非线性回归分析，多重回归分析(One way ANOVA, nonparametric ANOVA, single linear / nonlinear regression analysis, multiple regression analysis)
线性回归
- 使用matlab进行回归分析，有具体的数据。(regression analysis using MATLAB)
主成分分析法Nicolas_PCA
- 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法(A multivariate statistical analysis method in which multiple variables are selected by linear transformation to select fewer significant variables)
主成分分析
- matlab主成分分析，主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。(principal component analysis)
多元线性回归
- 利用多元回归分析对气象站点数据进行插值运算。(The data of meteorological stations are interpolated by multiple regression analysis.)
R线性回归
- 线性回归主要解决了变量之间的线性关系的确定问题。(lm is used to fit linear models. It can be used to carry out regression, single stratum analysis of variance and analysis of covariance (although aov may provide a more convenient interface for these).)
SVM的回归预测分析——上证指数开盘预测
- 股票线性回归预测分析，利用svm线性回归算法分析预测，适合svm初学者(Stock Linear Regression Forecast Analysis)
ch10 回归分析
- 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多
多项回归分析
- 多自变量，多因变量，线性回归分析MATLAB程序(Multiple independent variables, multivariate variables, linear regression analysis)
linear beam
- 用于实现梁的静力学线性分析，本算例目的是计算悬臂梁受到均布载荷作用下的变形。(Static linear analysis of beams; The purpose of this numerical example is to calculate the deformation of a cantilever beam subjected to uniformly distributed loads.)
核函数主成分分析KPCA
- 在多元统计领域中，核函数主成分分析(kernel principal component analysis, kernel PCA)是利用核函数方法技术对主成分分析(PCA)的扩展。使用核函数使原PCA的线性操作是在一个复制的内核希尔伯特空间中执行的。 KPCA的运算步骤势在PCA之前首先对数据进行kernel变换 ，再求相关系数矩阵。(In the field of multivariate statistics, kernel principal component analysis (ke
python实现分段线性表示
- 按照自顶向下和自底向上分析时间序列趋势和转折点(Found the turning point from bottom to the top and from top to the bottom)
线性判别
- 用于线性及非线性的判别分析等，简单实用(Simple and practical for linear and non-linear discriminant analysis)
10层楼弹塑性时程分析
- 基于双线性滞回模型的单自由度 弹塑性时程分析，并采用MATLAB编程实现(Single degree of freedom elastoplastic time history analysis using bilinear hysteretic model, MATLAB programming)