最小二乘法和回归解析.pptVIP

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2017-04-23 发布于四川
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最小二乘法和回归解析.ppt

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最小二乘法和回归解析

5 化学计量学方法;本课程的教学内容;5.2 回归分析及检验 ;回归分析的主要内容 ;;这样问题就归纳为求多元函数Q(a1,a2,…,am) 极小值点;应用举例-1;上机作业;5.2.2 线性回归分析;回归方程检验;应用举例-2;一些可转化为线性回归的非线性情况 ;多元线性回归分析多元线性回归的数学模型 y = a0 + a1x1 + a2x2 + … + amxm 由实验测得n组相互独立的实验数据 xi1,xi2,xi3,…,xim,yi (i=1,2,…,n; nm) 多元线性回归方程的检验总差方和(S)=剩余差方和(Q)+回归差方和(U) 复相关系数方差比剩余标准偏差;例7 N,N-二甲基-2-溴苯乙胺衍生物是肾上腺阻断剂当Y和Z接上不同的取代基,其生物活性是不一样的,Y和Z取代基的结构信息参数通常取其疏水值π和电子参数σ,其结果如下表所示。 ;REGRESS Multiple linear regression using least squares. b = REGRESS(y,X) returns the vector of regression coefficients, b, in the linear model y = Xb, (X is an nxp matrix, y is the nx1 vector of observations). ;[B,BINT,R,RINT,STATS] = REGRESS(y,X,alpha) uses the input, ALPHA to calculate 100(1 - ALPHA) confidence intervals for B and the residual vector, R, in BINT and RINT respectively. The vector STATS contains the R-square statistic along with the F and p values for the regression.