课程简介

 

 
 

教学优势

  曙海教育的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。大批企业和曙海
建立了良好的合作关系。曙海教育的课程在业内有着响亮的知名度。

  本课程,秉承21年积累的教学品质,以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用经验、技巧。

 

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  • 郑一讲课800腾讯课堂.jpg
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    【内容简介《第二版最小二乘法与应用和MATLAB程序详解》共7章45节,总学时1065分钟,合17.8小时。主要内容包括:一元线性回归分析的基本概念、理论与方法及实现程序,可线性化的曲线模型处理方法及实现程序,多元线性回归分析及实现程序,自变量选择的多个方法与指标及实现程序,一元或多元多项式非线性回归分析方法及实现程序,相关分析等扩充内容及多元线性回归内容汇总和程序汇总。

        全部提供MATLAB代码程序和PPT课件。

        提供辅导答疑


    第一章  回归分析或最小二乘法的影响力及其研究领域简介

    0.1_科研技术工程8个算法及9个问题全面说明兼顾开讲说明

    0.2_店主预言先告必看第三版(

    1、LSM1_百度知网硕博论文及搜索看最小二乘法的现状及结论

    2、LSM2__最小二乘法简介及其特点应用领域和参考文献来源与版

    3、LSM3_最小二乘法讲什么干什么及亮点与学习基础说明

    第二章  一元线性回归分析的基本概念 理论与方法及实现程序

    4、LSM4-回归分析的基本概念与线性回归模型

    5、LSM5_1利用最小二乘法推导经验回归直线方程(

    6、LSM5_2求实例经验公式与MATLAB编程计算及重点总结

    7、LSM6_1总偏差平方和的分解及推理分析检验统计量的形式

    8、LSM6_2F检验统计量及拒绝域与线性显著性的笔算和程序计算

    9、LSM7_1回归分析用到点预测问题及其分析

    10、LSM7_2最小二乘法用到区间预测及预测区间的程序计算

    11、LSM8_1回归分析MATLAB命令regress输入输出参数及其意义

    12、LSM8_2用MATLAB程序计算实例的回归方程与总结

    13、LSM9_1回归分析MATLAB命令regress输入输出参数及其意义

    14、LSM9_2用MATLAB程序计算实例的回归方程与总结

    第三章  可线性化的曲线模型处理方法及实现程序

    15、LSM10_1可线性化10种曲线类型及可线性化6个步骤

    16、LSM10_2非线性双曲线拟合与倒指数拟合的程序完整步骤及拟合优劣比较

    17、LSM10_3写论文非线性拟合问题的MATLAB程序作图形和数据处理

    18、LSM11_1回归分析(最小二乘法)的基本概念理论方法和7个步骤

    19、LSM11_2回归分析与相关分析及释疑解惑和应用程序推荐(

    第四章  多元线性回归分析及实现程序

    20、LSM12_1多元线性回归问题及实例分析与程序建模

    21、LSM12_2残差图及剔除奇异点做3次回归及3维拟合图显示

    22、LSM12_3多元回归显著性检验及预测问题与回归系数意义和总结

    23、LSM13_多元线性回归模型及最小二乘法得到回归方程与配套程序

    24、LSM14_1多元线性回归分析的显著性及综合评价与F检验方程显著性

    25、LSM14_2决定系数及复相关系数及其意义和程序计算实例

    26、LSM15_多元线性回归自变量贡献大小的偏回归平方和检验法

    27、LSM16_1偏回归系数显著性F检验法及程序ci变形与作用

    28、LSM16_2F检验拒绝域转换大小关系及删除xi的原理条件

    29、LSM16_3自变量显著性检验法的偏回归平方和的MATLAB程序详解

    30、LSM17_自变量显著性检验法的标准化回归系数及其MATLAB程序

    第五章  自变量选择的多个方法与指标及实现程序

    31、LSM18_1选择自变量的必要性及基本思路与方法综述和全局择优2个指标

    32、LSM18_2MATLAB程序计算2个指标及回归方程含义解读

    33、LSM19_1自变量选择法之逐步回归法及命令stepwise解读

    34、LSM19_2逐步回归法实例与stepwise工具箱操作及最优方程结果4点解读

    35、LSM20_1样本数目及选自变量理想方法与共线性偏相关系数等注意问题

    36、LSM20_2交互作用及残差分析和内容全面总结

    第六章  一元或多元多项式非线性回归分析方法及实现程序

    37、LSM21_1一元多项式非线性回归的拟合及预测的4个命令与程序解读

    38、LSM21_2一元多项式非线性回归实例及MATLAB程序详解和2个思考问题

    39、LSM22_1多元多项式非线性回归及命令rstool解读与实例介绍

    40、LSM22_2rstool工具箱操作纯二次多项式与线性回归的结果对比

    第七章  相关分析等扩充内容及多元线性回归内容汇总和程序汇总

    41、LSM23_1函数关系与相关关系及简单线性相关关系介绍

    42、LSM23_2相关系数公式及实际意义和相关分析与回归分析的联系区别

    43、LSM24_1原始数据实际含义及3个方法计算偏回归系数与奇异点剔除处理

    44、LSM24_2回归方程显著性的4个检验法与每个自变量显著性F检验法程序分析

    45、LSM24_3自变量选择3个方法与标准化回归方程及实际意义说明

    五、附录文件和参考文献

    附件1_必先看_最小二乘法与应用及MATLAB程序学习指导及文件编号等问题

    附件2_最小二乘法PPT课件

    附件3_程序m及数据全部文件


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