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统计回归模型;回归模型是用统计分析方法建立的最常用的一类模型;10.1 牙膏的销售量 ;基本模型;MATLAB 统计工具箱 ;结果分析;销售量预测 ;模型改进;两模型销售量预测比较;x2=6.5;交互作用影响的讨论;完全二次多项式模型 ;10.2 软件开发人员的薪金;分析与假设 ;模型求解;残差分析方法 ;进一步的模型;去掉异常数据后的结果;模型应用 ;对定性因素(如管理、教育),可以引入0-1变量处理,0-1变量的个数应比定性因素的水平少1 ;10.3 酶促反应 ;基本模型 ;线性化模型 ;线性化模型结果分析 ;[beta,R,J] = nlinfit (x,y,’model’,beta0) ;非线性模型结果分析;混合反应模型 ;o ~原始数据
+ ~拟合结果 ;o ~原始数据
+ ~拟合结果 ;一般混合模型与简化混合模型预测比较;注:非线性模型拟合程度的评价无法直接利用线性模型的方法,但R2 与s仍然有效。;10.4 投资额与国民生产总值和物价指数 ;时间序列中同一变量的顺序观测值之间??在自相关;基本回归模型;基本回归模型的结果与分析 ;自相关性的定性诊断 ;自回归性的定量诊断;D-W统计量与D-W检验 ;广义差分变换 ;投资额新模型的建立 ;新模型的自相关性检验;;一阶自回归模型残差et比基本回归模型要小;投资额预测
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