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回归分析预测回归是研究因变量随自变量变化的关系形式的分析方法。其目的在于根据已知自变量来估计和预测因变量的总平均值。
回归分析预测方法非线性回归模型按变量个数也可以分为一元非线性回归模型和多元非线性回归模型；曲线的形式也因实际情况不同而有多种形式，如指数曲线、双曲线、S形曲线等
多元回归实例分析多元回归分析的实例，有具体的讲解和操作，主要应用于spss等软件操作。有利于初学者掌握知识的要领
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基于回归分析的饱和水和饱和水蒸汽密度的软测量基于回归分析的饱和水和饱和水蒸汽密度的软测量检测
线性统计模型线性回归与方差分析线性统计模型线性回归与方差分析这对于准备从事大数据分析的人来说是必修的一门课程
自变量可重复观测的线性回归模型研究_李丽辉.pdf 摘要:文章一方面依据统计检验过程中检验统计量的分布形态、检验指标的特征，另一方面依据模型的预设条件、参数及模型的显著性、拟合效果等检验对，构建了以检验统计量为主导和以模型为主导的两组线性回归模型的检验方法体系。
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回归方法和机器学习方法以及R代码实现 R语言回归方法和机器学习方法的讲解，课件是pdf形式 R代码-机器学习方法包括决策树、随机森林、svm、神经网络、boosting、bagging以及各种回归方法其中包含一些数据及例子以供参考。

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