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并建立回归方程是电子工程领域中数据分析与预测的关键技术，广泛应用于信号处理、系统建模及电路设计优化等方面。通过构建合理的数学模型，该方法能够帮助工程师们从复杂的数据集中提炼出有价值的信息，实现对未知参数的精准估计。掌握这一技能不仅有助于提升个人在故障诊断、性能评估等实际工作中的效率，也是深入理解机器学习算法基础的重要一步。探索我们丰富的21191个相关资源，开启您的专业成长之旅！

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灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，M为model的第一个字母。GM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分方程型预测模型。GM（1，1）是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测。 一、GM（1，1）建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成，得到新的数列 ，其元素 ...

📅 👤 thesk123
灰色预测模型 模型

逐步回归的基本思想是有进有出。具体做法是将变量一个一个引入，当每引入一个自变量后，对已选入的变量要进行逐个检验，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，要将其剔除。引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行 检验，以确保每次引入新的变量，之前回归方程中只包含显...

📅 👤 nanfeicui
回归 变量

stats 用于检验回归模型的统计量，有三个数值：相关系数r2、F值、与F对应的概率p.相关系数r2越接近1，说明回归方程越显著；F > F1-α（k，n-k-1）时拒绝H0，F越大，说明回归方程越显著；与F对应的概率p 时拒绝H0，回归模型成立....

📅 👤 佳期如梦
stats 回归 模型 计量

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