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时间:2020-09-28
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1、第6章统计回归模型6.2节一元线性回归分析6.2.1回归模型的概念6.2.1回归模型的概念6.2.1回归模型的概念6.2.1回归模型的概念6.2.2一元线性回归分析的原理1.模型假设6.2.2一元线性回归分析的原理2.最小二乘点估计6.2.2一元线性回归分析的原理2.最小二乘点估计6.2.2一元线性回归分析的原理2.最小二乘点估计6.2.2一元线性回归分析的原理2.最小二乘点估计6.2.2一元线性回归分析的原理3.决定系数6.2.2一元线性回归分析的原理3.决定系数6.2.2一元线性回归分析的原理3.决定系数6.2.2一元线性回归分析
2、的原理3.决定系数6.2.2一元线性回归分析的原理4.对自变量显著性的t检验6.2.2一元线性回归分析的原理4.对自变量显著性的t检验6.2.2一元线性回归分析的原理4.对自变量显著性的t检验6.2.2一元线性回归分析的原理5.对截距显著性的t检验6.2.2一元线性回归分析的原理5.对截距显著性的t检验6.2.2一元线性回归分析的原理6.一元线性回归模型显著性的F检验6.2.2一元线性回归分析的原理6.一元线性回归模型显著性的F检验6.2.2一元线性回归分析的原理6.一元线性回归模型显著性的F检验6.2.2一元线性回归分析的原理6.一
3、元线性回归模型显著性的F检验6.2.2一元线性回归分析的原理6.一元线性回归模型显著性的F检验6.2.2一元线性回归分析的原理6.一元线性回归模型显著性的F检验6.2.2一元线性回归分析的原理6.一元线性回归模型显著性的F检验6.2.2一元线性回归分析的原理7.残差分析6.2.2一元线性回归分析的原理7.残差分析6.2.2一元线性回归分析的原理8.预测值的可信程度6.2.2一元线性回归分析的原理8.预测值的可信程度6.2.3线性回归分析MATLAB实现1.线性回归分析的计算6.2.3线性回归分析MATLAB实现1.线性回归分析的计算6
4、.2.3线性回归分析MATLAB实现1.线性回归分析的计算6.2.3线性回归分析MATLAB实现1.线性回归分析的计算6.2.3线性回归分析MATLAB实现1.线性回归分析的计算6.2.3线性回归分析MATLAB实现1.线性回归分析的计算6.2.3线性回归分析MATLAB实现2.绘制残差图形6.2.4线性回归分析的案例例6.2.1合金强度与碳含量图6.86.2.4线性回归分析的案例例6.2.1合金强度与碳含量6.2.4线性回归分析的案例例6.2.1合金强度与碳含量6.2.4线性回归分析的案例例6.2.1合金强度与碳含量6.2.4线性回
5、归分析的案例例6.2.1合金强度与碳含量6.2.4线性回归分析的案例例6.2.1合金强度与碳含量6.2.4线性回归分析的案例例6.2.1合金强度与碳含量图6.96.2.4线性回归分析的案例例6.2.1合金强度与碳含量6.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系6.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系图6.106.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系6.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系6.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系6.
6、2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系6.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系图6.116.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系6.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系6.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系6.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系6.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系6.2.4线性回归分析的案例例6.2.2磁钢面积与用胶量的关系6.2.4线性回归分析的案例例6.2.
7、3血压与年龄6.2.4线性回归分析的案例例6.2.3血压与年龄图6.126.2.4线性回归分析的案例例6.2.3血压与年龄6.2.4线性回归分析的案例例6.2.3血压与年龄图6.136.2.4线性回归分析的案例例6.2.3血压与年龄6.2.4线性回归分析的案例例6.2.3血压与年龄6.2.4线性回归分析的案例例6.2.3血压与年龄图6.14图6.156.2.4线性回归分析的案例例6.2.3血压与年龄6.2.4线性回归分析的案例例6.2.3血压与年龄6.2.4线性回归分析的案例例6.2.3血压与年龄6.2.4线性回归分析的案例例6.2.
8、3血压与年龄6.2.4线性回归分析的案例例6.2.3血压与年龄图6.166.2.4线性回归分析的案例例6.2.4西红柿的施肥量与产量6.2.4线性回归分析的案例例6.2.4西红柿的施肥量与产量6.2.4线性回归分析的案例
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