演示文稿回歸與擬合

（優(yōu)選）回歸與擬合本文檔共23頁；當前第1頁；編輯于星期一\17點2分數(shù)據(jù)處理(1)：數(shù)學運算Mathematics本文檔共23頁；當前第2頁；編輯于星期一\17點2分數(shù)學運算菜單插值與外推簡單數(shù)學運算微分積分平均本文檔共23頁；當前第3頁；編輯于星期一\17點2分插值

本文檔共23頁；當前第4頁；編輯于星期一\17點2分數(shù)據(jù)處理(2):回歸與擬合*RegressionandCurveFitting本文檔共23頁；當前第5頁；編輯于星期一\17點2分什么是回歸分析

所謂回歸(regression)分析，簡單的說，就是一種處理變量與變量之間相互關系的數(shù)理統(tǒng)計方法。用這種數(shù)學方法可以從大量觀測的散點數(shù)據(jù)中尋找到能反映事物內(nèi)部的一些統(tǒng)計規(guī)律，并可以按數(shù)學模型形式表達出來，故稱它為回歸方程（回歸模型）。例如，自由落體運動中，物體下落的距離S與所需時間t之間，有如下關系：變量S的值隨t而定(其他項是常數(shù))，這就是說，如果t有確定值，那么S的值就完全確定了。這種關系就是所謂的函數(shù)關系或確定性關系?；貧w(Regression)也可以稱為擬合(Fitting)，回歸是要找到一個有效的關系，擬合則要找到一個最佳的匹配方程，兩者基本是同一個意思。本文檔共23頁；當前第6頁；編輯于星期一\17點2分回歸分析分類

根據(jù)方程涉及變量的個數(shù)一元回歸多元回歸(multipleregression)根據(jù)自變量和因變量函數(shù)關系是直線還是曲線線性回歸(linearregression)非線性回歸(nonlinearregression)(非線性回歸處理的情況要比線性回歸復雜得多，需要進行更大量的嘗試。因此除了依賴計算進行反復運算逼近，用戶自己對參數(shù)的取值范圍和估算也很重要。)本文檔共23頁；當前第7頁；編輯于星期一\17點2分線性擬合分析

C:\ProgramFiles\OriginLab\Origin8\Samples\CurveFitting\LinearFit.dat。AnalysisFittingFitLinear本文檔共23頁；當前第8頁；編輯于星期一\17點2分擬合結果的分析報表

本文檔共23頁；當前第9頁；編輯于星期一\17點2分多項式回歸

C:\ProgramFiles\OriginLab\Origin8\Samples\CurveFitting\PolynomialFit.dat本文檔共23頁；當前第10頁；編輯于星期一\17點2分非線性擬合

本文檔共23頁；當前第11頁；編輯于星期一\17點2分數(shù)據(jù)處理(3):統(tǒng)計分析Statistics本文檔共23頁；當前第12頁；編輯于星期一\17點2分描述性統(tǒng)計C:\ProgramFiles\OriginLab\Origin8\Samples\Statistics\body.dat本文檔共23頁；當前第13頁；編輯于星期一\17點2分統(tǒng)計作圖：直方圖與正態(tài)分布

本文檔共23頁；當前第14頁；編輯于星期一\17點2分統(tǒng)計作圖：質(zhì)量控制圖

本文檔共23頁；當前第15頁；編輯于星期一\17點2分數(shù)據(jù)處理(4):信號處理SignalProcessing本文檔共23頁；當前第16頁；編輯于星期一\17點2分信號處理平滑濾波快速傅里葉變換本文檔共23頁；當前第17頁；編輯于星期一\17點2分信號處理：多點平滑

本文檔共23頁；當前第18頁；編輯于星期一\17點2分數(shù)據(jù)處理(5):光譜處理Spectroscopy本文檔共23頁；當前第19頁；編輯于星期一\17點2分光譜分析：尋峰

本文檔共23頁；當前第20頁；編輯于星期一\17點2分數(shù)據(jù)處理(6):圖像處理ImageProcessingandAnalysis本文檔共23頁；當前第21頁；編輯于星期一\17點2分使用矩陣窗口導入圖像本文檔共23頁；當前第22頁；編輯于星期一\17點2分圖像處理菜單

調(diào)整算術變換轉換