主题:【讨论】ICP-OES权重回归与经典回归的优缺点比较

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chauchylan
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从数理统计的角度大家谈谈ICP-OES权重回归与经典回归的优缺点比较。
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JOE HUI
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经典回归中的线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。

线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。

用一个方程式来表示它,即Y=a+b*X+e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。
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恩,以上是经典的单变量或多变量最小二乘回归法。对于ICP-OES很少用多变量回归,通常采用单变量回归。
JOE HUI
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原文由 chauchylan(chauchylan) 发表:恩,以上是经典的单变量或多变量最小二乘回归法。对于ICP-OES很少用多变量回归,通常采用单变量回归。
多变量回归有啥特点,原闻其详
次元之暗面
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权重回归好像是所有点分配各自权重
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2021/4/21 13:36:09 Last edit by v3195919
chauchylan
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