Origin進行多元線性迴歸、指數擬合和非線性曲面擬合
今天給大家分享的科研教程是多元線性迴歸、指數擬合和非線性曲面擬合。
一、多元線性迴歸
多元線性迴歸用於分析多個自變數與一個因變數之間的線性關係。下式為一般多元線性方程。
Y=A+B1X1+B2X2…+BnXn
Origin在進行多元線性迴歸時,需將工作表中一列設定為因變數(Y),將其他的設定為自變數(X1,X2,X3,…,Xn)。
例項演示:
(1)匯入要擬合的資料集,如圖1所示。
圖1 原始資料
(2)選擇執行選單命令Analysis→Fiting→Multiple linear regression,進行多元線性迴歸,系統會彈出Multiple Regression視窗,如圖2所示。
相關文章
- python來擬合Langmuir非線性方程PythonUI
- 多元線性迴歸模型模型
- Java 使用 Apache commons-math3 線性擬合、非線性擬合例項(帶效果圖)JavaApache
- 什麼是機器學習迴歸演算法?【線性迴歸、正規方程、梯度下降、正則化、欠擬合和過擬合、嶺迴歸】機器學習演算法梯度
- 4擬合線性函式的k和b函式
- 線性迴歸-如何對資料進行迴歸分析
- 預測演算法之多元線性迴歸演算法
- 線性迴歸
- 線性篩合數
- 線性迴歸——lasso迴歸和嶺迴歸(ridge regression)
- 1.3 - 線性迴歸
- 機器學習(六):迴歸分析——鳶尾花多變數回歸、邏輯迴歸三分類只用numpy,sigmoid、實現RANSAC 線性擬合機器學習變數邏輯迴歸Sigmoid
- 對比線性迴歸、邏輯迴歸和SVM邏輯迴歸
- 線性迴歸與邏輯迴歸邏輯迴歸
- 4-線性迴歸
- 1維線性迴歸
- 線性迴歸實戰
- 線性迴歸總結
- 線性迴歸推導
- 使用最小二乘法進行線性迴歸(Python)Python
- R:alpha多樣性線性迴歸
- Python擬合曲線Python
- 線性迴歸-程式碼庫
- pytorch實現線性迴歸PyTorch
- 資料分析:線性迴歸
- 線性迴歸演算法演算法
- PRML 迴歸的線性模型模型
- TensorFlow實現線性迴歸
- spark-mlib線性迴歸Spark
- 一起學人工智慧 | 非線性迴歸2人工智慧
- 【深度學習基礎-13】非線性迴歸 logistic regression深度學習
- 機器學習之特徵組合: 多非線性規律進行編碼機器學習特徵
- Python數模筆記-Sklearn(4)線性迴歸Python筆記
- python實現線性迴歸之簡單迴歸Python
- 多功能非線性迴歸分析繪圖工具GraphPad Prism 9繪圖PHP
- 機器學習:線性迴歸機器學習
- numpy梯度回傳線性迴歸梯度
- 線性迴歸基礎程式碼