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一、一元线性回归分析也叫二元线性相关分析（或简称直线相关分析）,它是研究有直线相关关系（即大体上成比例地变化）的二个变量间的联系形式和相关密切度的。为此,首先要通过观测或化验收集到这两个变量（设为x与y）相互对应的足够多的数据对（x1,y1）,（x2,y2）（Xn,Yn）。其中n一般应大于15为好,否则分析结果不大可靠。 相似文献
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《吉林大学学报(地球科学版)》1976,(4)
一、什么叫回归分析 简单地说,回归分析就是处理变量与变量之间关系的一种数理统计方法。 自然界中各种事物都是普遍联系和相互制约着的,各种现象在其整个发展过程中实际上都受着许多因素的影响。科学的任务就在于考察和研究它们之间联系的规律,并加以利用。从数学观点来看,就是各种变量之间是互相联系互相依存的,因而它们之间存在着一定的关系。 相似文献
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滑坡各影响因素之间存在较强的相关性。偏最小二乘回归(PLS)方法在一个算法下同时实现了回归建模(多元线性回归分析)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量间的相关分析(典型相关分析),给因变量之间存在较高相关性的回归带来极大的便利。为了探讨PLS方法在滑坡稳定性影响因素分析中的适用性,选取位于三峡水库区巫山县的邓家屋场滑坡为试验区。在考虑三峡水库蓄水后引起的地下水力坡度变化、地震因素以及建筑物因素对邓家屋场滑坡稳定性的影响条件下,建立了滑坡稳定性系数与以上指标的PLS回归方程,以期达到对邓家屋场滑坡稳定性影响因素敏感性的分析目标。计算建立的回归模型为:K*=0.181468×C*+0.274876×φ*-0.611369×J*-0.238604×α*-0.105219×ΔW*。表达式各因素影响力的排序为:地下水力坡度>滑动面内摩擦角>地震加速度>滑动面内聚力>滑体均匀加载。结果表明,采用偏最小二乘回归方法对滑坡稳定性影响因素进行分析具有物理意义明确、计算简单、建模效果好、解释性强的特点,是一种可行的解决方案。 相似文献
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综合利用矿产资源十分重要。一些稀散元素,如铋、钻、铼等大都通过综合回收来解决。本文试图在矿石综合利用时,通过多元回归分析查明物质间的依存关系来计算伴生元素储量。逐步回归是考察和研究各元素间联系密切程度的一种数学分析方法,参加回归方程的几个变量中,有些因子表面看来与Y(变量)的相关性很密切,但几个变量合起来逐步回归时因子的变化在Y的回归方程中意义不大。变量间本来有着相关联系,但在回归时它对Y的作用却被其他因子所代替,若留在回归方程中既增加计算的上麻烦,又增加回归方程的不稳 相似文献
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当发现测试数据有系统误差时,不必对每个样品都重新分析,只抽取30％以上有代表性的样品重新分析即可,然后用微电子计算机校正原分析,这样可以收到快、好、省的效果。数学模型的建立回归分析是研究变量间的相关关系,找出相关变量之间的内部规律,以定量形式建立变量之间关系的数学表达式,从而可以根据某个变量的观测值预测另一个变量的估计值。把从有误差的数据随机地抽取一部分进行重新分析得到确认是 相似文献
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《物探化探计算技术》2016,(5)
以四川省道孚县木茹林场亚高山森林为研究对象,在针叶林、阔叶林和灌木林3种森林类型中各设置15个标准样地,利用标准地实测森林植被生物量数据建立了基于遥感信息的川西亚高山该三种森林的最佳森林植被生物量遥感估算模型,并估算了森林植被生物量。结果表明,在建立的一元线性回归、一元非线性回归和多元线形回归生物量模型中,以多元线性回归模型拟合度最高。 相似文献
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因子克立格分析是研究多元地质统计学的基拙，是由因子克立格法和协区域化分析两部分组成，方法上包括了区域化变量(集)的分解和分解后每一空间分童的估值;本文阐述了因子克立格分析从产生到应用的理论发展、研究成果及应用展望。 相似文献
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线性回归计算方法是数理统计中常用方法之一。它的简式为y=a bx,反映x与y之间线性关系的密切程度则用相关系数r 来表征。r的绝对值最大为1。当|r|=1时,称为完全线性相关,即两变量间是函数关系,当|r|=0时,称为零相关,说明两变量间不存在线性关系;当|r|越接近于1时,则表明线性相关越大。凡是两个变量之间存在线性相关,或是可化为直线型的曲线,用替换后的新变量均可代入线性回归式进行计算。粘土的造浆率加土量间存在相关关系,用具有回归计算功能的袖珍电子计算器计算分析某些造浆试验结果。现举实例说明如下: 相似文献
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基于PCA-SVR的煤层底板突水量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于主成分分析支持向量机回归(PCA-SVR)的煤层底板突水预测方法,用主成分分析来解决输入变量的选择问题。主成分以较少的维数包含了高维变量所携带的大部分信息,这不仅避免了过多的输入导致训练速度慢,同时也保证了预测准确度。实例表明,所提方法可有效消除众多影响因素间的相关性,减少输入变量个数,提高预测效率和精度。 相似文献
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煤层精准定位是无人采煤的关键技术,煤层厚度预测是煤田地震资料解释的重要研究内容之一。参考实际地层厚度及物性参数,构建含楔形煤层的正演模型,通过地震剖面正演和地震属性提取、优化,对比分析信噪比和多种回归方法对煤层厚度预测的影响。研究结果表明：部分地震属性与煤厚相关性较强,可以用于煤厚预测;地震属性间的信息冗余不可忽略,但基于主成分分析和多维标度的地震属性优化结果无本质区别;当信噪比较低(10 dB)时,随机森林回归算法的均方根误差最小(1.07),支持向量机回归算法的误差居中(1.15),多元线性回归算法的误差最大(1.84);当信噪比较高(25 dB)时,支持向量机回归算法的误差最小(0.05),随机森林回归算法的误差居中(0.11),多元线性回归算法的误差最大(0.20);输入数据信噪比对煤厚预测有明显影响,信噪比越高、预测效果越好。基于地震属性优化及支持向量机回归的煤厚预测方法,是实现薄煤层厚度高精度解释的一种有效途径。 相似文献
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主要介绍一元回归分析的几种常见类型，分别给出了它们的曲线标准形式和非线性问题线性化的方法，探讨一元回归统计分析方法在国土资源遥感动态监测中对预测预报的应用。并以某市建城区部分年份的拓展变化统计数据为基础数据，以1998年的航空遥感数据为参照数据进行计算，证明方法可行，原理正确，结果可信。 相似文献
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本文根据常规测井响应特征，利用岩石化验分析资料，采用一元—多元线性回归的数理统计方法，分析储集层参数与测井响应的对应关系，建立起地区性的经验参数和经验公式，形成测井分析的最基本方法。完成测井识别油气、评价储层的任务中收到了令人满意的效果 相似文献
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《华北地质》2016,(4)
针对天津市蓟县盘山地区官庄镇开展了丰水期(2013年7~9月)与枯水期(2014年3~4月)地下水水质取样与分析。利用多元统计法研究了该区地下水总硬度、SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、TDS、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Na~+和COD_(Mn)等9项指标的季节变化。采用因子分析法对地下水水质影响因素进行了识别,并通过一元线性回归分析识别地下水水质因子与研究区人口密度、耕地比例、禽类养殖、农家院数量和工业产值等之间的相关性,识别出地下水污染来源。结果显示:丰水期水质劣于枯水期水质,溶滤作用和生活污染是研究区水质的主要影响因素,工业污染和商业服务均对该区地下水造成明显影响。 相似文献
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5.多元线性相关分析多元线性相关分析涉及的内容较多,现只着重介绍两方面的问题:一、如何根据几个变量的联合来预测另一变量,以改善预测的精度;二、如阿分析变量之间错综复杂的关系.上述任务,主要通过计算回归方程、复相关系数及偏相关系数来完成.下面以某铂矿氧化带内一探槽中18个样品的Pt、As、Ag、Cu的分析结果为例,说明具体方法.整个计算可分三个阶段:(1)计算相关矩阵所距相关矩阵,所谓相关矩阵,即将变量所有可能的两两组合的相关系数列成表格,如表7.例如Pt-Ag的相关系数 相似文献
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本文根据常规测井响应特征，利用岩石化验分析资料，采用一元－多元线性回归的数理统计方法，分析储集层参数与测井响应的对应关系，建立起地区性的经验参数和经验公式，形成测井分析的最基本方法；完成测井识别油气，评价储层的任务中收到了令人满意的效果。 相似文献