Statistiche :: linefit. Statistiche :: Modulo LINEFIT Minuti quadrati Linea in forma, ponderata o infestata.
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modulo Perl statistica Statistiche LINFIT. minimi quadrati raccordo linea Linfet.

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Statistiche :: Modulo LINEFIT LINE SQUADRA LINEA IN BISORAZIONE, PESAGGIO O INFORMATATO. Statistiche :: Modulo LINEFIT MENO PARTI IN LINEA LINEA BISOGNA, PESAGGIO O UN NONGATO. ISSYNOPSIS Utilizzo Statistiche :: LINEFIT; $ LINEFIT = Statistiche :: LINESFIT-> NUOVO (); $ lineefit-> setdata (@xvalues, @yvalues) o morire "dati non validi"; ($ intercetta, $ pendenza) = $ linofit-> coefficienti (); Definito $ intercetta o morire "non può adattarsi alla linea se i valori X sono tutti uguali"; $ rsquared = $ linefit-> rsquared (); $ mezziquarerederror = $ linofit-> significaticrosor (); $ Durbinwatson = $ linfit-> Durbinwatson (); $ SIGMA = $ LINESFIT-> SIGMA (); ($ tstatintercept, $ tstatslope) = $ linofit-> tstatistics (); @predertedys = $ linofit-> predicedys (); @residuals = $ linalit-> residui (); (VarianceIntercept, $ VariancesLope) = $ LINESFIT-> VARIANSOFESTIMESSIMES (); Le statistiche :: Modulo LINESFIT PONDATO o INDESSATORE MENSE-SQUALINE LINEA RISPETTO SU DATI DULDIMIMENTI (Y = A + B * X). (Questo è anche chiamato regressione lineare.) Oltre alla pendenza e all'intercettazione Y, il modulo può restituire il quadrato del coefficiente di correlazione (Squared), la statistica Durbin-Watson, l'errore medio quadrato, Sigma, le statistiche T , la varianza delle stime della pendenza e dell'intercettazione Y, i valori Y previsti e i residui dei valori Y. (Vedere la sezione Metodi per una descrizione di queste statistiche.) Il modulo accetta i dati di ingresso in matrici X e Y separati o un singolo array 2-D (una matrice di arrayRefs). I pesi opzionali sono input in un array separato. Il modulo può opzionalmente verificare che i dati e i pesi di input siano numeri validi. Se i pesi vengono immessi, la linea si adatta al minimo la somma ponderata degli errori quadrati e le seguenti statistiche sono ponderate: il coefficiente di correlazione, la statistica Durbin-Watson, l'errore quadrato, Sigma e le statistiche T.Il modulo è orientato allo stato. e cacciamo i suoi risultati. Una volta chiamata il metodo SetData (), è possibile chiamare gli altri metodi in qualsiasi ordine o chiamare un metodo più volte senza richiamare i calcoli ridondanti. Dopo aver chiamato SetData (), è possibile modificare i dati o i pesi di ingresso senza influire sui risultati del modulo. La decisione di utilizzo o non utilizzare la ponderazione potrebbe essere effettuata utilizzando una conoscenza a priori dei dati o utilizzando dati supplementari. Se i dati sono spali o contiene rumori non casuali, la ponderazione può degradare la soluzione. La ponderazione è una buona opzione se alcuni punti sono sospetti o meno rilevanti (ad esempio, i termini più vecchi in serie temporali, punti noti per avere più rumore) .requirementi: · Requisiti perl: · Perl.

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