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CoEFF

三次样条插值function f=spline331(X,Y,dY,x0) N=size(X,2); s0=dY(1); sN=dY(2); h=zeros(1,N-1); for i=1:N-1 h(1,i)=X(i+1)-X(i); end d(1,1)=6*((Y(1,2)-Y(1,1))/h(1,1)-s0)/h(1,1); d(N,1)=6*(sN-(Y(1,N)-Y(1,N-1))/h(1,N-1))/h(1,N-1); for i=2:N-1 d(i,1)=6*((Y(1,i

这个coeff就是你拟合得到的系数!

1、coeff:指的是回归系数.std.err指的是估计标准误,p值就是显著性,95%CI就是回归系数95%的置信区间.2、RDOR:是叫相对诊断比值比(relative diagnostic odds ratios,RDOR).当RDOR>1.0,表明某个研究特征比没有这个特征的诊

方差分析中的变异系数

相关系数,就是R^2

coefficients是系数,coeff是多项式系数,包括在coefficients里

最低0.27元开通文库会员,查看完整内容> 原发布者:sunhongd 课堂问题各种股票之间不可能完全正相关,也不可能完全负相关,所以不同股票的投资组合可以降低风险,但又不能完全消除风险.股票的种类越多,风险越小.问题二:在

1,4 matlab是有帮助文档的,我没有明白你所指的去中心化处理是什么,PCA的结果在数组自己的维度.以下是帮助文档,请仔细阅读coeff = pca(X) returns the principal component coefficients, also known as loadings, for the n-by-p data matrix X

mapping是一个struct,里面包含PCA的特征向量矩阵M和特征值对角矩阵,lamda,mappedX是变换后的数据,也就是Hotelling变换后的Y值.

MATLAB直接用样本实现主成分分析用有多种方式,但是mathwork公司推荐(1)式,因为princomp在使用时调用的是pca,两者的计算结果一样,而且pca多一项explain,更强大.[coeff,score,latent,tsquared,explained]= pca(X) (1)[COEFF,

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