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统计模型分析
Mathematica 符号体系使统计学模型的工作方法独特方便成为可能. Mathematica 可以生成任意数据的拟合模型的符号表示，并且它的一系列结果和诊断能被快速提取，可视化或用在其它计算方面.
LinearModelFit — 用数据构造一线性回归模型
NonlinearModelFit — 构造一非线性回归模型
    
GeneralizedLinearModelFit — 具有一般关联函数的广义线性模型
LogitModelFit  ▪ ProbitModelFit
    
model["property"] — 从模型中提取属性、诊断等
model[x1,...] — 计算特殊点的最佳值
"BestFit"  ▪ "FitResiduals"  ▪ "ANOVATable"  ▪ "ParameterConfidenceIntervals"  ▪ "CookDistances"  ▪ "Deviances"  ▪ "AIC"  ▪ "FitCurvatureTable"  ▪
FittedModel — 一模型的符号表示
    
Normal — 从符号模型中提取最适合的表达式
    
详细控制
Weights  ▪ NominalVariables  ▪ LinkFunction  ▪ LinearOffsetFunction
ConfidenceLevel  ▪ VarianceEstimatorFunction  ▪ DispersionEstimatorFunction
DesignMatrix — 用数据构造一设计矩阵
教程
更多关于
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