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.

参考资料参考资料

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

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