1) multiple linear stepwise regression
多元线性逐步回归分析
1.
Preliminary study on high grafting techniques of Newhall navel orange with multiple linear stepwise regression;
应用多元线性逐步回归分析法研究纽荷尔脐橙高接换种技术初探
2) multiple linear regression analysis
多元逐步线性回归分析
1.
We carried out multiple linear regression analysis on the spores and its related meteorological factors during the times of 2000,3 and 2001,2 in NanChang urban area.
并将曲霉菌曝片监测计数资料与同期江西省气象台气象因素资料进行了多元逐步线性回归分析。
3) multiple stepwise regression analysis
多元逐步回归分析
1.
A predictive model of gas content in coal reservoirs based on multiple stepwise regression analysis: a case study from Qinshui Basin;
基于多元逐步回归分析的煤储层含气量预测模型——以沁水盆地为例
4) multivariate analysis in regressive
多元逐步回归分析法
5) stepwise multivariate Logistic regression analysis
逐步多元Logistic回归分析
6) Multiple-stepwise logistic regression analysis
多元逐步Logistic回归分析
补充资料：回归分析
| 回归分析 regression analysis 研究一 个或多个随机变量Y1 ，Y2 ，…，Yi与另一些变量X1、X2，…，Xk之间的关系的统计方法。又称多重回归分析。通常称Y1，Y2，…，Yi为因变量，X1、X2，…，Xk为自变量。回归分析是一类数学模型，特别当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一个自变量和一个因变量，且它们大体上有线性关系，这叫一元线性回归，即模型为Y＝a＋bX＋ε，这里X是自变量，Y是因变量，ε是随机误差，通常假定随机误差的均值为0，方差为σ2（σ2大于0）σ2与X的值无关。若进一步假定随机误差遵从正态分布，就叫做正态线性模型。一般的情形，差有k个自变量和一个因变量，因变量的值可以分解为两部分：一部分是由于自变量的影响，即表为自变量的函数，其中函数形式已知，但含一些未知参数；另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响，即随机误差。当函数形式为未知参数的线性函数时，称线性回归分析模型；当函数形式为未知参数的非线性函数时，称为非线性回归分析模型。当自变量的个数大于1时称为多元回归，当因变量个数大于1时称为多重回归。 回归分析的主要内容为：①从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。②对这些关系式的可信程度进行检验。③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量选入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。 |
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条