本书基于MATLAB6．5正式版(Release13)，为读者提供了使用MATLAB的实际性指点。
本书首要介绍了MATLAB中与抑制工程相关的6个底子货物箱：体系辨识货物箱、抑制体系货物箱、鲁棒抑制货物箱、模子料想抑制货物箱、模糊逻辑货物箱以及非线性抑制方案模块，同时提供了MATLAB中的一些底子学识。
在教学6个货物箱的进程中，本书还教学了一些工程使用方面的配景学识，并对于每一个函数的成果、语法以及参数做了详尽的阐发，对于许多弥留的函数都给出了详尽的示例法度圭表标准。
本书能够作为低级院校抑制工程业余本科生、钻研生课本使用，也可作为广大科研工程本领人员的参考用书。
第1章MATLAB底子1．1MATLAB的汗青1．1．1MATLAB的暴发1．1．2MATLAB的阻滞1．2MATLAB体系组成1．2．1MATLAB的体系组成1．2．2MATLAB货物箱及使用介绍1．3末了使用MATLAB1．3．1MATLAB的启动1．3．2样例1．3．3MATLAB末了学识第2章MATLAB体系辨识货物箱2．1体系辨识的原理及辨识模子的简介2．1．1底子原理2．1．2罕用的模子类2．2体系辨识货物箱函数2．2．1模子建树以及转换的函数介绍2．2．2非参数模子类的辨识函数介绍2．2．3参数模子类的辨识函数介绍2．2．4递推参数模子辨识函数介绍2．2．5模子验证与仿真函数介绍2．2．6其余罕用函数介绍2．3体系辨识货物箱图形界面2．3．1数据视图2．3．2操作遴选2．3．3模子视图第3章抑制体系货物箱3．1LTI体系模子及转换3．1．1LTI模子3．1．2LTI货物及其属性3．1．3LTI模子函数3．1．4模子检测函数3．2外形空间的实现3．2．1外形空间的实现3．2．2外形空间的实现的函数3．3体系时域照料3．3．1体系时域照料3．3．2体系时域提前3．4体系频率照料3．5顶点配置配备枚举3．6模子的综合处置3．6．1模子的转换3．6．2模子的毗邻3．6．3模子降阶3．7LQG方案3．8GUI函数介绍第4章鲁棒抑制货物箱4．1鲁棒抑制实际及鲁棒抑制货物箱简介4．1．1鲁棒抑制实际概述4．1．2鲁棒抑制货物箱底子数据结构4．2体系模子建树与转换货物4．2．1模子建树货物4．2．2模子转换货物4．3鲁棒抑制货物箱成果函数4．3．1Riccati方程求解4．3．2Riccati方程前提数4．3．3矩阵的Schur方式4．4多变量波特图4．4．1频率照料的特色增益／相位波特图4．4．2络续以及离散体系的怪异值波特图4．4．3结构怪异值波特图4．5矩阵因子化本领4．6模子降阶方式4．6．1Schur相对于倾向模子降阶方式4．6．2失调模子降阶4．6．3最优Hartkel最小迫近降阶4．7鲁棒抑制箱综合方式4．7．1离散以及络续征兆的H2综合4．7．2离散以及络续征兆的H∞综合4．7．3H∞综合的丁迭代方式4．7．4H2以及H∞范数4．7．5LQC优化抑制综合4．7．6LQG回路传输规复4．7．7综合4．7．8youla参数化4．8示例第5章模子料想抑制货物箱5．1体系模子辨识函数5．1．1数据向量或者矩阵的归一化5．1．2基于线性回归方式的脉冲照料模子辨识5．1．3脉冲照料模子转换为阶跃照料模子5．1．4模子的校验5．2体系矩阵信息及画图函数5．3模子转换函数5．4模子建树以及毗邻函数5．5抑制器方案与仿真5．5．1基于MPC阶跃照料的抑制器方案与仿真5．5．2基于MPC外形空间模子的抑制器方案与仿真5．6体系阐发函数5．7模子料想抑制货物箱成果函数第6章模糊逻辑货物箱6．1模糊逻辑实际简介6．1．1模糊群集6．1．2模糊关连6．1．3模糊推理6．2MATLAB模糊逻辑货物箱6．2．1模糊附属度函数6．2．2模糊推理体系数据管理函数6．3逻辑货物箱的图形用户界面6．4模糊推理体系的低级使用6．5模糊逻辑货物箱接口及示例函数第7章非线性抑制方案模块7．1NCD模块的使用7，1．1建树闭环体系方框图7．1．2配置解放前提7．1．3末了优化盘算7．2NCD模块使用实例

本书内容搜罗低等概率盘算、随机变量及其漫衍、数字特色、多维随机向量、极限度理、统计学底子不雅点、点估量与区间估量、假如查验、回归相关阐发、方差阐发等。
书落选入了部份在实际以及使用上弥留，但普通感应逾越本课程规模的资料，以备教者以及学者遴选。
本书并重底子不雅点的阐释，同时，在设定的数学水平内，力争做到叙述松散。
书中精选了百余道习题，并在书末附有揭示与解答。
本书可作为低级学校理工科非数学系的概率统计课程课本，也可供具备至关数学豫备（低等微积分及大批矩阵学识）的读者自修之用。
目录总序序第1章责任的概率1.1概率是甚么1.2古典概率盘算1.3责任的运算、前提概率与自力性习题第2章随机变量及概率漫衍2.1一维随机变量2.2多维随机变量（随机向量）2.3前提概率漫衍与随机变量的自力性2.4随机变量的函数的概率漫衍附录习题第3章随机变量的数字特色3.1数学期望（均值）与中位数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.4大数定理以及中间极限度理习题第4章参数估量4.1数理统计学的底子不雅点4.2矩估量、极大似然估量以及贝叶斯估量4.3点估量的优同性原则4.4区间估量习题第5章假如查验5.1下场提法以及底子不雅点5.2弥留参数查验5.3拟合优度查验附录习题第6章回归、相关与方差阐发6.1回归阐发的底子不雅点6.2一元线性回归6.3多元线性回归6.4相关阐发6.5方差阐发附录习题习题揭示与解答附表

线性回归模子；
方差阐发；
协方差阐发；
稠浊效应模子；
矩阵论豫备学识；
多元正态漫衍；
参数估量；
假如查验。
可作为低级院校数学迷信系、数理统计系或者统计系、生物统计系、计量经济系等无关学科的高年级本科生、硕士或者博士学位的学位课或者选修课课本。

本资源搜罗了凑集到的”多元线性回归“算法的介绍文档、Java实现以及Excel多元线性回归阐发成果的使用方式。
并基于对于立份数据，分别用来源于收集的2种Java代码、Excel举行了盘算，并对于3者的盘算下场举行了比力，以验证算法的准确性，阻滞本资源能让有需要的朋友少走一些弯路

线性回归做房价料想python源码

这是一个对于大教师失业信息的获奖论文！其中首要使用了多元线性回归的学识，能够很好的帮手读者学会建模脑子！

《统计料想:方式与使用》比力详尽地介绍了用于料想的定量阐发方式：因果回归阐发法以及功夫序列阐发法。
为了将每一种详尽方式与我国的社会经济实际相松散，在每一方式介绍之后，都配有实例阐发其使用，书中齐全盘算均用电子盘算机实现。
为帮手读者操作以及使用种种方式，尤为是没法举行手工盘算的方式，书后附有TSP软件的使用阐发，它适用于IBM-PC机以及与它兼容的微型机，如长城0520。
介绍方式时，波及到的比力繁杂的数学公式推导以及证实，均列入各章附录中，供读者参考。
料想能够按不合的尺度举行分类。
料想方式底子上分为两大类，即定性阐发法以及定量阐发法。
目录第一章约莫回归阐发法　　第一节模子以及参数估量　　第二节模子的查验　　第三节料想精度的测定　　第四节料想实例　　附录　　　　第二章多重回归阐发法　　第一节模子以及参数估量　　第二节模子的查验　　第三节自变量的遴选　　第四节多重共线性　　第五节料想实例　　第六节滞后变量模子　　附录　　　　第三章非线性回归阐发法　　第一节非线性回归模子　　第二节模子参数的估量　　第三节模子阐发与评估　　第四节料想实例　　……　　第五章趋向外推法　　第六章季节变更猜设法　　第七章马尔可夫法　　第八章博克斯——詹金斯法　　第九章ECM模子以及ARCH模子的使用　　参考书目

[目录]（一）我国税收收入与GDP关系分析（二）以下是1989—2003年我国税收收入和国内生产总值的时间序列数据：（三）根据上述数据资料，我国税收收入（SSSR）随国内生产总值（GDP）变化的关系函（四）对该模型的检验（五）对我国税收收入未来3年的预测（六）总结[原文]（一）我国税收收入与GDP关系分析GDP是社会收入分配的对象，税收收入是国家参与社会收入分配的结果，进行社会收入分配就会存在具体分配方式的应用问题。
税收收入与GDP总量有相关性，但两者相关系数不能画等号。
税收收入快速增长，税收占GDP比重有明显提高。
　在既定的社会收入分配中，税收收入与GDP之间的比例关系由税收制度所确定。
GDP增长与税收收入增长之间存在着一定的内在关系。
在一定的社会收入条件下，税收收入与GDP的数量关系是在税收制度下构成。
当税收制度发生变动时，国家就会根据变动情况对税收收入与GDP的比例关系进行相应的调整。
我们在分析GDP与税收收入的关系时，不能仅仅考虑两者之间的数量关系，还需要考虑和研究影响两者之间数量关系的社会经济制度因素。
（二）以下是1989—2003年我国税收收入和国内生产总值的时间序列数据：（三）根据上述数据资料，我国税收收入（SSSR）随国内生产总值（GDP）变化的关系函数属于生产函数，现假设其一元线性回归模型为：SSSR=C+β*GDP用EVIEWS软件作出该模型的散点图如下：......

经过具体的案例讲解时间序列下多元线性回归在eviews里的操作

EESpro8.4破解版，无期限使用。
EES是工程方程解答器的英文字母的首字母缩写词。
EES的基本功能是解代数方程组。
EES也能解差分方程、有复杂变量的方程、做工程优化、提供线性和非线性回归并可绘出良好的二维图形。
EES的最早版本开发于AppleMacintosh计算机和Windows操作系统。
这本使用手册描述了基于Windows操作系统的EES版本，包括Windows95/98/2000和WindowsNT4。
EES和现有的方程组数值解程序之间有两个主要的差别。
首先，EES自动识别和求解必须同时求解的方程组。
这个特点简化了用户的工作并可使解答器永远在最佳效率下工作。
其次，EES提供了很多对工程计算非常有用的内置数学和热物性函数。
例如，EES中内置有蒸汽性质表，根据任意两个物性参数就可通过调用一个内置函数而获得其它的物性参数。
对于大多数制冷剂(包括一些新的混合制冷剂)、氨、甲烷、二氧化碳和很多其它流体，也提供了类似的功能。
空气性质表是内置的，很多常用气体的psychrometric函数和JANAF表中的数据一样也是内置的。
同样也提供了这些物质的迁移性质。
虽然EES中的数学函数和热物性函数库是强大的，但是并不能完全满足每个用户的需要。
EES允许用户用3种方式输入他/她自己的函数关系式。
首先，在EES中插入和添加表格数据非常方便，这样列表数据可以在方程组的求解过程中直接使用。
其次，EES语言支持用户用类似于Pascal和Fortran语言编写的函数和子程序。
EES也支持用户自己用EES语言编写的模块，这些模块可以被其他EES程序调用。
那些函数、子程序和模块可以当作文件储存，当启动EES时这些可自动读取。
第三，用任何一种高级语言(例如Pascal、C或者Fortran)编写的外置函数和子程序，可以通过使用Windows操作系统的动态连接程序库的功能而动态连接到EES。
添加的函数关系式的这三种方法为扩展EES的功能提供了非常强有力的手段。
提出EES的动机在于热力学和传热学的教学过程。
为了学习这些课程，学生经常需要解决问题。
对于学生来说，查找物性数据和求解决相似的方程组需要耗费大部分时间和精力，一旦学生熟悉了这些物性数据表，对这些物性数据表的进一步使用并不能对学生的能力有所帮助，对代数表达式的使用也是如此。
以通常的方式解决问题所需要的时间和精力实际上消耗了学生学习这些的学习兴味，因为它迫使学生去关心求解方程组所需要的语句（其实无关紧要）而使学习非常费力。
一些涉及到热力学和传热学的有趣的实际问题可能因为他们的数学复杂性而并没有解析解。
EES允许用户摆脱平凡杂事而集中更多心思于开发上。
对于需要确定一个或更多参数的设计问题，EES显得特别有用。
EES程序提供了物性参数表，这类似于一张电子表格。
用户需要确定独立变量并在表格里输入其数值，EES将计算出表格中其他物性参数的数值。
则表格内的参数的关系可以显示在平面图上。
EES也提供了实验数据误差引起计算变量误差的估计。
利用EES，设计问题并不比求解一个具有固定自变量的问题难。
EES的优势在于它提供一套简单而直观的命令，这样初学者能迅速掌握解决任何代数学问题的方法。
而且，这个软件的功能对于专业人员来说也是强大而实用的。
内置于EES软件中的庞大的关于热物性和迁移性质的数据库对于解决关于热力学、流体力学和传热学问题是大有裨益的。
EES可以用于很多工程问题；
尤其适用于在机械工程课程方面和解决实际工程问题的需要。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。