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现代统计学与ＳＡＳ应用
- 本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fish
shujutongji
- 第17章： 数据统计和分析 MultiLineReg 用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系 PolyReg 用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系 CompPoly2Reg 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系 CollectAnaly 用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类 DistgshAnalysis 用Fisher两类判别法对样本进行分类 MainAn
bayesPfisher
- 基于bayes准则和fisher准则的线性分类器。bayes是对细胞的判别分类 分为最小错误率和最小风险两种；fisher是对两类进行判别-Bayes guidelines and criteria based on fisher linear classifier. bayes classification is divided into cells, determine the minimum error rate and mini
statistical-analysis
- MultiLineReg:用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系 PolyReg 用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系 CompPoly2Reg:用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系 CollectAnaly:用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类 DistgshAnalysis:用Fisher两类判别法对样本进行分类 MainAnalysis:对样本进行
Linear
- 模式识别线性判别的程序实现，产生两个二维正态分布随机样本，分别进行Fisher线性分类和感知器分类。其中main.m是主函数，将三个程序放在同一文件夹中，运行main.m即可得到分类结果。-Pattern recognition linear discriminant program implementation, generate two-dimensional normal random sample, were Fisher li
MATLABW3WE
- 【matlab国外编程代做】 Fisher二元线性判别 Matlab源码 -[Do] matlab programming abroad on behalf of the Fisher linear discriminant Matlab binary code
56674534
- 【matlab编程代做】Fisher二元线性判别 Matlab源码 -[do] matlab programming generation Fisher two element linear discriminant Matlab source code
matlab
- MATLAB m 文件数据统计和分析 用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系 用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系 用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类 用Fisher两类判别法对样本进行分类 对样本进行主成分分析 -MultiLineReg PolyReg CompPoly2Reg CollectAnaly D