Statistik :: linefit. Statistik :: Linefit-Modul Might Squares Line Fit, gewichtet oder ungewünscht.
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Statistik :: linefit. Beschreibung

Statistiken :: Linefit-Modul Might Squares Line Fit, gewichtet oder ungewünscht. Statistik :: Linefit-Module Might Squares Line Fit, gewichtet oder ungewünscht.Synopsis Verwenden Sie Statistiken :: linefit; $ linefit = Statistik :: linefit-> neu (); $ linefit-> setdata (@xvalues, @yValues) oder sterben "Ungültige Daten"; ($ Intercept, $ Slope) = $ linefit-> -koeffizienten (); definiert $ abfangen oder sterben "nicht an der Zeile passen, wenn x Werte alle gleich sind"; $ rsquared = $ linefit-> rsquared (); $ mesingquareDError = $ linefit-> itendror (); $ durbinwatson = $ linefit-> durbinwatson (); $ SIGMA = $ linefit-> sigma (); ($ TstatIntercept, $ TstatsLope) = $ linefit-> tstatistics (); @PREDESCTYS = $ linefit-> vorhersagte (); @Residuals = $ linefit-> Residuen (); (VarianceIndecece, $ VARIANCESLOPE) = $ linefit-> variantgemädigte (); Das Statistik :: Das Linefit-Modul führt gewichtete oder ungewehrte Linie mit dem kleinsten Quadraten an zweidimensionalen Daten (Y = A + B * x). (Dies wird auch als lineare Regression bezeichnet.) Neben der Neigung und dem Y-Intercept kann das Modul das Quadrat des Korrelationskoeffizienten (R quadriert), der Durbin-Watson-Statistik, den mittleren Squared-Fehler, Sigma, den T-Statistiken zurückgeben , die Varianz der Schätzungen der Neigung und des Y-Intercepts, der vorhergesagten Y-Werte und der Reste der Y-Werte. (Siehe den Abschnitt "Methoden" für eine Beschreibung dieser Statistiken.) Das Modul akzeptiert Eingabedaten in separaten X- und Y-Arrays oder einem einzelnen 2-D-Array (ein Array von ArrayRefs). Die optionalen Gewichte werden in ein separates Array eingegeben. Das Modul kann optional überprüfen, ob die Eingabedaten und -gewichte gültige Zahlen sind. Wenn Gewichte eingegeben werden, minimiert die Linienpassung die gewichtete Summe der Quadratfehler und die folgenden Statistiken sind gewichtet: der Korrelationskoeffizient, die Durbin-Watson-Statistik, der mittlere Squared-Fehler, Sigma und die T-Statistiken.Das Modul ist staatorientiert und zwischengespeichert seine Ergebnisse. Wenn Sie die SetData () -Methode aufgerufen haben, können Sie die anderen Methoden in beliebiger Reihenfolge anrufen oder ein Verfahren mehrmals aufrufen, ohne redundante Berechnungen aufzurufen. Nach dem Aufruf von setdata () können Sie die Eingabedaten oder -gewichte ändern, ohne die Ergebnisse des Moduls zu beeinträchtigen. Die Entscheidung, die Gewichtung zu verwenden oder nicht zu verwenden, kann mit Ihrem Priori-Kenntnis der Daten oder die Verwendung von Ergänzungsdaten erfolgen. Wenn die Daten spärlich sind oder nicht zufälliges Geräusch enthält, kann die Gewichtung die Lösung beeinträchtigen. Die Gewichtung ist eine gute Option, wenn einige Punkte verdächtig oder weniger relevant sind (z. B. ältere Begriffe in einer Zeitreihen, Punkte, die bekanntermaßen mehr Rauschen haben) .Quirements: · Perl-Anforderungen: · Perl.

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