1樓:世代榮昌樂太平
線性規劃bai(linear programming,簡稱lp)是運籌學中研du究較早、zhi發展較快、應用廣泛、方法較dao成熟的一個重要分回
支,它答是輔助人們進行科學管理的一種數學方法。研究線性約束條件下線性目標函式的極值問題的數學理論和方法。英文縮寫lp。
它是運籌學的一個重要分支,廣泛應用於軍事作戰、經濟分析、經營管理和工程技術等方面。為合理地利用有限的人力、物力、財力等資源作出的最優決策,提供科學的依據。
線性迴歸
線性迴歸,是利用數理統計中迴歸分析,來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法,運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x+e,e為誤差服從均值為0的正態分佈。
線性擬合和線性迴歸的區別是什麼?
2樓:
線性迴歸就是線性擬合,在統計的意義上是等價的。擬合就是為了找到那條,對所有點來說,殘差平方和最小的直線,線性迴歸也是。
迴歸是國外的**叫regression,命名的統計學家是想說,這些點都圍繞在一條看不見的直線,直線周圍的點若偏離的大了感覺就有迴歸直線,向直線靠攏的趨勢。
擬合是國內的傳統**,用一條直線代替樣本點,以達到**的作用。
最後說一下線性這個概念,比如擬合每天學習時間和高考成績,可能就是線性的。
但若擬合收入高低和幸福指數,那很可能就不是了,因為不是說賺的越高越高興,而且可能到了很高的水平,收入增加了很多,卻幸福不起來,資料有可能是指數,有可能是二次函式,這些都歸為非線性。主要是線性這個性質非常友好,大家喜聞樂見,所以有了很多轉換公式,把非線性的資料變換成線性,擬合出來再反變換回去。
什麼是線性迴歸?
3樓:高頓財經教育
同學你好,很高興為您解答!
一種用於解釋或**因變數狀態的統計手段,其形式是:y = a + bx + c,其中:y是方程式試圖**的因變數,x是用來**y的自變數,a是直線的y截距,c是迴歸殘差。
希望我的回答能幫助您解決問題,如您滿意,請採納為最佳答案喲。
高頓祝您生活愉快!
請問,【線性擬合】與【線性迴歸】的區別是什麼??
4樓:
線性迴歸就是線性擬合,在統計的意義上是等價的。擬合就是為了找到那條,對所有點來說,殘差平方和最小的直線,線性迴歸也是。
迴歸是國外的**叫regression,命名的統計學家是想說,這些點都圍繞在一條看不見的直線,直線周圍的點若偏離的大了感覺就有迴歸直線,向直線靠攏的趨勢。
擬合是國內的傳統**,用一條直線代替樣本點,以達到**的作用。
最後說一下線性這個概念,比如擬合每天學習時間和高考成績,可能就是線性的。
但若擬合收入高低和幸福指數,那很可能就不是了,因為不是說賺的越高越高興,而且可能到了很高的水平,收入增加了很多,卻幸福不起來,資料有可能是指數,有可能是二次函式,這些都歸為非線性。主要是線性這個性質非常友好,大家喜聞樂見,所以有了很多轉換公式,把非線性的資料變換成線性,擬合出來再反變換回去。
5樓:匿名使用者
「線性擬合」與「線性迴歸」的區別是:6月24日 21:37 兩個變數之間的關係是一次函式關係的——圖象是直線,這樣的兩個變數之間的關係就是「線性關係」;如果不是一次函式關係的——圖象不是直線,就是「非線性關係」。
線性擬合:設給定離散資料(1)式中xk為自變數x(標量或向量,即一元或多元變數)的取值;yk為因變數y(標量)的相應值。曲線擬合要解決的問題是尋求與(1)的背景規律相適應解析表示式 (2),使它在某種意義下最佳地逼近或擬合(1),?
(x,b)稱為擬合模型;為待定引數,當b)僅在?中線性地出現時,稱模型為線性的,否則為非線性的。
線性迴歸是利用數理統計中的迴歸分析,來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法,運用十分廣泛。分析按照自變數和因變數之間的關係型別,可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。
6樓:匿名使用者
正確答案參見「其他回答」
線性迴歸是什麼意思
7樓:阿k十二季
線性迴歸是利用數理統計中的迴歸分析,來確定
兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法之一,運用十分廣泛。
分析按照自變數和因變數之間的關係型別,可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。
如果在迴歸分析中,只包括一個自變數和一個因變數,且二者的關係可用一條直線近似表示,這種迴歸分析稱為一元線性迴歸分析。如果迴歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數,且因變數和自變數之間是線性關係,則稱為多元線性迴歸分析。
x=, y=
如果我們要以一個最簡單的方程式來近似這組資料,則非一階的線性方程式莫屬。先將這組資料繪圖如下
圖中的斜線是我們隨意假設一階線性方程式 y=20x,用以代表這些資料的一個方程式。以下將上述繪圖的 matlab 指令列出,並計算這個線性方程式的 y 值與原資料 y 值間誤差平方的總合。
>> x=[0 1 2 3 4 5];
>> y=[0 20 60 68 77 110];
>> y1=20*x; % 一階線性方程式的 y1 值
>> sum_sq = sum((y-y1).^2); % 誤差平方總合為 573
>> axis([-1,6,-20,120])
>> plot(x,y1,x,y,'o'), title('linear estimate'), grid
如此任意的假設一個線性方程式並無根據,如果換成其它人來設定就可能採用不同的線性方程式;所以我們 須要有比較精確方式決定理想的線性方程式。我們可以要求誤差平方的總合為最小,做為決定理想的線性方 程式的準則,這樣的方法就稱為最小平方誤差(least squares error)或是線性迴歸。matlab的polyfit函式提供了 從一階到高階多項式的迴歸法,其語法為polyfit(x,y,n),其中x,y為輸入資料組n為多項式的階數,n=1就是一階 的線性迴歸法。
polyfit函式所建立的多項式可以寫成
從polyfit函式得到的輸出值就是上述的各項係數,以一階線性迴歸為例n=1,所以只有 二個輸出值。如果指令為coef=polyfit(x,y,n),則coef(1)= , coef(2)=,...,coef(n+1)= 。
注意上式對n 階的多 項式會有 n+1 項的係數。我們來看以下的線性迴歸的示範:
>> x=[0 1 2 3 4 5];
>> y=[0 20 60 68 77 110];
>> coef=polyfit(x,y,1); % coef 代表線性迴歸的二個輸出值
>> a0=coef(1); a1=coef(2);
線性規劃問題，線性規劃問題的解題步驟
我也學過一些bai線性規劃du問題，既然這樣問，說明zhi你也不是門dao 求解線性抄規劃問題的基本方法是單純襲 形法，現在已有單純形法的標準軟體，可在電子計算機上求解約束條件和決策變數數達 10000個以上的線性規劃問題。為了提高解題速度，又有改進單純形法 對偶單純形法 原始對偶方法 分解演算法和...
簡單線性規劃解題步驟是什麼,線性規劃題怎麼做。解題步驟是什麼。
1.列舉已知條件 2.分別畫出已知條件代表的直線或範圍 3.畫出滿足條件的區域 4.標出極值點 學好本節首先會用取點法作出二元一次不等式表示的平面區域以及正確 線性規劃題怎麼做。解題步驟是什麼。1.畫出影象 2.將z的等式化成y 2x z的形式 3.比較各個等式k值 x的係數 的大小,決定含z等式的...
線性規劃根據什麼求目標函式最值線性規劃中目標函式的最大值和最小值怎麼取？
線性規劃根據約束條件及目標函式求目標函式最值。從實際問題中建立數學模型一般有以下三個步驟 1 根據影響所要達到目的的因素找到決策變數 2 由決策變數和所在達到目的之間的函式關係確定目標函式 3 由決策變數所受的限制條件確定決策變數所要滿足的約束條件。每個模型都有若干個決策變數 x1，x2，x3 xn...