CN104636577A - 一种应用线性回归方法的统计分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种应用线性回归方法的统计分析系统，其特征在于包括：接收样本系统；加工样本至可分析系统；根据样本内容,进一步计算出线性回归模型所需的各项参数系统；以及根据步骤三的计算结果来制作线性回归模型系统；给定X值的y的条件均值是X的仿射函数，不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示，像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，从而实现分析。所述线性回归模型用最小二乘逼近来拟合。线性回归产生的估计的统计特性容易确定，加快统计分析的效率。
Description
技术领域
本发明涉及一种应用线性回归方法的统计分析系统。
背景技术
学校的统计分析，是通过考评表在考评结束后对被统计、分析以及导出Excel表格、打印成标准的A4格式的文件和形成各种图表，图标的种类不少于5种，如折线图、柱形图、立体图、饼形图、雷达图等。然后基于人的查阅，直观评定。这样做非常不公平。如果不对获得的数据进行整理、分析，揭示出蕴含在数据中的问题。使得分析工作变得不公平。线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。为统计分析系统提供了技术支持。
发明内容
本发明针对以上问题的提出，而研制一种应用线性回归方法的统计分析系统。本发明采用的技术方案如下：
一种应用线性回归方法的统计分析系统，其特征在于包括：接收样本系统；加工样本至可分析系统；根据样本内容,进一步计算出线性回归模型所需的各项参数系统；以及根据步骤三的计算结果来制作线性回归模型系统；给定X值的y的条件均值是X的仿射函数，不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示，像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，从而实现分析。所述线性回归模型用最小二乘逼近来拟合。
线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。
具体实施方式
一种应用线性回归方法的统计分析系统包括：接收样本系统；加工样本至可分析系统；根据样本内容,进一步计算出线性回归模型所需的各项参数系统；以及根据步骤三的计算结果来制作线性回归模型系统；给定X值的y的条件均值是X的仿射函数，不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示，像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，从而实现分析。所述线性回归模型用最小二乘逼近来拟合。线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。
线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合，但他们也可能用别的方法来拟合，比如用最小化“拟合缺陷”在一些其他规范里（比如最小绝对误差回归），或者在桥回归中最小化最小二乘损失函数的惩罚.相反,最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型.因此，尽管“最小二乘法”和“线性模型”是紧密相连的，但他们是不能划等号的。
在线考评与统计分析，功能以督导评估主体根据不同的督导评估内容和要求，选择和组合督导评估类型、定义与发布督导评价体系，将信息技术与督导评估过程深层次融合，支撑督导评估，搜集和分析督导评估信息资料，查审及量化考核督导评估对象，建立数学模型科学统计和分析督导评估结果等，为教育部门决策提供科学依据，实现督导评估效益最大化，实现市级政府对区县政府，区县政府对各教育机构的督导评估工作。将传统的单一定性评估转变为定性评估与定量评估相结合。在强调以定性评估为主，实现评估方法多元化的同时，加大了对评估对象进行数量化的分析和计算，增强了评估结果的精确度。利用信息技术，建立科学合理的数学模型，对区域发展综合指标进行合理的统计和分析，并对区域内各相关单位进行横向和纵向对比分析，找出经验与不足。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种应用线性回归方法的统计分析系统，其特征在于包括：接收样本系统；加工样本至可分析系统；根据样本内容,进一步计算出线性回归模型所需的各项参数系统；以及根据步骤三的计算结果来制作线性回归模型系统；给定X值的y的条件均值是X的仿射函数，不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示，像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，从而实现分析。
2.根据权利要求1所述的一种应用线性回归方法的统计分析系统，其特征在于所述线性回归模型用最小二乘逼近来拟合。
Priority Applications (1)
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| CN201310555169.9A CN104636577A (zh) | 2013-11-07 | 2013-11-07 | 一种应用线性回归方法的统计分析系统 |
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Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104636577A true CN104636577A (zh) | 2015-05-20 |
Family
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Family Applications (1)
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| CN201310555169.9A Pending CN104636577A (zh) | 2013-11-07 | 2013-11-07 | 一种应用线性回归方法的统计分析系统 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111383768A (zh) * | 2018-12-28 | 2020-07-07 | 医渡云（北京）技术有限公司 | 医疗数据回归分析方法、装置、电子设备及可读介质 |
| CN112883340A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-06-01 | 西南交通大学 | 基于分位数回归的轨道质量指数阈值合理性分析方法 |
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2013
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| CN111383768B (zh) * | 2018-12-28 | 2023-11-03 | 医渡云（北京）技术有限公司 | 医疗数据回归分析方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
| CN112883340A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-06-01 | 西南交通大学 | 基于分位数回归的轨道质量指数阈值合理性分析方法 |
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Legal Events
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| C06 | Publication | ||
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20150520 |