Estadísticas :: OLS Estadística :: OLS es un módulo PERL para realizar mínimos cuadrados ordinarios y estadísticas asociadas.
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Estadísticas :: OLS es un módulo PERL para realizar mínimos cuadrados ordinarios y estadísticas asociadas. Estadísticas :: OLS es un módulo PERL para realizar mínimos cuadrados ordinarios y estadísticas asociadas. Estadísticas de uso de Ssynopsis :: OLS; MY $ LS = Estadística :: OLS-> Nuevo (); $ LS-> SetData (@xydataset) o DIE ($ LS-> Error ()); $ ls-> setdata (@xdataset, @ydataset); $ ls-> regreso (); mi ($ intersección, $ pendiente) = $ ls-> coeficientes (); MY $ R_SQUARED = $ LS-> RSQ (); mi ($ tstat_interept, $ tstat_slope) = $ ls-> tstats (); My $ SIGMA = $ LS-> SIGMA (); My $ DURBIN_WATSON = $ LS-> DW (); My $ Sample_Size = $ ls-> tamaño (); mi ($ avx, $ avy) = $ ls-> av (); mi ($ varx, $ varían, $ covxy) = $ ls-> var (); mi ($ Xmin, $ Xmax, $ Ymin, $ ymax) = $ LS-> Minmax (); # Arrays devueltos son datos de datos X-Y o Y solo en función de la llamada inicial a SetData () My @Predhechos = $ LS-> predicho (); MI @RESIDUALS = $ LS-> Residuos (); Escribí estadísticas :: OLS para realizar mínimos cuadrados ordinarios (ajuste de curva lineal) en datos bidimensionales: Y = A + BX. El otro módulo estadístico simple que encontré en CPAN (estadísticas :: descriptivo) está diseñado para un análisis univariado. Ajurga OLS, pero algo inflexible y sin ricas estadísticas bivariadas. Sin embargo, podría tener sentido doblar OLS en ese módulo o un supermodule algún día. Estadística :: OLS calcula la pendiente estimada e interceptar la línea de regresión, sus estadísticas T, R al cuadrado, error estándar de la regresión y el Durbin-Watson estadística. También puede devolver los residuos. Es bastante simple de hacer menos cuadrados bidimensionales, pero es mucho más difícil de hacer múltiples regresión, por lo que es poco probable que OLS funcione con múltiples variables independientes. Esto es un código beta y no se ha probado ampliamente. Ha trabajado en unos pocos conjuntos de datos publicados. La retroalimentación es bienvenida, especialmente si nota un error o lo intenta con los resultados conocidos que no se reproducen correctamente. Requisitos: · Perl Requisitos: · Perl

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