Estadísticas :: linefit Estadística :: Module Línea Módulo Línea Línea, ponderada o sin peso.
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Estadísticas :: Module de linefit Línea de mínimos cuadrados Ajuste, ponderado o no ponderado. Estadísticas :: Módulo de linefit Línea de mínimos cuadrados Ajuste, ponderado o no ponderado. HSYNOPSIS Uso Estadísticas :: Línea; $ linefit = estadísticas :: linefit-> nuevo (); $ linefit-> setdata (@xvalues, @yvalues) o muere "Datos no válidos"; ($ intersección, $ pendiente) = $ linefit-> coeficientes (); definido $ intercepto o morir "No se puede ajustar la línea si los valores X son todos iguales"; $ rsquared = $ linefit-> rsquared (); $ significaSquaredError = $ linefit-> MejorsqError (); $ DURBINWATSON = $ LINEFIT-> DURBINWATSON (); $ sigma = $ linefit-> Sigma (); ($ tstatinercept, $ tstatslope) = $ linefit-> tstatistics (); @predictedys = $ linefit-> predichiss (); @residuals = $ linefit-> Residual (); . (Esto también se llama regresión lineal). Además de la pendiente y la intersección y, el módulo puede devolver el cuadrado del coeficiente de correlación (R al cuadrado), la estadística de Durbin-Watson, el error cuadrado medio, Sigma, las estadísticas de T , la varianza de las estimaciones de la pendiente y la intersección y, los valores y predichos y los residuos de los valores y. (Consulte la sección Métodos para obtener una descripción de estas estadísticas). El módulo acepta datos de entrada en matrices X e Y separadas o una matriz de 2-D (una matriz de arrayrefs). Los pesos opcionales se ingresan en una matriz separada. El módulo puede verificar opcionalmente que los datos de entrada y los pesos son números válidos. Si se ingresan los pesos, el ajuste de la línea minimiza la suma ponderada de los errores cuadrados y las siguientes estadísticas se ponderan: el coeficiente de correlación, la estadística de Durbin-Watson, el error cuadrado medio, Sigma y las estadísticas de T. El módulo está orientado al estado. y cachés sus resultados. Una vez que llame al método SetData (), puede llamar a los otros métodos en cualquier pedido o llamar a un método varias veces sin invocar cálculos redundantes. Después de llamar a SetData (), puede modificar los datos de entrada o los pesos sin afectar los resultados del módulo. La decisión de usar o no usar la ponderación podría realizarse utilizando su conocimiento a priori de los datos o utilizando datos complementarios. Si los datos son escasos o contienen ruido no aleatorio, la ponderación puede degradar la solución. La ponderación es una buena opción si algunos puntos son sospechosos o menos relevantes (por ejemplo, los términos más antiguos en una serie de tiempo, los puntos que se sabe que tienen más ruido). Requisitos: · Perl Requisitos: · Perl

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