ICP光谱
JOE HUI
第1楼2021/04/17
经典回归中的线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X+e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。
chauchylan
第2楼2021/04/18
恩，以上是经典的单变量或多变量最小二乘回归法。对于ICP-OES很少用多变量回归，通常采用单变量回归。
第3楼2021/04/18
多变量回归有啥特点，原闻其详
次元之暗面
第4楼2021/04/19
权重回归好像是所有点分配各自权重
第5楼2021/04/30
第6楼2021/04/30
第7楼2021/04/30
第8楼2021/04/30
第9楼2021/04/30
权重回归数学模型待续！
第10楼2021/05/04
品牌合作伙伴
执行举报
仪器信息网“仪友会”招募令
科学仪器品牌联合“仪器心得”征文活动
【生活中的仪器检测】有奖征文
LC-MS实验瓶颈的突破与优化
