1) regression constant
回归常数
2) autoregression constants
自回归常数
3) constant regression
常回归
1.
It is proved in this parper that population X of nonsingula distribution with EX 2<∞ is of Poisson type distribution P(λ,α,1) if and only if the statistic T 2-T 1 has constant regression on T 1 ,where T 1==1n∑ni=1 X i is sample mean and T 2=1n-1∑ni=1(X i-) 2 is sample variance.
证明了满足EX2 <∞的具有非退化分布的母体X服从Poisson型分布P(λ ,α ,1)的充要条件是T2 -T1关于T1有常回归 ,其中T1= X =1n ∑ni =1Xi,T2 =1n - 1∑ni=1(Xi- X) 2 分别为子样均值和子样方
4) the return of general knowledge
回归常识
5) parametric regression
参数回归
1.
In this paper K-Nearest Neighbors Kernel Estimation method was applied to forecasting the throughput of empty containers at Hong Kong Port based on regression analysis,which was compared with parametric regression.
以香港港口为例,采用K-近邻核估计对港口空箱吞吐量进行回归计算,将计算结果与参数回归方法的计算结果进行比较,表明K-近邻核估计的拟合效果和预测精度都优于多元线性回归方法的拟合效果和预测精度。
6) data regression
数据回归
1.
Monocular vision distance detection algorithm based on data regression modeling;
基于数据回归建模的单目视觉测距算法
补充资料：自回归
自回归
auto - regression
自回归【auto一比g，551.;a.:operpece，，〕 给定随机序列{戈、;n一0，土1】}中的值戈与其先行值弋l…‘戈，的回归依赖关系m阶线性自回U刁由X。与刃二一*(天=l…，m)之间的线性回归(regresslon)方程来定义，即 弋二刀，弋!十…+尹，戈一。+气，(*)这里刀、，二，几为常数，而随机变量:。同分布，具有均值O和方差62，且为不相关的(有时假定它们独立)在描述某些时间序列(time series)时，自回归是一个有用的随机模型(线性自回归的概念是G.丫ule在1921年提出的)它用于分析描述一个系统的时间序列，该系统在其内力与随机的外来冲击的作用厂产生振动.自回归(*)可看作是一个特殊类型的随机过程—自回归过程(auto一regresszonProcess).
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条