关岛氧气同位素研究ISOLUTION和洞穴监测的线性自回归MATLAB代码

这些统计函数改编自 Hughes & Crawford 2012，降水加权最小二乘回归（PWLSR）。他们建议在 IAEA 的“降水中环境同位素数据的统计处理”中列出的各种回归分析调整中使用 降水加权方法。(1992)使用普通最小二乘回归（OLSR）。

线性回归的 MATLAB 代码蛮实用的，尤其适合刚入门或者需要快速搭建回归模型的你。整体结构清晰，数据导入、回归拟合、结果可视化都有，跑一遍代码基本就能掌握核心流程。用起来没啥门槛，改改参数就能直接套在自己的项目上。 线性回归的回归流程，在这份 MATLAB 代码里体现得还挺完整。load数据之后直接用regress函数拟合，回归系数、残差、R²都输出了。可视化也考虑到了，plot部分可以帮你直观感受拟合效果。 嗯，代码还对变量关系做了比较直观的，比如如何判断变量 y 和 xx 之间是否存在线性关系。你可以看看这篇文章：对变量 y 和 xx 进行线性回归，配合起来效果更好。 如果你对多元回归感

这篇论文了 U 矿区的 Pb 同位素特征，采用了**主成分(PCA)** 来研究 U、Th、Pb 的浓度及其同位素比率。研究区域包括地下水、沉积物以及岩石样本，采用 PCA 方法可以区分地质和人为样品，从而有效识别环境中的 Pb 源。通过**同位素比率**，能比单纯依靠浓度数据更准确地进行地质勘查。对于那些想用**PCA**进行多元统计的同行来说，这篇文章值得一读，尤其是在环境监测和采矿活动管理方面。论文中的研究方法有点高端，但其实用性相当强哦。如果你对**PCA**或者环境监测有兴趣，这篇文章了实用的思路和技巧，尤其适合在实际工作中应用。值得注意的是，论文不仅涉及了**Pb 同位素比率**的

这个存储库包含两个MATLAB函数，用于进行Kong虫∂18O（全球冰体积的代理）的光谱分析，并计算在65 N处的夏季日照。autospectral.m函数用于自动光谱分析，检测数据中的米兰科维奇周期性。cross_spectral.m函数则进行交叉谱分析，确定数据集之间的相关性及其程度。米兰科维奇周期是由地球轨道、轴向倾斜和分点进动等因素引起的地球日照变化周期，主要为100 ka、41 ka和21-26 ka。这些方法为了计算∂18O同位素的周期性及其与夏季日照的关联而设计。

2020年12月27日，我们感谢您的评论。给我发电子邮件！雇用我！在过去的几周中，我们一直专注于分类问题。今天，我们要稍微改变一下齿轮，看看回归问题。今天，我们将以一维问题为例，介绍如何定义预测变量和响应变量的基本概念。我们将探讨如何将此问题转化为优化任务，并使用基本算法来解决。因此，回归在一维情况下，就是要在多个点上拟合一条线的过程。这并非新鲜事物。我们有一个x轴和一个y轴，有几个点要处理，我们希望通过某种方式将一条线穿过这些点的中心。那我们该如何做到呢？为何我们需要这样做呢？让我们通过一个小例子来解释。一所常春藤联盟大学收集了关于新生入学的数据，并在一年级结束时记录了每个人的GPA。这就是

提供Python机器学习中线性回归算法相关代码

matlab开发-自回归模型的最小距离估算。该软件包专门用于执行自回归模型中的最小距离估算。

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

开发Matlab程序以计算线性回归参数a和b，然后绘制结果图表。