时空回归

当前话题为您枚举了最新的时空回归。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Matlab Probit 回归代码:RIS-MSL 估计时空 Probit 模型
此代码基于 RIS(递归重要性采样)和 MSL(最大模拟似然)程序,可用于时空自回归概率模型的估计。
CSC-791-时空数据挖掘时空数据挖掘代码
CSC-791-空间数据挖掘空间/时间数据挖掘代码
中国冲击地压时空分布特征研究
采用统计调研的方法, 在调研全国冲击矿井空间分布的基础上, 对忻州窑矿、三河尖矿、千秋煤矿共179次冲击地压的发生时间进行统计分析。研究认为冲击地压矿井在中国北多南少、东多西少, 且呈现一定空间聚集特征; 冲击地压发生时间并不集中在某一特定的年、月或日, 发生时间具有离散性; 煤炮是冲击前的重要前兆信息, 煤层合并区、孤岛临空巷道端头及超前应力区、多巷交汇区是冲击地压高发区, 底板及两帮是受破坏较为严重的区域; 分层开采、炮采及坚硬顶板长距离悬顶等条件下冲击危险性增强。
线性回归
使用Python实现最小二乘法进行线性回归。
网络热点事件时空演化与可视化分析
面向网络热点事件舆情分析需求,本研究探索了开放、互动网络环境下用户行为及其对事件传播时空特征的影响。研究利用数据挖掘技术,从网络评论中提取热点事件的时空信息,并通过可视化方式呈现关注群体的地理分布,揭示事件舆论的动态演变,为舆情管理决策提供支持。
回归分析
一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子
GPS及图像轨迹时空数据挖掘
利用GPS数据与图像数据相结合,开展时空数据挖掘。
面向共享出行的时空众包计算
童咏昕老师在CCF会议上的“面向共享出行的时空众包计算”PPT展示了如何利用时空众包技术优化共享出行服务。这一技术通过整合时间和地点信息,实现了更高效的出行方式,为城市交通提供了创新解决方案。
重识《论语》:一场跨越时空的对话
《论语》作为儒家经典,蕴藏着丰富的智慧和哲理。它并非遥不可及的古籍,而是与现实生活息息相关的思想宝库。 通过解读《论语》,我们可以领悟孔子及其弟子的思想精髓,汲取为人处世的智慧,在面对人生选择和挑战时,找到更加从容和坚定的答案。 回归文本本身,感受经典的魅力,让《论语》的智慧之光,照亮我们前行的道路。
回归分析原理
回归分析探讨变量之间的关系,将因变量表示为自变量的函数。理想化模型(如抛物线公式)在一定条件下适用。然而,现实中存在不确定性(如干扰因素),导致单次实验结果无法精确预测。概率因果模式认为,当实验次数足够多时,平均结果具有确定性,即使单次结果是随机的。