结果验证

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左图中 x1（t）与 x2（t）是周期函数。

运行图形界面设计后，将显示下图所示的图形。其设置如右图所示。

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应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

PEMF 交叉验证是一种利用预测增强模型（PEM）评估代理模型预测性能的方法，特别适用于交叉验证场景。

Matlab泊松分布验证代码适用于广义线性模型，支持 '正态'/'伽马'/'inv_gsn'/'泊松'/'二项式' 分布类型，并且兼容 'id'/'log'/'s​​qroot'/'power'/'logit'/'probit'/'recip'/'complog' 等链接函数。该程序基于GLM软件包，修改自Peter Dunn的软件包，无需GLMLAB GUI，输出结果类似于R。此外，软件包还提供额外的拟合度统计量。使用时，需提供X和Y变量结构，每个变量为N x 1列向量，例如：Y.Distance = ... X.Speed = ... X.Time = ... 可选择性地提供权重（结构W）

在输入相关数据后，单击“确定”按钮以获取回归分析结果。

应部分用户需求，我们展示一些正在运行的QForm结果表单图片。为保护商业数据安全，图片已做脱敏处理，不包含任何实际数据。 需特别说明的是，本次展示暂不包含统计分析界面。因为在缺乏真实数据的情况下，空界面无法有效展示其功能。我们将在后续努力获取演示数据或设计模拟数据进行补充。

解读 SPSS 分析结果 在 SPSS 中运行分析后, 将生成一系列结果表格和图表。 理解这些输出结果是进行有效数据分析的关键。 本节将详细介绍如何解读 SPSS 的常见分析结果, 包括: 描述统计结果: 包括平均值、标准差、频率分布等, 用于概括数据的基本特征。 假设检验结果: 例如 t 检验、方差分析等, 用于检验研究假设是否成立。 相关分析结果: 用于分析变量之间的关系强度和方向。 回归分析结果: 用于建立变量之间的预测模型。 通过学习如何解读这些结果, 您将能够从数据中提取有意义的信息, 并为决策提供依据。