详解RStudio中使用lm函数及summary函数建模与模型检验的输出结果

使用RStudio,通过各种随机函数生成样本数据,再使用stats包的lm函数及summary函数建立线性回归模型,并对其输出结果的各项细则详细解读,叙述所用的理论与公式,并尝试用各种方法重新编程,从而对这个函数的建模原理得到更好的把握,能有助于更好地使用此函数建立合适的模型,并灵活地利用RStudio编程实现各种建模需要的输出结果。

LMS算法瞬态收敛特性研究

对于时变信道,均衡算法的收敛性能是衡量该算法优劣的主要因素。根据LMS算法的输出均方误差值(MSE)与抽头系数协方差矩阵之间的关系,推导出在一定信道条件下,步长因子μ在满足输出均方误差值收敛的条件下的取值范围,最终推导出均方误差值达到收敛所需要的迭代次数。最后通过matlab仿真验证了理论推导结果的正确性。

修改LMS加权特性的PCA空间内光谱色域映射模型

目的针对跨媒体光谱颜色复制中不同颜色媒介光谱色域不一致的问题,在LMS-PCA光谱空间下构建一种修改LMS加权特性的PCA空间内光谱色域映射模型。方法利用调整后的修改LMS加权函数对高维光谱数据进行加权,采用主成分分析法提取其加权光谱的前3个主成分,用以构建LMS-PCA光谱链接空间。在LMS-PCA空间内引入分区成熟SMGBD算法描述设备的光谱色域,对超出设备光谱色域的图像颜色点进行LSLINce Lmax色域压缩以映射到设备光谱域内,LSLINce Lmax色域压缩基于传统LSLIN算法优化得到。结果新模型相比于利用其他色域映射方向的光谱色域映射模型,以及普通加权视觉特性的PCA空间内光谱域映射模型,拥有更高的光谱精度和色度精度,且在变观察环境下具有稳定的色差精度。结论修改LMS加权特性的PCA空间内色域映射模型能够基本解决变观察环境下,不同颜色媒介光谱色域不一致的问题,具有较好的实用性。

研究生综合素质与就业关系的统计分析

对沈阳师范大学数学与系统科学学院2013—2016级研究生的综合素质及其就业情况进行量化统计,用R语言建立数据集并进行了一般性分析;通过lm函数建立多元线性回归模型,对所得参数进行参数估计、残差分析及拟合优度检验,导出了回归方程;利用F值结合显著性检验原理,对建立的回归模型是否具有实际意义及应怎样检验自变量对回归方程的显著作用给出了判定。结果可见,研究生在校期间除了成绩外,学术论文、奖学金、荣誉获奖、讲课大赛等因素都与研究生的就业有显著正相关关系,研究获得了各影响因素的影响权重,对高校研究生的就业有一定的参考价值。