回歸分析應用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

數學地質方法與應用

為了解決回歸分析應用的問題，作者余繼峰 這樣論述：

在總結、評述數學地質產生和發展歷史及未來發展趨勢的基礎上，分析了數學地質的研究途徑，介紹了數學應用於地質學研究的基本理論和方法，分析了地質資料、地質變數的屬性和特點，系統講述了相關分析、回歸分析、趨勢分析、聚類分析、判別分析、因數分析、地質統計分析等常用的數學地質方法，包括其理論基礎、基本原理、具體方法及實施步驟。 　 《數學地質方法與應用/高等教育“十三五”規劃教材》可作為高等學校地質、採礦專業的教學用書，也可供相關領域的科研人員和工程技術人員參考。

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火災案件數以類神經網路預測之研究

為了解決回歸分析應用的問題，作者楊文同 這樣論述：

國內消防法明文規定，火災搶救及預防為消防重點工作項目，各縣市政府統計分析發生火災的次數及人命財產損失，當作來年政府機關的施政白皮書及工作績效指標。為了達到目標另訂相關執行規則及輔導辦法，但中央立法考量均以全國全面為範圍，無法針對小區域特性及人文活動為考量制定因地時宜的執行計畫。本研究主要針對高雄市轄內三個行政地區，蒐集104年至108年期間每日實際建築物火警發生次數，以週、四季、節慶、濕度、溫度、降雨量、連假、颱風等參數，使用類神經網路建構火警預測模型，並與指數平滑法、移動平均法、線性回歸分析相等預測方法進行比較，再以誤差檢驗方法檢驗各類預測方法之準確度。由實驗得知，類神經網路預測結果誤差小

，正確性及效能更可以優於其他預測法，且具有平行處理能力及非線性輸出之特性，適合應用在火警發生次數預測給予消防單位預警之效果，在災害來臨前提早做好裝備器材整備及操作訓練，可以快速反應救災，減少災害帶來的損失，亦可以替政府節省資源及做好救災資源分配，正確有效預先提醒居民注意防災，以達到減少火災發生機會及次數。關鍵詞：建築物火警發生次數預測、類神經網路、指數平滑法、移動平均法、線性回歸分析。

應用多元系統計分析

為了解決回歸分析應用的問題，作者朱建平（主編） 這樣論述：

是統計學專業「應用多元統計分析」教材，本書把握統計實質，貫穿統計思想。注重統計思想的講述，在多元統計方法的應用上把握實質，從實際問題入手，在不失嚴謹的前提下，淡化統計方法本身的數學推導，體現統計學的實用性。本書的一大特點是應用SPSS軟件，實現統計計算。另外，根據實際介紹的統計方法，將編寫的習題分為兩類：一類是繼續鞏固和加強統計理論和方法，包括基本概念和基本思路訓練的習題；另一類是針對實際問題，培養學生結合統計方法獨立解決實際問題的能力和素質的習題。本書可作為統計專業本科生教材，同時也適合自學多元統計分析的讀者閱讀參考。本書主要內容包括：多元分析概述、多元正態分布的參數估計、多元正態分布均值向

量和協差陣的檢驗、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、相應分析、典型相關分析等。朱建平，廈門大學經濟學院教授、博士生導師，統計系主任、廈門大學數據挖掘研究中心主任。主要研究方向數理統計、數據挖掘、計量經濟學。 第一章 多元統計分析概述第一節 引言第二節 大數據時代與大數據第三節 應用背景第四節 計算機在統計分析中的應用第二章 多元正態分布的參數估計與假設檢驗第一節 引言第二節 基本概念第三節 多元正態分布的參數估計第四節 均值向量的檢驗第五節 協差陣的檢驗思考與練習第三章 多元線性回歸模型第一節 引言第二節 線性模型的參數估計第三節 線性模型的檢驗第四節 預測第五節

回歸分析應用中應注意的問題第六節 實證分析思考與練習第四章 聚類分析第一節 引言第二節 相似性的量度第三節 系統聚類分析法第四節 k—均值聚類分析法第五節 有序樣品的聚類分析法第六節 實例分析思考與練習第五章 判別分析第一節 引言第二節 距離判別法第三節 貝葉斯判別法第四節 費希爾判別法第五節 實例分析思考與練習第六章 主成分分析第一節 引言第二節 主成分分析模型第三節 主成分的性質第四節 主成分方法應用中應注意的問題第五節 實例分析思考與練習第七章 因子分析第一節 引言第二節 因子分析模型第三節 因子分析應用中應注意的問題第四節 實例分析思考與練習第八章 相應分析第一節 引言第二節 列聯表分

析第三節 相應分析的基本理論第四節 相應分析中應注意的幾個問題第五節 實例分析與計算實現第六節 結語思考與練習第九章 典型相關分析第一節 引言第二節 典型相關的基本理論第三節 樣本典型相關分析第四節 典型相關分析應用中的幾個問題第五節 實例分析思考與練習第十章 多變量的可視化分析第一節 引言第二節 條形圖第三節 面積圖第四節 散點圖第五節 高低圖第六節 箱圖第七節 雙軸圖思考與練習附錄Ⅰ 數據表附錄Ⅱ 常用統計表參考文獻

應用類神經網路於車禍救護案件預測之研究

為了解決回歸分析應用的問題，作者郭俊宏 這樣論述：

根據我國自1995年消防署成立統計，緊急救護工作消耗消防人員的工作量能最為驚人，其中車禍救護案件送醫平均每年高於三十萬人次。以有效的方法來預測車禍救護案件數量變化將是相當值得去研究的課題。本研究以我國消防局高雄某區車禍救護出勤次數為樣本，蒐集民國104~108共五年每週的車禍出勤數據，用來測試評估五種預測方法：類神經網路、移動平均法、線性回歸分析與指數平滑法的效能。最後再以常見的誤差檢驗方法去驗算檢查這些方法用於預測車禍救護案件數預測準確度。經由實驗的結果發現類神經網路具有較低的預測誤差，因此本研究成果可用於預測看似隨機發生的車禍救護案件數，有助於緊急救護的資源分配。關鍵詞：類神經網路、移動

平均法、線性回歸分析、指數平滑法、車禍救護案件