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复旦大学上海医学院:《生理学》课程PPT课件讲稿(医学信号处理的原理和方法)第十一讲 散点图与双信息图

文档信息
资源类别:文库
文档格式:PPT
文档页数:25
文件大小:786.5KB
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内容简介
(1)散点图概述 (2)散点图在回归分析中的应用 (3)散点图在HRV分析中的应用 (4)双信息图概述 (5)双信息图在心泵功能分析中的应用
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医学信号处理的原理和方法 曹银祥 Dept of Physiology Pathophysiology Shanghai medical College Fudan univer

医学信号处理的原理和方法 曹 银 祥 Dept. of Physiology & Pathophysiology Shanghai Medical College Fudan University

第1一讲散点图与双信息图 (1)散点图概述 (2)散点图在回归分析中的应用 (3)散点图在HRV分析中的应用 (4)双信息图概述 (5)双信息图在心泵功能分析中的应用

第十一讲 散点图与双信息图 (1)散点图概述 (2)散点图在回归分析中的应用 (3)散点图在HRV分析中的应用 (4)双信息图概述 (5)双信息图在心泵功能分析中的应用

款点图( Scatter Diagran) 用点的分布情况反映变量之问相关情况 Simples:简单散点图(显示一对变量) Overlay:重叠散点图(显示多对变量) Matrⅸx:矩阵散点图(矩阵显示多个变量) 3-D: 维散点图(显示三个相关变量)

散点图 (Scatter Diagram) 用点的分布情况反映变量之间相关情况 Simple: 简单散点图(显示一对变量) Overlay:重叠散点图(显示多对变量) Matrix: 矩阵散点图(矩阵显示多个变量) 3-D: 三维散点图(显示三个相关变量)

散点图示1

散点图示 1

散点图示2

散点图示 2

散点图示3

散点图示 3

散点图示4

散点图示 4

散点图在回归分析中的应用 回归分析是一种建立统计观测 值之间的数学关系的方法 通过自变量的变化来解释因变 量的变化,从而由自变量的取值预测 因变量的可能值

散点图在回归分析中的应用 回归分析是一种建立统计观测 值之间的数学关系的方法 通过自变量的变化来解释因变 量的变化,从而由自变量的取值预测 因变量的可能值

回归分析方法 ■一元线性回归分析 多元线性回归分析 元非线性回归分析

回归分析方法 ◼ 一元线性回归分析 ◼ 多元线性回归分析 ◼ 一元非线性回归分析

回归分析的步骤 ◆第一步,获取自变量和因变量的观测值 ◆第二步,绘制XY散点图 ◆第三步,写出带未知参数的回归方程。 ◆第四步,确定回归方程中参数值 ◆第五步,判断回归方程的拟合优度 ◆第六步,进行预测

回归分析的步骤 ◆ 第一步,获取自变量和因变量的观测值。 ◆ 第二步,绘制XY散点图。 ◆ 第三步,写出带未知参数的回归方程。 ◆ 第四步,确定回归方程中参数值 ◆ 第五步,判断回归方程的拟合优度。 ◆ 第六步,进行预测

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