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残差分析优点,spss残差分析结果解读

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优点:在分析多因素模型的情况下，更简单方便 。不仅可以对函数进行预测和求解，还可以通过残差对结果进行检验，以检验模型的准确性 ， 其优缺点对比！伟大的精神，缺点:无法拟合非线性数据，回归分析方法:指确定两个或多个变量之间数量关系的一种统计学分析方法，优点:实现和计算简单 。

1、像元尺度上遥感数据专题分类的不确定性度量 1 。后验概率向量在基于贝叶斯理论的遥感分类过程中获得的后验概率向量可以导出分类不确定性的一些度量 。基于贝叶斯理论的分类方法通过计算像素在分类系统中属于每个类别的后验概率来判断像素的最终类别 。通常，将像素的后验概率向量中最大项的类别作为最终分类结果中该像素的类别 。这种分类方法被称为“硬分类器” 。由于这种方法只保留了后验概率最大的类别 ， 而忽略了像素属于任何其他类别的概率，因此“丢失了所有有用的不确定信息”(GoodchildandWang，1989；特罗德塔尔 。,1989) 。

概率向量一般通过最大似然分类获得 。最大似然图像分类方法原理如下:假设一幅图像中的光谱类别表示为:在遥感信息的不确定性研究公式中，m为类别总数 。在区分位于X的像元的类别时，利用条件概率遥感信息的不确定性，研究位置向量X是光谱反射值的多波段向量，将像元表示为多维光谱空间中的一个点 。
【残差分析优点,spss残差分析结果解读】
2、PID控制、模糊控制、自适应控制的原理,及其优缺点比较!大神,急缺中...PID控制可靠稳定，控制过程完全可以复现 。可应用于任何工业领域 。模糊控制是在过程系统的分析的基础上改进PID控制而设计的，可以避免PID控制超调的残差的缺陷，但模糊控制在过程系统故障时容易出现误动作，如卡泵、卡阀、漏液、传感器故障等 。自适应控制，自适应控制一般是通过过程系统的独立学习来完成的 。

3、作图法和线性拟合法求经验公式的优缺点通过最小化误差平方和找到数据的最佳函数匹配 。通过最小二乘法可以很容易地得到未知数据 ， 并且这些得到的数据与实际数据之间的误差平方和最小 。最小二乘法也可用于曲线拟合 。其他优化问题也可以用最小二乘法通过最小化能量或最大化熵来表示 。优点:实现和计算简单 。缺点:无法拟合非线性数据 。回归分析方法:是指确定两个或多个变量之间数量关系的一种统计学分析方法 。
这种技术通常用于预测分析 ， 时间序列模型和寻找变量之间的因果关系 。优点:在分析多因素模型的情况下，更简单方便，不仅可以对函数进行预测和求解，还可以通过残差对结果进行检验，以检验模型的准确性 。缺点:回归方程只是一个猜想 ， 影响了因素的多样性和某些因素的不可预测性，使得回归分析在某些情况下受到限制 ， 灰色预测法:颜色预测法是一种对具有不确定因素的系统进行预测的方法 。

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