1) gaussian mixture autoregressive model
混合高斯自回归模型
1.
With Gaussian mixture autoregressive model,the probability density and power spectrum density of non-Gaussian col- ored processes can be fit.
混合高斯自回归模型可以对有色非高斯数据的概率密度和功率谱密度进行有效的拟合。
2) linear regression-autoregressive mixing model
回归-自回归混合模型
3) blend threshold autoregression
混合门限自回归模型
1.
Applying the time series blend threshold autoregression model,the immediate discharge nonliner predicing model Tarso[2,(1,1),(1,1)] is established.
应用时间序列混合门限自回归模型建立了涌水量预测模型Ｔａｒｓｏ［２，（１，１），（１，１）］，利用此模型对１９９１ 年的涌水量进行了预测，误差率在１０％ ～２０％ 之间，满足生产需要。
4) spatial mixed-autoregressive model
空间混合自回归模型
5) Gaussian regression
高斯回归模型
6) linear regression-autoregression mining model
线性回归-自回归混合模型
补充资料：多元线性回归模型
分子式：
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条