应该如何理解和处理自相关（序列相关）？ 1、什么是序列相关？看了书中（截图中波浪线画出的部分）内容我彻底懵了。负的误差出现后是正的误差，误…
EXCEL查询某数值最后一次出现的行数。 1、以下图中的bai数据为du例演示操作方法。把大于500的数据zhi查找出来并dao且标记上红色。回2、把所有数据都全选中答。再点击开始选项卡下面的条件格式下拉按钮；如图所示。弹出一个对话框；在编辑框内输入数字500；在设置为这里点击下拉按钮，弹出菜单再选择。3、那么，从这些数据中找到大于500的数据，并添加上红色的颜色。
如何理解矩阵特征值？ 补充：答主现在用到的多数是对称矩阵或酉矩阵的情况，有思维定势了，写了半天才发现主要讲的是对称矩阵，…
一元线性回归用excel怎么算？ 是最小二乘法吧，偏最小二乘法 最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。通常用于曲线拟合。很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。偏最小二乘回归≈多元线性回归分析＋典型相关分析＋主成分分析 与传统多元线性回归模型相比，偏最小二乘回归的特点是：（1）能够在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模；（2）允许在样本点个数少于变量个数的条件下进行回归建模；（3）偏最小二乘回归在最终模型中将包含原有的所有自变量；（4）偏最小二乘回归模型更易于辨识系统信息与噪声（甚至一些非随机性的噪声）；（5）在偏最小二乘回归模型中，每一个自变量的回归系数将更容易解释。在计算方差和协方差时，求和号前面的系数有两种取法：当样本点集合是随机抽取得到时，应该取1/(n-1)；如果不是随机抽取的，这个系数可取1/n。多重相关性的诊断 1 经验式诊断方法 1、在自变量的简单相关系数矩阵中，有某些自变量的相关系数值较大。2、回归系数的代数符号与专业知识或一般经验相反；或者，它同该自变量与y的简单相关系数符号相反。3、对。
我想在EXCEL的sheet1、2、3表中查找误差范围在5以内的所有近似数值，该怎么做？是这样的，用N个数与N个数进行几个公式的运算，这样得到几百个数据，用肉眼去查找这些数据中。
为什么 空间二阶导（拉普拉斯算子）这么重要？
spss怎么做时间序列的自回归分析 先set序列，然后跑回归 3.3时间序列分析3.3.1时间序列概述1.基本概念(1)一般概念：系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，。
如何快速掌握 SPSS ？ 能够比较顺畅做简单常用。目前基础教程是17年刚出的第三版（豆瓣上还显示是第二版没更新：https：// book.douban.com/subject /7161527/），高级教程还是13年出的第二版（豆瓣：。
如何进行空间数据挖掘 1.基于概率论的方法。这是一种通过计算不确定性属性的概率来挖掘空间知识的方法，所发现的知识通常被表示成给定条件下某一假设为真的条件概率。在用误差矩阵描述遥感分类结果的不确定性时，可以用这种条件概率作为背景知识来表示不确定性的置信度。2.空间分析方法。指采用综合属性数据分析、拓扑分析、缓冲区分析、密度分析、距离分析、叠置分析、网络分析、地形分析、趋势面分析、预测分析等在内的分析模型和方法，用以发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联规则，或挖掘出目标之间的最短路径、最优路径等知识。目前常用的空间分析方法包括探测性的数据分析、空间相邻关系挖掘算法、探测性空间分析方法、探测性归纳学习方法、图像分析方法等。3.统计分析方法。指利用空间对象的有限信息和/或不确定性信息进行统计分析，进而评估、预测空间对象属性的特征、统计规律等知识的方法。它主要运用空间自协方差结构、变异函数或与其相关的自协变量或局部变量值的相似程度实现包含不确定性的空间数据挖掘。4.归纳学习方法。即在一定的知识背景下，对数据进行概括和综合，在空间数据库（数据仓库）中搜索和挖掘一般的规则和模式的方法。归纳学习的算法很多，如由Quinlan。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：tranquilmiao非监督分类非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理)信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。目前比较常见也较为成熟的是ISODATA、K-Mean和链状方法等。遥感影像的非监督分类一般包括以下6个步骤：图1非监督分类操作流程目前非监督分类器比较常用的是ISODATA、K-Mean和链状方法。ENVI包括了ISODATA和K-Mean方法。1、影像分析大体上判断主要地物的类别数量。一般监督分类设置分类数目比最终分类数量要多2-3倍为宜，这样有助于提高分类精度。本案例的数据源为ENVI自带的Landsattm5数据Can_tmr.img，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。确定在非监督分类中的类别数为15。2、分类器选择ISODATA（IterativeSelf-OrgnizingDataAnalysizeTechnique）重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据所得的新均值，对像元进行再。
