毕业设计MATLAB_变量选择的显著性多变量相关性.zip


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标题中的“毕业设计MATLAB_变量选择的显著性多变量相关性”暗示了这是一个与MATLAB编程相关的项目,重点在于变量选择和显著性分析在多变量相关性研究中的应用。多变量相关性分析是一种统计方法,用于研究多个变量之间可能存在的相互关系。MATLAB作为一个强大的数学计算和数据分析平台,常被用来进行此类分析。 在压缩包中,我们有以下四个文件: 1. `smc.m`:这可能是“顺序多重比较”(Sequential Multiple Comparison)的MATLAB脚本。在多变量分析中,SMC常用于比较不同变量组间的差异,以确定哪些变量具有显著性差异。 2. `nipals_pls1.m`:NIPALS(非线性迭代部分最小二乘)是部分最小二乘回归(PLS1)的一种算法实现。在多变量数据分析中,PLS1用于寻找两个变量集之间的最佳线性关系,常用于变量选择和降维,特别适用于数据具有多重共线性的情况。 3. `license.txt`:这通常包含软件的许可协议信息,对于MATLAB代码来说,它可能指定了代码的使用、修改和分发的条款。 4. `ignore.txt`:此文件可能是开发过程中用来标记不需考虑的文件或者临时文件,通常不会直接影响分析结果。 在这个毕业设计中,学生可能首先对数据进行了预处理,包括数据清洗、缺失值处理等。接着,使用NIPALS_PLS1.m脚本执行部分最小二乘回归,以找出影响目标变量的最重要变量。这一步可能涉及到特征选择,即筛选出对模型预测最有贡献的变量。然后,通过SMC.m脚本进行变量间的显著性检验,确定哪些变量之间的关联是统计学上显著的。可能还会进行模型验证和优化,如交叉验证,以确保模型的稳定性和预测能力。 这个项目涉及的技能包括MATLAB编程、统计分析、多变量相关性理论以及变量选择方法。通过这样的实践,学生能够掌握如何在实际问题中运用这些工具和技术,理解多变量数据分析的过程,并了解如何解释和报告分析结果。






























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