平滑filter(英语:Savitzky–Golay smoothing filter) 基于最小二乘法拟合多项式数据 Local regression(英语:Local regression) Smoothing spline(英语:Smoothing spline) 道格拉斯-普克算法 移动平均 Exponential
迴歸分析迴歸分析(英語:Regression Analysis)是一種統計學上分析數據的方法,目的在於了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度,並建立數學模型以便觀察特定變數來預測研究者感興趣的變數。更具体的来说,回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说,通过回归分析我们可以由给出的自变量估计因变量的条件期望。
非参数回归software for nonparametric multiplicative regression (页面存档备份,存于互联网档案馆). Scale-adaptive nonparametric regression (页面存档备份,存于互联网档案馆) (with Matlab software)
線性回歸在统计学中,线性回归(英語:linear regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函數对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归(multivariable
误差测值与统计量的估计值(例如样本均值)之间的差值。这种区别在迴歸分析中至关重要,回归分析中,这些概念有时称为回归误差(regression errors)和回归残差(regression residuals),它们引出了学生化残差(英语:studentized residual)的概念。