作业帮erdas如何基于像元一元线性回归分析
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/17 13:49:34
这个是遥感图像处理软件,首先你要装上去才能用；其次你要知道遥感影像处理的基本知识；第三你要知道你对你的遥感图像处理之后想得到的结果；第四知道要做什么之后才能去找相应的对策,不过一般会将这个软件跟ARC
一个变量,做自变量x,一个是因变量y.导入eviews,点击esimate,y=cx,结果就出来了.
你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.
按步骤即可,先去同名点.
普通jpegjpg,选择JFIF格式打开
相关分析表（Correlations）表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000)：提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决
勾绘AOI、建立模板（训练样本）、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理
现在viewer中打开要修改投影的图像,然后点菜单栏上第三个图标（就是像一张纸上写着i的那个图标）.打开ImageInfo对话框,然后edit,然后Add/ChageProjection,在custo
我用origin给你拟合了一下,不是一次的,是二次的.以下是拟合结果：[2006-6-1209:15"/Graph1"(2453898)]PolynomialRegressionforData1_B:
叶面积指数（leafareaindex）又叫叶面积系数,是一块地上阳光直射时作物叶片垂直投影的总面积（也有认为是叶片种面积、植物光学有效总截取面积等,定义不固定）与占地面积的比值.即：叶面积指数=投影
在Interpreter模块下有Spatial、Radiometric和SpectralEnhancement分别为空间、辐射和光谱增强看你要怎么增强了
你x10个值,y11个值,而且591.0也有误吧r=corrcoef(x,y);%r就是相关系数R=r^2;k=polyfit(x,y,1);scatter(x,y,'.');holdonx1=200
在MATLAB里,多项式由一个系数的行向量表示,其系数是按降序排列.所以：A=-0.2444B=0.6064
把你关心的变量设置为因变量y,与y相关的变量设为自变量x,建立y=b0+b1*x,解出b0b1即可
用相关系数判别.当然不设置为0准确,不设置为0时按最小二乘法计算,设置0了就附加了个强制条件,不是最小了,相关性就差了,有时甚至差很多
很简单,随机选择采样点,然后excle统计.很多东西不是想象中的那么复杂.
令线性回归方程为：y=ax+b(1)a,b为回归系数,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之.为此构造Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2(2
例如在viewer#1里打开一个图像,再在viewer#1打开另一幅,selectlayertoadd>rasteroptions>cleardisplay把这项前面的勾去掉,勾选background
步骤： 1.列计算表,求∑x,∑xx,∑y,∑yy,∑xy. 2.计算Lxx,Lyy,Lxy Lxx=∑(x-xˇ)(x-xˇ) Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ) Lxy=∑(x-xˇ)(
看这个元件是否符合欧姆定律.做一个伏安特性测试,如果得到的是直线,即符合欧姆定律,则为线性电阻,否则为非线性电阻.实际上线性电阻是不存在的,只不过有些电阻的伏安特性接近于直线,我们只是把它看做是线性电