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3.3.1趋势拟合实验
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3.3 时间序列分析(2)趋势拟合方法
3.5 系统聚类分析(3)最短距离聚类
3.1 相关分析(1)皮尔逊相关
2.5.1 基尼系数的计算实验
5.2.1 层次分析方法实验
2.4.1 统计分组实验
3.8 马尔科夫预测
3.4.1 mann-kendall实验
3.4 mann-kendall检验(1)趋势检验
3.2.1 一元线性回归实验
4.1 空间自相关(1)空间权重矩阵
3.1 相关分析(2)斯皮尔曼相关
3.6 主成分分析(2)主成分分析的计算步骤
3.3.3 自相关和自回归实验
3.2 回归分析(2)多元线性回归
3.2.4 逐步回归实验
3.8.1 马尔科夫预测实验
3.5 系统聚类分析(1)聚类要素的处理
4.1.1 空间自相关实验
2.1地理数据类型
3.1.1 相关分析的实验
3.3 时间序列分析(1)基本原理
3.4 mann-kendall检验(2)突变检验
3.3.2 指数平滑实验
4.2 地统计分析(2)协方差函数
3.1 相关分析(4)复相关
4.1 空间自相关(2)全局空间自相关
3.1 相关分析(3)偏相关
3.6 主成分分析(1)主成分分析的基本原理
2.4 地理数据的预处理(2)统计指标
4.1 空间自相关(3)局部空间自相关
3.5 系统聚类分析(4)最远距离聚类
2.4 地理数据的预处理(1)统计分组
3.2 回归分析(3)非线性回归
3.5 系统聚类分析(2)直接聚类
3.3 时间序列分析(3)季节变动预测
3.5.1 系统聚类分析实验
3.6 主成分分析(3)应用实例
4.2 地统计分析(5)克吕格插值应用实例
4.2 地统计分析(3)变异函数