V
主页
3.3 时间序列分析(1)基本原理
发布人
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
3.3 时间序列分析(2)趋势拟合方法
5.1 层次分析方法(2)基本步骤
3.3 时间序列分析(3)季节变动预测
4.2 地统计分析(5)克吕格插值应用实例
4.2 地统计分析(2)协方差函数
5.1 层次分析方法(1)基本原理
3.6 主成分分析(1)主成分分析的基本原理
3.6 主成分分析(2)主成分分析的计算步骤
4.2 地统计分析(4)克吕格插值基本原理
5.2.1 层次分析方法实验
4.1 空间自相关(3)局部空间自相关
3.3.2 指数平滑实验
4.1 空间自相关(2)全局空间自相关
3.6 主成分分析(3)应用实例
3.2 回归分析(3)非线性回归
3.1 相关分析(1)皮尔逊相关
3.2 回归分析(2)多元线性回归
3.1 相关分析(2)斯皮尔曼相关
3.5 系统聚类分析(3)最短距离聚类
3.8 马尔科夫预测
2.5.1 基尼系数的计算实验
4.1 空间自相关(1)空间权重矩阵
3.2 回归分析(1)一元线性回归
3.1 相关分析(4)复相关
2.4 地理数据的预处理(2)统计指标
3.6.1 主成分分析实验
3.1 相关分析(3)偏相关
3.2.1 一元线性回归实验
4.2 地统计分析(3)变异函数
4.2.1 地统计分析实验
3.1.1 相关分析的实验
3.7 趋势面分析
3.3.3 自相关和自回归实验
3.3.4 季节变动预测实验
3.5 系统聚类分析(1)聚类要素的处理
3.2 回归分析(4)逐步回归
2.4 地理数据的预处理(1)统计分组
3.5 系统聚类分析(2)直接聚类
3.2.4 逐步回归实验
5.2 层次分析方法应用实例