回归分析（边缘AI推理）
Regression Analysis — Edge AI Inference
建立因变量与一个或多个自变量之间的统计关系，用于预测与解释。
01
定义
建立因变量与一个或多个自变量之间的统计关系，用于预测与解释。
02
公式与计算
多元线性：y = β₀ + Σβᵢxᵢ + ε
评估：R²、RMSE、残差分析、交叉验证
03
适用时机
经验模型建立（温度补偿、湿度补偿、交叉敏感修正）。 部署到边缘 AI 推理盒（NPU/GPU 加速）时，需做模型量化（INT8）与算子裁剪，阈值与窗长按现场数据标定后固化。
04
关键参数
自变量选择、共线性检验（VIF）、验证集；边缘 AI 版本注意量化误差、推理时延与模型版本管理，异常需支持远程回滚。
05
注意事项
失效与边界相关不等于因果；外推到训练区间之外风险极大。 边缘 AI 实现需在目标算力上做推理时延与精度权衡测试，并保留原始数据上传通道供云端复核。
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