回归分析（GPU 并行加速）
Regression Analysis — GPU Parallel Acceleration
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）。 迁移到 GPU（CUDA/OpenCL）时可按站点/时段分块并行，单精度为主、关键环节双精度，吞吐由批大小与内存带宽决定。
04
关键参数
自变量选择、共线性检验（VIF）、验证集；GPU 版本关注批大小、显存占用与 kernel 分支开销，需在 GPU 上复验浮点一致性。
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。 GPU 实现适合多站大规模批处理与参数扫描，须与 CPU 参考实现比对误差并固定随机种子保证可复现。
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