原点回归有哪两种回归方式

原点回归是一种统计分析方法，用于研究变量之间的关系。

它有两种回归方式：简单线性原点回归（simple linear origin regression）：简单线性原点回归研究两个变量之间的线性关系，其中一个变量是因变量（dependent variable），另一个变量是自变量（independent variable）。该回归方式的模型可以表示为Y = aX，其中a是回归系数，表示因变量Y相对于自变量X的变化率。多元原点回归（multiple origin regression）：多元原点回归研究多个自变量与一个因变量之间的线性关系。该回归方式的模型可以表示为Y = aX1 + bX2 + cX3 + ...，其中a、b、c等是回归系数，表示各自变量相对于因变量的变化率。

手动回归方式在MDI状态下输入各轴回归原点坐标启动回零。

机床自动回归原点：功能键打至机床原点复归功能，依次启动各轴坐标回零（先Z轴，再XY轴）。

近点狗（DOG块）信号原点回归方式：这个方式与FX3UPLC的原点回归方式不一样，这里加了零点信号在里面。DOG块的长度要超过减速区间，OFF点最好调整在两个零点信号的中间，整个过程至少需要两个零点信号。FX3UPLC的近点狗信号原点回归方式不需要零点信号，重复精度取决于开关和DOG块的精确度，这里加上零点信号，精确度有所提高，对编码器也有更高要求。

2.

计数式1：这里计数的是近点狗ON后的移动量。完成位置是移动量到达后的第一个零点位置。DOG块应有足够长度。FX3UPLC的计数原点回归方式重复精度比近点狗式有所提高，需要有编码器的Z相