本帖最后由 马学成 于 2016-7-15 18:58 编辑
马学成+1105507253+6.15
关联与因果
灰色关联分析方法（样本点个数较少）
Sperman或kendall等级相关分析
Person相关（样本点个数较多）
Copula相关（金融数学，概率密度）
典型相关分析（因变量组Y，自变量组X，各自变量组相关性较强，哪组因变量与自变量关系较紧密）
标准化回归（若干自变量，一个因变量，哪个因变量与自变量关系较紧密）
生存分析（数据里有缺失的数据，哪些因素对因变量有影响）
格兰杰因果检验（计量经济学，去年的X对今年的Y没有影响）
优化 优化与控制
线性规划，整数规划，
0—1规划（有约束，确定的目标）
非线性规划与智能优化算法
多目标规划和目标规划（柔性约束，目标含糊，超过）
动态规划
网络优化（多因素交错复杂）
排队论与计算机仿真
模糊规则（范围约束）
灰色规划
涉及到的数学建模方法 几何理论，线性代数，微积分，组合概率，统计（回归）分析，优化方法（规划）。图论与网络优化，综合评价，差值与拟合，差分计算，微分方程，排队论，模糊数学，随机决策，多目标决策，随机模拟，灰色系统理论，神经网络，时间序列，机理分析
王威 316792549 继续讲了重要的算法，最后说明了一下历年的参赛队伍i，亚历山大，努力！
周游 2224015685 7.16 今天为关联性分析，相关分析的方法。优化与控制类的方法，特别是优化类是比较常见的问题。同时从数学课程学习的角度对数学建模方法进行了分类。对以往国赛方法使用进行统计，和之前感觉一样还是优化类问题占比较大，统计类问题也比较多。
黄诗琴+403216193+7.17+老师把历年赛题考点进行了汇总，这样可以有针对性地去准备，站在巨人的肩膀上，去学习别人怎么用的那些方法。另外，国赛获奖比例很低，要保持良好心态，得之则喜，失之不忧。
陆润梅+958960862+0719+建模方法介绍，最主要的有优化方法和概率论方法，还有一些其他的，不过我们准备竞赛最起码要掌握至少三种以上，大家有什么好的建议吗
王忠报+1835601396+7.22+这节讲的是关联与因果其中包含着许多典型的方法，，比如灰色关联分析法等，接下下就是优化与控制，线性规划、整数规划、多目标规划这些都是经典的方法，也是必备的技能，然后就是老师给我们统计的出现在赛题用得最多的方法其中优化的方法最多，69道题就有28道题是优化题，所以优化类的要掌握。
何玉洁+513977353+6.15
此次课讲的是关联与因果，优化与控制（线性规划，整数规划，0-1规划（有约束，确定的目标））
及涉及到的数学建模方法，每年比赛的数据分析。
来回顾一遍