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标题: 数学建模回归方法 [打印本页]
作者: 总有以后    时间: 2014-12-9 20:54
标题: 数学建模回归方法
1.1 多元回归
& P3 ]# r; C7 z2 k1、概述：其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究
% V5 b5 Y8 ^; q8 G+ u/ @2、分类& W% Q( l! p, X) Q8 o% {6 m% ~
分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
( C& U" c: J1 @' \1 k# l: l3、注意事项
" v! A: T3 i2 O# f  b3 ?（1） 回归方程的显著性检验( x$ @: E% C3 H) [
（2） 回归系数的显著性检验" h% t- H, {! x2 Y9 g% V9 X2 d, a$ |
4、使用步骤1 o0 p0 \4 J. B) P( K- i
（1）根据已知条件的数据，通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系；1 w( @2 j8 b5 o# n7 t& Q0 i* h
（2）选取适当的回归方程；, Y% }) v# L# h) I6 A2 n: d
（3）拟合回归参数；- S; [2 y; F5 B+ }# Z9 t  d9 l
（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检
( f7 b. Y& q* d" m1 t1 _（5）进行后继研究
& P+ d' z& T7 m8 d: A1.2 聚类分析2 b! x1 m; ?# Y- k- v8 V& Z
1、概述:
0 o* s5 G# E7 \/ z0 W, u# x2 P将n 个样本，通过适当的方法（选取方法很多，大家可以自行查找，可以在数据挖掘类的书籍中查找到，这里不再阐述）选取m 聚类中心，通过研究- 各样本和各个聚类中心的距离，选择适当的聚类标准，通常利用最小距离法（一个样本归于一个类也就意味着，该样本距离该类对应的中心距离最近）来聚类，从而可以得到聚类结果( p/ i3 T8 o  N! W" Z( v
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