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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$ g; _" E% G: A% X6 ]
1、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
: K8 D1 w( U" ]# y% N) f2、分类
& t4 i4 _; i$ M& M. a分为两类：多元线性回归和非线性线性回归* X/ O$ n- Z2 _4 y) y0 g, m
3、注意事项
5 `/ d6 f& e# n- F3 G  \（1） 回归方程的显著性检验
9 p7 l: x5 D- D: f" W（2） 回归系数的显著性检验
* ~3 P' k* E6 t% [4、使用步骤8 V! }; C& Q& @# C
（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；
5 t. U9 A3 X% T（2）选取适当的回归方程；, f# A+ B! T7 i. A. R4 C
（3）拟合回归参数；8 v$ `, r; t! S
（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检- G+ w# ]& z: [) ~4 L9 p
（5）进行后继研究
/ z; J; Z6 _( Z+ \3 o' z5 y+ X1.2 聚类分析* X4 D. f) F: `6 o
1、概述:5 v* H6 Z* c- f" |3 j' Y% Q
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
6 A4 @0 E: W0 a1 h 数学建模思想方法大全及方法适用范围.doc (75 KB, 下载次数: 0) 5 N6 r; ]5 [1 `8 D8 C6 V
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