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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
$ N" E2 N6 K% \) Z1、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
' G7 c9 Q1 Z' @, Y4 Y9 o: X! T2、分类, E- @- s" n, v- K
分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
2 h" w: I5 B9 c+ c. K2 p/ @5 u3、注意事项6 v5 X6 T/ ^: I* }; p: M
（1） 回归方程的显著性检验; T0 H) @# {8 P5 E# B
（2） 回归系数的显著性检验
( d( Y. X% b4 c4、使用步骤
5 |. J' _1 n$ m, q* S' |（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；
: r3 ]: ^4 V3 _+ |* l* H2 m（2）选取适当的回归方程；% w8 L. f) f( C& f5 l% a6 m
（3）拟合回归参数；
! p4 [, k6 v$ D（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检
- X! w. R& n& }0 }! v7 F% C  r（5）进行后继研究: n' P7 `& H" k, T3 Q+ p$ x
1.2 聚类分析( ?* }+ B, i' `4 c3 z- ?
1、概述:- z, m# p: y* @) u
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
; d! Y) C" ~4 c) P# K; o; @1 z5 F( G 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)
7 n$ b/ Q5 t0 q2 {
, Z' x3 B/ F- g/ P4 m: L



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