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标题:
数学建模大作业中涉及到的知识点总结
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作者:
杨利霞
时间:
2019-3-19 17:48
标题:
数学建模大作业中涉及到的知识点总结
数学建模大作业中涉及到的知识点总结
0 @4 I/ F0 U& p/ A7 u* ]
数学建模大作业中涉及到的知识点总结：
+ p# T& S% B' ?) ^& g
, X8 { y P! M& j7 u
（1）写作缘由
+ f+ q' C% J- a# |% F
（2）统计描述：
8 i1 A! Z5 D' h0 N
追加用excel 做频率统计
7 _& L; G: s6 u7 y1 m* t
（3）相关分析（点二列相关 ）
3 A6 @4 A5 B& W S% k
（4）回归分析
# i# J' g: i& k9 I2 Q
（5）特征选择和数据预处理
4 {" ?, e+ C$ Q0 i+ x
（6）缺失值的填充
" C8 h8 p$ @% \/ \* S: P
（7）文档编辑的一些技巧
; |% ], }; p& ?( q5 K
（8）团队合作的一些心得
4 F8 n, r0 f8 R) o3 B! {5 a0 ~- K
（1）写作缘由
1 _, b$ ?/ V% Y# o3 H
- W: X9 q3 s: Z$ ]8 P# x
在数学模型与优化的大作业中，遇到要对数据集进行统计描述、相关分析、回归分析、特征选择思路、数据预处理，因此就稍微研究了下
a1 U" X8 s; Y# q) r9 C0 _; c
3 p9 W9 @" r p. [1 Z: v
（2）统计描述：
% I# S) P- T$ |
; _/ C. k0 Y- N; u' Z* }9 T
① 频率统计
& W" f U H! _. Q- P
② 中位数
$ G9 r4 ^: a1 l5 Y5 l
③ 众数
x4 f# c3 g1 {# ^2 k2 r: a$ R& l
④ 平均数
& M& S) l, \' g |( Z/ Z" I: l' N
⑤ 方差
2 E7 z, c8 X5 w9 Q$ {
⑥ 标准差
4 t! Y5 B9 g8 _2 j9 R9 D3 d; r3 l
用spss软件，可以很方便快捷，具体的spss可以随意参考一本spss的书籍即可
" X5 z* ~+ A) y8 z7 B
; \ [' v f7 K2 y
' C$ y8 f" _( e1 X
追加用excel 做频率统计
1 j; R# Q. q" E4 S; y' J
- ~6 C- t8 t5 G+ p, J( s% f
https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
: a; `" x9 m4 r) o& _/ I
" m/ e+ ~7 r' Z9 ?
（3）相关分析（点二列相关 ）
5 k6 C( u5 S- I+ y) U6 `
" f1 \' `' e; q. D1 F6 v
! r/ w1 L: [4 A
. Q* d% ^2 k/ j8 K1 }- q
" I3 r9 Y. r' L5 a
T& O6 p3 u: O$ a0 V
（4）回归分析
$ |" K% j( d$ X! Z2 n
, \/ `8 r4 c4 ^
Logistic回归主要用于因变量为分类变量（如疾病的缓解、不缓解，评比中的好、中、差等）的回归分析，自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。他可以从多个自变量中选出对因变量有影响的自变量，并可以给出预测公式用于预测。
- a& j7 N5 C; _' o1 ^9 C2 u
! f) @2 z+ ?1 y) U& i( |2 C
因变量为二分类的称为二项logistic回归，因变量为多分类的称为多元logistic回归。
+ k' V: n( Q# e6 l0 B1 [" [ W
9 d6 K% E3 H3 Y( e8 @
回归分析一般有这几个操作：
7 G% {; x! R h+ _ w7 R
① 设置筛选条件，刷选数据集 valid
* a2 ]4 |0 a" Y5 s8 o% w v
- g6 F' b: x9 r* k0 Y
2 B7 z1 O6 y* t. o
5 [: d* c1 A( V7 p: }9 K% [3 J1 f. m
② 模型拟合度检验
5 N( u5 ~" ?: Z. M, ^2 f: a
/ i8 r7 N# t# T1 h% O& z, M+ |
! o. M# t W( B; V# ?
3 R) f" d3 k) ?" Y1 M/ N
③ 预测的模型参数
8 D+ t! Q. k) K# C' Y. m
; b* y: C; q6 a( r. M
④ 预测结果，准确率
7 s# C! u) i/ f( v7 I% j$ T# C
1 |6 v7 M3 \. L8 [7 |+ e) d
' p3 y- ~! x5 T1 Y6 x' D* c
3 U2 @. a, h5 U: A
" P+ L& ^0 n# ~8 H. z$ s% Q8 Y
（5）特征选择和数据预处理
9 B0 ?1 N; W; |& H, [
8 e: S; m, i( h+ n" B7 U; b
特征选择，主要是gzh的想法
7 S1 _5 G" `7 l- y* {4 J
特征筛选的思路：
) P* ~( q5 M: A; ?$ \3 R
分类变量用1 2 3 4 离散值
- G) S! A! C0 I9 Z, U+ s4 Z/ W) D
对于搜索记录的变量1：用 含敏感词/搜索记录的比 作为值 连续值
' T( B2 d) Y N+ k) L, e! W) i: T
对于搜索记录的变量2：用 含敏感类/搜索记录的比 作为值 连续值
0 O" Z7 F0 B P; Q% U* l
' y, ]: i4 ^% m! N/ n& `" a+ m1 z
注意了：
. @: |" t$ T$ a, V2 x
筛选特征的时候，重复性要考虑、缺失值要考虑
2 c5 R7 q1 I& M: J" n- f
4 ?5 i- c! V2 l
（6）缺失值的填充
% R- {" d% R# b* L/ @
8 C3 i% [# J' G2 Z
1 o" ]$ L5 Z& T e/ I) {; X
\4 {# o# ]* w7 w/ V; v
（7）文档编辑的一些技巧
+ V1 z8 H. q. X6 B( s
( `; P" |, b# p+ R8 j* J" ~
https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841
: ], P+ J: e; g( b
4 q$ F- B: x+ Q, k
（8）团队合作的一些心得
+ R6 O% y& d# i- ]4 }# D
8 x7 \( C3 @# W# R- U1 @& f4 Z- q
1.软件解决不了的，就用程序，最厉害的是，能用程序解决的问题都不是问题
* E0 p: G( F6 |# \) ?. Y& h
2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
/ \" ]% X7 Y( M' d
3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
$ @; b7 J% {8 l9 s$ q: d
4.想做的总是能实现 搜不到的 试着试着就出来了 再难的软件都可以被破解 再难的功能都能被解锁 再难的操作都能**近
% ~1 l( U" e7 ~% ?( h7 p8 R
5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
" p% r# L% c7 x
6.不会停滞 不会闲置 每天都能前进 没思路的时候，基本的数据处理也是相当有意义的
* h0 O1 a5 n3 g7 o1 `
7.同步 思路和进度 已经当前要做的事 和要解决的事 能保持同一水平线
; C+ {3 S2 V3 z* e( t! z6 K: x
---------------------
9 ?* M: m0 h% J
作者：-英击长空-
, J4 z: o9 F5 p1 i8 P! c
来源：CSDN
6 a4 j% C7 u \
原文：https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673
1 M" Q# e6 h+ p, a2 H* S
, {) g7 X1 x. N1 R$ U1 d7 ?9 H0 H
. s/ I1 J3 [4 u2 [" L+ r
: P$ f0 W# ?3 ?
O6 [$ }3 G/ c/ Q
16种常用的数据分析方法汇总.docx
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1714830332
时间:
2019-5-17 13:59
学习学习了
) f1 c8 K- K* U, _
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- ~6 C- t8 t5 G+ p, J( s% f
; b* y: C; q6 a( r. M
' p3 y- ~! x5 T1 Y6 x' D* c
1 o" ]$ L5 Z& T e/ I) {; X