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标题: 数学建模大作业中涉及到的知识点总结 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2019-6-5 11:24
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：

& |: B4 i9 r. W0 g- {- @6 x. C
. j0 K* z1 X# i% V（1）写作缘由
/ Z4 T( Y4 J$ D' g（2）统计描述：
5 z$ G  V5 w) M4 N追加用excel 做频率统计
! B: s% R+ F1 @（3）相关分析（点二列相关 ）
0 C) F7 a+ }3 z$ Q# e（4）回归分析' G3 x9 W6 S, @, p" C
（5）特征选择和数据预处理
& q* G$ E- T% z; n. R（6）缺失值的填充
6 L* b) ?; V1 s7 Q  u（7）文档编辑的一些技巧
) Z; n) H+ I: z: U1 L（8）团队合作的一些心得
& A" E7 V  N0 t( o' B- c1 o$ s（1）写作缘由
" a8 J* I8 b) O+ W( x) q4 R* S7 g# T( [; b3 R
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
: i$ ?6 t0 s1 z2 D$ Q5 K! x8 b5 m8 k
（2）统计描述：
5 p; }. K1 [: S4 i
1 w% \! `1 [2 N0 s/ O( m6 q①　频率统计 4 b# @$ w# v  W, d  l- X
②　中位数 4 j$ x( J) }; Y9 s" K+ o: W' Z
③　众数 % M9 p: C( ^/ s. e0 u5 M) k3 ]. U/ L
④　平均数
& J, R. z) A* g' D⑤　方差
, J. |+ J# y7 Z# P  X5 w⑥　标准差
/ Z! l- @/ }' d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
2 a) @  e3 z( C/ N: a" Z! ^& @: f* U. v# a! h
追加用excel 做频率统计" @, _3 {9 V( g6 O9 P1 C

/ g- D! x/ A6 _  i4 ahttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html, V* [( g- q, T
( L- u! f  |1 J) Z. B9 [% e- |
（3）相关分析（点二列相关 ）! q/ i) W0 G* C" o1 F5 @8 y5 u$ y$ W
- L* [, [* j, g% C' q) x% h- \
: Q+ S2 K9 D$ G3 F0 C; t- H6 [
& A: I; `; I$ v2 c5 ~
3 a6 i, a8 m# e5 E

" _8 R0 Z; {2 B) |; x（4）回归分析1 x$ N- P7 a2 j5 C

. y0 F- d+ f/ a2 ]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。
+ J3 J1 R, ~1 a; s, j- ?1 l- m7 f, ]; w# g$ f5 }; I4 S2 P' J
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。
6 T9 Y, \: L. q0 `" \# [7 c
1 n& `7 R2 v, U6 g$ ^! q1 S回归分析一般有这几个操作： 8 p& P, l' ^- V. M3 I
①　设置筛选条件，刷选数据集 valid
+ f; R; ~7 g$ S1 ]/ y) A2 {- O1 {. Z
- L1 B6 t0 y) N: c, S; @; Q
, n/ ^2 z* j' r/ n+ V" I
②　模型拟合度检验
# m& f* Z9 i1 h4 I! ]8 t5 Q5 ^8 n' X& H. I

1 }: [- ?. i0 ^7 O) R9 w2 B- S# A# q( D& B- |
③　预测的模型参数 & R$ _9 A5 `% V& T
8 n: X$ m  z5 K. N
④　预测结果，准确率  s) _- x  S! ]5 |- G

2 v* b* Y$ V: {& o0 w' I# @6 C5 n4 R4 z7 M+ w; Y" Z
9 m) D  b6 S. w8 w
9 v  D( Y8 z# ^" @+ `1 \  y
（5）特征选择和数据预处理
) d8 N# [8 S2 a( a2 ]' H- a% n
3 V7 E; X; w* t# W; y# D' y" s) t特征选择，主要是gzh的想法 / z' q; z8 }- |; V
特征筛选的思路：
# U/ X$ P; ]- [4 x( @0 X分类变量用1 2 3 4 离散值
# n, q0 X* n8 O7 R3 H5 O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
: |8 x' h, C0 {$ [6 C0 _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7 t) o4 N  ^$ |; |% D3 V4 [: Z& x
' H' k& }/ K0 e6 G
注意了： / l: ]) C6 q2 u, P
筛选特征的时候，重复性要考虑、缺失值要考虑8 V5 c% q4 A& r& E- ^$ d

! u; ?% S9 a# p$ Y2 j2 E（6）缺失值的填充2 g5 j  T( E) {9 _7 h. x" N

+ H3 i4 r3 l$ o: M4 V0 N
, O& q2 A. d8 `0 i; D# G
2 S. e3 \3 t4 a+ Z0 v, }3 J2 [（7）文档编辑的一些技巧% u) B7 `& F  r9 x
4 [) A9 f( H9 q3 w; B& _3 W7 [# u
https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841
8 E0 M/ |1 q& J! Q* V) |5 H; b1 w0 E9 ^; N" ?( g9 I2 {" d. i
（8）团队合作的一些心得3 B& d' a* [/ W$ V3 R% o$ ~

' q5 o" T' `# }! l1.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 / M" N) b' M+ D2 j7 T5 a/ Y( o
2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作 4 n5 l' j1 J5 Q6 Y
3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
; p9 e, ]2 Z$ R+ a* C# H7 U4.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 再难的操作都能被逼近
6 E( V" N- b& u; _  x: B5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
2 @  W2 _2 |) H$ L6.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 9 R7 S  M7 X" T" y* r# c* X, ]# b
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- F# ^5 T, C% ~. L
---------------------
5 H4 Z% \7 H7 c$ m: V8 y5 J6 M6 D# K7 ^' O! Y/ ^$ O) U
* |0 x" I$ g7 Q8 D+ k: E

8 Z* i) @' @- k6 H3 D

2016高教社杯优秀论文.zip

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