数学建模回归方法

总有以后

1.1 多元回归
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
2 c  x) k1 [- j4 I' z' V& o2、分类
分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
- M& B+ x9 }4 f3 d, x+ a3、注意事项
（1） 回归方程的显著性检验
（2） 回归系数的显著性检验
: n. E) r/ i5 F' X" }% ?7 r4 s# C4、使用步骤
- R( c( ?; r/ o" 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；
（2）选取适当的回归方程；
6 h/ q  P7 \4 p0 R* y- ~- i（3）拟合回归参数；
2 v- g" O- M8 V* D3 p（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检
; M3 x. C: h& V  \: @9 Z4 X9 a, {（5）进行后继研究
. U: h6 ]: }& l" J% _  T5 T1.2 聚类分析
7 J4 v* b0 d8 ?+ W2 n# Q1、概述:
  S/ U# t: D! ?* 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
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2014-12-9 20:54 上传

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