数学建模回归方法

总有以后

1.1 多元回归
- k7 c! t8 m+ v" I. `% {" V1、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
$ C/ x9 A* B. t3 d( c2、分类
9 y( E2 q+ P% k- b8 m分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
: x1 p% C& x4 _; R* O7 O" s( m; O' f3、注意事项
（1） 回归方程的显著性检验
( S0 n/ Q: r% q7 H2 F  ]( _+ x/ Y（2） 回归系数的显著性检验
# X2 r- m& ^( X$ g- \2 w, d0 Z. b4、使用步骤
+ x! l3 a8 ^1 n1 h% t4 g（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；
（3）拟合回归参数；
* `  b& C7 X# l! [（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检
' D$ g) B  i8 L4 ~, B% F3 U（5）进行后继研究
1.2 聚类分析
& a" v/ d, K4 c2 i1 m1 S& j1、概述:
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
! V! I4 k. Q# z/ j# }2 T 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)

2014-12-9 20:54 上传

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