数学建模大作业中涉及到的知识点总结

杨利霞

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：
/ [# b% T& W$ @# ^6 n
（1）写作缘由
（2）统计描述：
! z1 @( p; k! _/ B4 [追加用excel 做频率统计
（3）相关分析（点二列相关 ）
（4）回归分析
（5）特征选择和数据预处理
（6）缺失值的填充
（7）文档编辑的一些技巧
（8）团队合作的一些心得
（1）写作缘由

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
/ K$ `% i' e- O
, a  }" D- O2 ~( i（2）统计描述：

①　频率统计
# s, I% N7 }7 b9 C( n②　中位数
③　众数
  z$ H2 f( A# Q& p/ ~④　平均数
⑤　方差
⑥　标准差
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
7 ~, Q; a+ V% Q6 k5 N  }
% @% S; c6 r0 ?+ f# M
: x: F2 s( m) H, p追加用excel 做频率统计

3 d" _0 D+ O! k+ w+ q* Y* p' ?https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html

0 m! l9 b$ ?& ?: K$ ?+ c8 V/ b9 M# j（3）相关分析（点二列相关 ）
  Q) W. E1 v) i/ d
' ^+ v7 ]. M  U8 l0 D, D" B2 I8 ~6 K

3 ]/ S* D! w7 @! l

5 x3 c* D+ Z+ n- c  `9 _（4）回归分析

$ k/ b1 g8 w, }8 ^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。
- [8 O' q5 d1 s$ `1 A
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。

回归分析一般有这几个操作：
, t& W9 s* E: q: E①　设置筛选条件，刷选数据集 valid

7 \) K! A4 {8 ^
( D6 [# w2 w6 Y' ]6 a
3 [: ~( G9 b' L$ W  b②　模型拟合度检验


' Y& l( E5 P! R7 a
③　预测的模型参数
* g! j  I& n. L, y! h, K% X
④　预测结果，准确率
, q: }4 M7 m8 i$ g
2 Z; w* N$ l; d9 ~3 h
) n5 V: ?) e. L6 ~# ?

（5）特征选择和数据预处理

特征选择，主要是gzh的想法
特征筛选的思路：
分类变量用1 2 3 4 离散值
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
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
! g- g3 u/ ^, w# {8 Q
注意了：
筛选特征的时候，重复性要考虑、缺失值要考虑
" u2 z7 c& L/ P# S7 L8 J8 A
5 B+ Q: c! a+ P* e（6）缺失值的填充
  u4 P9 {4 n7 F; E% N; N# `. Z

5 I* h4 m. x: t* ^  o
（7）文档编辑的一些技巧

9 y7 r4 X  s7 I( w) f: O* Qhttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841
7 J3 e5 g" \4 |6 o7 M" O
( j6 [# G& ]5 ]! p0 x+ q（8）团队合作的一些心得

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
- G$ @8 C3 e) \. g# S5 h# U/ s2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
9 G" c9 I( o& M! q  m: h( z3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
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
% w+ b4 S/ p+ p  u$ E; O5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
7 Z  d7 u: E5 j' Y% S" Y6.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
6 D2 `$ b! \! r! v+ }  p. s7.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
# J* {5 v. e" K/ K. G. [; q( S---------------------
3 O# p# ?+ D/ b3 U5 E0 N; ~作者：-英击长空-
% ^( o  ]. j. [# M来源：CSDN
% M. K4 Z4 H  ]0 {原文：https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673
: ^# }) f' Z, y* m( P


- y- D8 t0 z) O& a, r

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学习学习了
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