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[建模教程] 数学建模大作业中涉及到的知识点总结

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杨利霞        

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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    1#
    发表于 2019-6-5 11:24 |只看该作者 |倒序浏览
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    数学建模大作业中涉及到的知识点总结
    # [5 ^0 v# e# R$ m8 J( a$ U
    / i7 E) B* m5 t0 H# Z" f
    (1)写作缘由" m! h, a* F: \0 ^1 I
    (2)统计描述:- z9 L  n& C" h5 N6 S  R5 u
    追加用excel 做频率统计
    8 h0 c$ ?% {  u4 n# W& S( _8 D" F(3)相关分析(点二列相关 )5 F/ C1 v9 q# X% d
    (4)回归分析
    . N8 c8 k+ i5 ^5 @(5)特征选择和数据预处理
    3 d# G# ^4 S' U6 [0 ](6)缺失值的填充! \1 @1 X6 o3 D2 t
    (7)文档编辑的一些技巧2 ^+ G/ m* w) k1 f1 q, ^. ^
    (8)团队合作的一些心得) G  ?7 p/ a8 x
    (1)写作缘由
    4 d( p9 [# c. M2 w6 x( ]* e* y* r' U
    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: b- a6 K; p: \+ d" g- a: M% A

    : Z3 v8 \# H2 b! ~(2)统计描述:& P+ v9 g( z+ R* P' f
    / S6 U# J* C3 A$ M
    ① 频率统计
    / D) {! d5 {" a8 g2 x+ z② 中位数
    ) \: v5 y% {( O# `③ 众数
    ( u  I0 Q' c% A$ Q9 o' `" J0 C④ 平均数 % R, c, e5 G( }) J# J3 A! w
    ⑤ 方差
    6 i6 N  ]/ g& }9 ?( E⑥ 标准差
    6 q9 t+ s( ?  j: o- K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
    $ p* ^6 S( g5 d! P6 ~' P9 k) h4 P0 z( ^1 j3 e2 |
    追加用excel 做频率统计7 r9 a6 G1 w' r5 h
    ; u' w  f* ]( ~2 o9 E$ _4 ?; U
    https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
    9 G; L& w, m! l; R
    + X  f- Q9 Y& g9 }(3)相关分析(点二列相关 )
      @$ O3 D5 y0 J# Z: r5 A( e
    , a$ I7 I, u3 l+ M3 Q( \4 i8 A0 T
    + u) x# K/ S' Y
    4 u$ `7 J  c! B2 Z8 Y) a1 x, y+ e

    . g; A; s5 A- s(4)回归分析
    4 ^( S/ z6 v9 E& D9 B# u+ \6 {7 K
    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。. ?5 c& i; E6 Q5 W) S( N

    ( E' z9 v' _% X2 P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。
    5 I( z* L9 f; M8 `& u9 ?: G/ x, ?: [6 j/ A# z) p1 @
    回归分析一般有这几个操作:
    2 l/ X0 j4 H1 w① 设置筛选条件,刷选数据集 valid $ h( Z5 B8 ]6 N& U+ L6 o2 i

    & y% E0 O* K, t6 M  y2 s: A/ Q& z; @# u5 _# h  V8 @7 H" w
    , A! x5 n( r) [/ ~
    ② 模型拟合度检验 + {1 N9 }. C8 J0 r

    4 P* ]9 Y6 E  u6 m: r1 [9 e' i9 `) {2 r2 ~4 f& G. g( v$ G; d

    9 C6 S* x7 u, }6 X8 F③ 预测的模型参数 . K4 X. s2 k3 b- N( b2 L7 d

      i$ \- T/ {9 V6 R④ 预测结果,准确率$ n6 P5 g7 [3 u: b! _: @) N

    1 C9 q* n, }& y- ^1 q  _' n+ w! C: W7 L$ g
    1 H1 c& e% U8 ~9 h0 @/ x
    ( m0 O) d7 V& F$ q7 L
    (5)特征选择和数据预处理
    - R5 ]. T7 @) ~0 |& _7 [6 e8 h; |  ?" m' Y2 w. r
    特征选择,主要是gzh的想法 / R- X4 M% Y. [; h: H+ ]/ @# c, C
    特征筛选的思路: 0 Q" i$ V' t" O' {
    分类变量用1 2 3 4 离散值
    / d% |, M* f4 n  }+ A9 H  c& |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 4 [/ H1 x& o* m2 W) \* ~
    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
    ( i+ k$ r4 \% E# t! i/ ?$ t9 O+ x; g/ i% U+ G% L
    注意了: ( f! n6 e$ z/ P+ c6 D: m& Y% H
    筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑9 n5 `. v  ]9 l
    * G- Q5 b, K' d4 y( L; y" H/ l, ~
    (6)缺失值的填充3 H8 J4 p3 c, x4 E( Q
    0 l; H) n4 P" a/ j8 d

    $ w6 T' m+ _" r6 ]0 W! L" [' J8 S
    ) ?# a! y9 C3 F, o0 I" u: x+ n(7)文档编辑的一些技巧
    + Q5 J' [# g5 }8 Q7 ~6 {8 q! P0 c2 v% X
    https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/808488412 i1 h, N* A: `# y9 @* a

    : x& l7 A0 i9 v. ]8 Y(8)团队合作的一些心得& n0 u, I7 z4 {" L
    9 ~$ q& t, Y  N# L  O5 e# ^$ w  S( ^
    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 % t$ n; a( x: G( \
    2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
    0 h2 j# p  q7 o& U2 y/ R3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
    2 r$ e# _& I' Y8 v6 I/ W4.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
    5 x. g8 i  ]+ d" T$ j! g& `5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 / X5 g; u: l. i' H
    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
    7 }3 e. b! b: z8 \0 _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
    : v/ }: M  o4 e: I--------------------- ' y) `1 {6 f' ~, H' W. X1 a; h0 F) [
    ) w# W3 a  K2 W) q7 h8 v

    7 I/ ?  k7 Z5 ?' Y, Q
    # j3 N9 B/ F1 l" m# H8 g

    2016高教社杯优秀论文.zip

    12.3 MB, 下载次数: 4, 下载积分: 体力 -2 点

    售价: 1 点体力  [记录]

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