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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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    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
      B3 Q6 _3 b, C( o9 }* ?5 C

      i4 N) _# p+ U* ^(1)写作缘由
    & C) e  w+ U3 r* n, Y9 {(2)统计描述:
    7 s0 t; A$ a+ x5 W: N) o3 M/ v追加用excel 做频率统计
    ( E1 _9 i) j6 e2 s(3)相关分析(点二列相关 )2 R4 i2 W5 K; X0 C' Z  a. T
    (4)回归分析6 B) a: z6 q: Y' o/ o
    (5)特征选择和数据预处理6 {. v  @) H) H( ^1 Q9 r# t* w
    (6)缺失值的填充
    8 H0 V* c! `( n6 f, a6 U$ G8 B(7)文档编辑的一些技巧
    $ K; B' d0 J7 F9 Q(8)团队合作的一些心得
    % E) U7 ]: u3 L# A5 u/ X6 p(1)写作缘由
    ! p) h  i' a( I" `3 I; }/ o6 V- I, F" C+ \- j: l8 \/ c- f; f
    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
    9 d2 y7 T! Y# Z* Q* D! }7 e7 D2 t- T  J! [2 ?
    (2)统计描述:' e4 g* ~+ w9 C3 F
    . W/ J. l: F2 C% v% @/ J  z& V
    ① 频率统计
    0 X) R  V1 z, n, c. I6 \② 中位数
    : d& r( D8 L2 H& ^# A8 z③ 众数
    3 G* B4 ?: I. _4 q# I  K④ 平均数
    ' r5 b  e7 o. {) `4 a5 E⑤ 方差 , K3 _- t1 D$ `1 f4 V. `
    ⑥ 标准差 + M) L" m  M8 R( d5 h
    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
    3 c, K% t# r/ c% Y
    1 x/ w( D9 t' q6 i, ]. S- J追加用excel 做频率统计
    ( K1 u9 b- B. t. `0 A
    7 l1 g, h3 H4 a5 H1 h# ^https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html; D" ^. B5 U& Q4 ^% `) b! K: Z

    : \+ P. ~+ f  L& F+ O9 F' H* R(3)相关分析(点二列相关 )
    7 U+ ~1 i- e/ W
    2 l2 ~' L: j6 j
    6 u- z+ B; V" S5 u. B) g+ g. a3 L' F2 z
    ; o$ D5 v( Z$ C& j& k0 \

    6 q' W; e5 V. T4 ~(4)回归分析: l' q" ^" c/ Q, U/ p8 ^* F

    ! A1 k2 ~# u% I7 Q! o  a! LLogistic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。
    6 a6 y' F. x$ o: r/ ^, ]& r) o5 C5 I7 r- g9 Y3 t: Z% _
    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。# i( ?# y: V4 U- S1 j
      G; l# ^* j, l' Z; c) V
    回归分析一般有这几个操作: # Q6 g, O% Z4 \3 B2 k$ F
    ① 设置筛选条件,刷选数据集 valid ; @, ?0 T4 ~. ^/ W1 u

    + P3 ^8 M% h3 G) ]9 y# \2 p/ Y: d: F+ Z) m; K
    & [$ x. |0 l  u7 S* k/ t
    ② 模型拟合度检验 / x1 J/ w' D: W: W0 U' T8 i

    % o) }3 p9 n9 o( ^, r: Z1 W& T9 T. }

    ; V7 w7 n  X" H+ O' Q: s/ K/ t' o③ 预测的模型参数 3 o" X, f0 j& d0 b8 h0 Y( h

      {2 |$ T3 v4 ]: N) u④ 预测结果,准确率
      @9 {, l# F( k" L8 m
    # U3 s% L) J* z/ |9 w5 x6 T6 m: ]+ u9 k/ [) H1 y

    " S) Q, P6 m( o" y( E' E# J" Z# g- @: z- y: R3 L
    (5)特征选择和数据预处理- `; D2 ?6 g5 ^! W7 R; K

    . h! N3 B. b: B* A; X1 L特征选择,主要是gzh的想法
    * B1 l  l9 L: ]3 @( J% |特征筛选的思路:
    , P' D+ X6 u- N6 f分类变量用1 2 3 4 离散值
    * U# _5 M1 l& ~* y6 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
    . [3 ~6 S# A, M7 Z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
    # e- F1 G/ w, e5 q: [* e. [% l# S' [& M! E6 O' R) r$ L' X  `
    注意了: 4 V( @9 M. z( R" }) ?7 l5 Q* O
    筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑
    + I1 J+ K4 t& q% t" v, I9 ?' ~+ Z. v$ J1 R, y
    (6)缺失值的填充
    ! p8 P* y/ d  h& F+ }( o
    + R1 W! n, w/ o; K7 E4 P$ l
    & S8 y  T* u+ |  w
    8 |/ ~* ^9 p9 e6 [' A(7)文档编辑的一些技巧
    3 L" o! k- M- ^' @
    ( o2 @1 |& S9 C2 mhttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841) ~: [  U9 f0 @& a
    : W; L6 t5 O7 o, Y# B2 l
    (8)团队合作的一些心得
    7 C. p4 t9 [+ ~% r  U0 F0 u9 n5 q! j$ J5 a' N* }9 e
    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
    2 D: f6 j3 }6 B% B/ N2 Y$ O2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
    8 W) P' F1 A% b( ?% X3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 5 u! C5 I; K8 G9 h2 {( V
    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 再难的操作都能被逼近
    ) k2 [+ U: h/ C1 L6 @  m! R3 e2 V$ i4 C5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
    6 h1 I: |  z0 h( C4 `; ^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 ! D" }* c" k# M$ y+ J& I6 o
    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5 l3 o# }1 I( |' y! F
    ---------------------
    1 \" `0 J# [% J% j3 P! Q
      _; }, F( @7 L) }
    1 n. ~. n4 M, m/ s4 p' p! T. T
    + f) u8 M, h6 s, W( l" n

    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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