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、分类
分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
1 x) `2 O$ J! }! n; D0 L, F3、注意事项
: ~: ^8 l& J+ V  I# e# x9 [（1） 回归方程的显著性检验
4 W: O) `: L/ W# m: R（2） 回归系数的显著性检验
4、使用步骤
" N  a0 d1 T5 K- r0 B$ F（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；
# F2 s& ]6 ]7 Y# u" B# L" Z（3）拟合回归参数；
( C8 A' w. F3 Z+ f（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检
（5）进行后继研究
) R8 m! B4 p4 O: p1.2 聚类分析
& V! i- }2 l- l6 b, O! f1、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
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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