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[课件资源] 数学建模回归方法

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    奋斗
    2015-5-8 18:47
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    [LV.7]常住居民III

    自我介绍
    一个喜欢数学建模,却还处于懵懂状态的人

    社区QQ达人

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    1#
    发表于 2014-12-9 20:54 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    1.1 多元回归4 ~3 J/ y3 v, ]4 G  W
    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
    . r3 w# W" F- m9 ~* B2、分类
    & R4 }/ U+ f( W5 m分为两类:多元线性回归和非线性线性回归
    / a+ q9 J  q0 u; @9 g3、注意事项# y2 k3 `  g! o! ~; y
    (1) 回归方程的显著性检验4 a4 X8 f( ?) ~! X0 Y3 T
    (2) 回归系数的显著性检验3 d& J+ S, f( I4 j. U& r
    4、使用步骤, q5 E. R$ q& h/ ~8 F  s) z3 O; O
    (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;
      P; A, O; R  M0 \& k$ `+ Y% R5 z(2)选取适当的回归方程;8 @# M0 [) Z3 j# Y7 U
    (3)拟合回归参数;
    $ Z+ J. b5 l7 J, K(4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检
      x" y9 R1 y7 t2 O+ s(5)进行后继研究4 B9 m3 _) I: t0 h
    1.2 聚类分析: F' K, C% d4 P/ O' q
    1、概述:' n, c8 X* l- v( J, R& }
    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
    % ^% b4 K  E. T: @3 n' U% G 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)
    ' z3 C/ P* q* W
    8 Q5 @8 o* F5 x) H+ U% _
    zan
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