数学建模回归方法

总有以后

1.1 多元回归
& w* r& _! y/ @# Y1 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
: j' Z9 u5 N- S  B( s: j6 |2、分类
$ U/ @* \1 W5 j5 T分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
2 B. n2 l' ~& E3、注意事项
* o# T1 s: c8 R1 n1 l6 a, w1 d（1） 回归方程的显著性检验
: H: O$ @# J+ h( j（2） 回归系数的显著性检验
6 l, t1 D5 A' x4、使用步骤
& Z8 M. m3 @. h% a（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；
（3）拟合回归参数；
  R' p2 q) U8 @! _% ?  V（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检
* S5 k/ L; B; g  Z7 i（5）进行后继研究
8 l" H, G: H2 X/ y$ Q1.2 聚类分析
3 P8 j* a* B' y* ^4 D/ Z' S1、概述:
) `! ^# u4 X2 y+ r0 G6 E* 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
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2014-12-9 20:54 上传

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