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[个人总经验] 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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  • TA的每日心情
    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

    网络挑战赛参赛者

    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 2019-3-19 17:48 |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
    7 u$ ~0 U' d- c6 j- g数学建模大作业中涉及到的知识点总结:
    : x& p: g% G1 p) ?& N! D7 G& h) D/ U' M+ O( v6 B$ l
    (1)写作缘由6 a4 U: w! A5 e( d, ^* l9 o
    (2)统计描述:
    ! D: j1 _; m. y& L8 `( T追加用excel 做频率统计4 ^/ [: f$ Y# ?; i$ |; s, J
    (3)相关分析(点二列相关 )
    ! t; W9 d$ J" u2 h8 A7 q(4)回归分析
    & w) Y8 p2 |, S1 r(5)特征选择和数据预处理
    # Y" A6 m( L$ U; w(6)缺失值的填充, T$ |2 e; k9 E# C$ \
    (7)文档编辑的一些技巧) h% w) @; y8 C( F6 {4 a( q: f
    (8)团队合作的一些心得( ]# F: Y9 x/ f5 V& n; v
    (1)写作缘由; o6 C" E  v- p/ T# c

    5 ?/ I8 f& ~* R6 x* Z" v- J* H1 k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$ @- _# N- B4 O5 B! H: ~

    4 Q: I$ l3 x% b0 r(2)统计描述:. `' Z, e# e, C; _
    . Q  k1 j8 {. ^7 J) N
    ① 频率统计
    : F! f6 w' b" U) }% I9 f" ]- |② 中位数 & Q" I% J* x( d- z- J
    ③ 众数 8 ~* M6 ]1 @3 A# S+ ~$ s
    ④ 平均数 - q& m( |5 H- h/ O
    ⑤ 方差 ; B3 y8 C% Z4 D7 p# r+ C
    ⑥ 标准差
    ) h; |, N  C! O/ N) `" K7 {# t0 v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 7 F  G8 @# T& k: Q4 r6 V

    ) ?* X; M# j1 P  M- ~
    , x% U' Z1 p0 u9 W, c追加用excel 做频率统计4 Y9 }2 u5 P! G  y, N2 K/ u) T
      i) i- [' t0 t
    https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
    3 Q) E$ Y& L) t' u
    ' v, v, g9 [. E6 ^# [(3)相关分析(点二列相关 )
    & N* B, {$ ~+ ~1 C* O4 k$ O) M
    3 l. r, [' `% r: O" i$ f3 t% D1 W
    9 r( I7 s# p6 X$ ]& ]9 l
    , z( Q$ r8 S  f- \+ W0 v# V5 F9 d1 f, f! Z% n7 ]

    ! C+ B1 c. o# w(4)回归分析
    ( m1 e0 h# X1 \1 M9 v3 H, ~0 M$ G4 Z" p* j9 t) V
    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。' R2 Z$ `5 M1 r: N0 v0 T

    4 g2 K& M6 o2 i/ _7 @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。
    # D- z) q3 o6 g" R. O. x* U5 |! n) v2 h9 Y" T8 h
    回归分析一般有这几个操作:
    , ~% M: j3 [7 K2 l: a① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
    " Z2 {& ]9 J, U% U  c. ?
    1 i' j7 M; x0 ?5 t5 A
    * c2 Q* M# h4 V; u1 x  P/ m" P9 h: y. K6 l9 a! e& A9 u8 N
    ② 模型拟合度检验 7 j, j( K, P2 Q7 y8 p0 P; d

    ; b. l, t- r& I# i; i3 O+ B6 y
    6 b3 h; R) T" o; T2 Z0 `
    , e7 w- H8 [! C& u* w+ |: f. ]4 Q③ 预测的模型参数
    - T0 q/ X7 L) {, z5 u
    ) [' K3 W" d( j) t" D( e④ 预测结果,准确率: N& @: L5 n8 U: ^8 k

    2 R! Q) x* h7 X& M
    ) O* R8 l$ `5 Z* E' X* F' k3 J3 ?' _. V5 t! v

    - F# F- m$ X1 t; R(5)特征选择和数据预处理
    - _! n$ k0 C( k3 G* C. x9 f/ \- @
    7 @1 r  M3 ~5 B# j( T# G8 o+ Z特征选择,主要是gzh的想法 8 x: X, I! J* p9 ^8 E8 \$ ]& Z
    特征筛选的思路:
    0 F+ y* B) l% u" }分类变量用1 2 3 4 离散值 # I8 U% v: M/ Y
    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 ! I( |1 i; K+ ^5 W) L5 z3 |) B
    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
    ' D! \; g) u1 Z9 q" {1 i8 W7 c  M8 X
    注意了: 3 @: S! K# b6 W1 j6 B
    筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑0 ?. l0 k3 [4 |  |- v

    5 p7 C- {8 F9 Y7 l" g+ ~" a(6)缺失值的填充1 m$ F( ~  }$ k
    ) N7 ~/ I* C- W8 a+ p3 A
    3 `; i: G: O0 \0 t3 v( l

    , s8 Z# K& E: C3 m(7)文档编辑的一些技巧  {4 N8 s) v6 q2 M
    . p; S% r: Y( S  p1 h! I
    https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841% q9 @  t$ `% m5 O9 Q/ B

    7 ]$ a# r* Z" }: d) @2 c4 x(8)团队合作的一些心得' {) L5 U( m0 [: P7 d+ l# ?

    1 j+ K: V3 }! ]  I# _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
    5 ?8 S4 k! g* ~7 D3 t2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
    % X9 _/ D0 Q* @3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
    5 P8 G/ d: v+ T+ G4.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**近
    3 ?: b1 X1 B  B, |- K1 C: w, z5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
    $ Z" i+ u$ T3 G7 e/ J3 \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 " s1 _2 ]4 R# W' P  Q. t- B# \+ S
    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, k+ b8 s: z8 ^3 P7 Z1 i: v
    --------------------- , T; F1 ]8 {9 p/ @' R
    作者:-英击长空-
    4 f  h. K/ \7 f" w& \# w& {/ n% e+ y来源:CSDN   Q; v) Q) X$ c+ L. j
    原文:https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673 4 K9 X. V  Y6 s. R: `$ V

    , V* q/ J5 ~  t% P
    ' `- k. w. n- _2 C& K* z; j) T+ D, i, G2 a# n) [: q: ?

    2 w2 T: p3 N* o& ]# O/ e0 @

    16种常用的数据分析方法汇总.docx

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    zan
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  • TA的每日心情
    郁闷
    2019-5-25 20:27
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