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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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    [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

    4 P# @; s4 L8 Y4 K" |8 S7 q  J( ]8 A8 t/ ]
    (1)写作缘由
    4 i% F' O) W) j" R/ {5 ?! M& T(2)统计描述:' i3 x( l( i2 }0 Z5 b" f
    追加用excel 做频率统计
    9 S6 \9 v% C* L2 A0 _(3)相关分析(点二列相关 )
    + z4 O- z6 }0 {9 A% S& h+ f+ Q(4)回归分析9 b0 `! s4 |8 ?% G$ E
    (5)特征选择和数据预处理$ f! z% d) e8 ~# [, x1 E- t
    (6)缺失值的填充. |! d; [1 d4 w" T
    (7)文档编辑的一些技巧' w' U$ @, L$ o& L  s& r
    (8)团队合作的一些心得
    4 ^8 @7 ]0 V, v(1)写作缘由
    * N, r# |' Q! m) c# L6 y% y  q  @
    ( s8 D3 d& m( P5 D& x0 W, D% \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
    / l9 E  L/ ]* u- ~( m
    ; M4 C0 z; Z" ]" W: X4 u. J1 U(2)统计描述:/ h, ]  X$ J3 q
    : Q0 ]+ @! e  }2 z
    ① 频率统计 5 X0 m; @3 ?5 }+ d4 [
    ② 中位数
    2 H% u2 C+ H, `% z. y6 D- v③ 众数 ' j9 W+ l- D5 b
    ④ 平均数
    ; L: l4 A( p4 I+ T% M: d% |# Q⑤ 方差
    / B+ b* T$ L4 i* S& C1 M9 y⑥ 标准差 , r5 n2 n3 ~7 N# }# P" @
    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 B" O- L0 e! D% U

    $ g" @$ ^/ W5 G5 B追加用excel 做频率统计$ y8 Q( w; E4 x& L; Y

    1 U* Y/ f' ]$ Lhttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
    8 O, i- N! q' S+ w( g7 D/ O+ E8 g  ^
    / n. U$ y. x1 W  m( E8 Q(3)相关分析(点二列相关 )
    + p- l: D  B% |5 X+ a& G- Y  l" h# ]/ G  Y

    . z' k0 `8 B( I9 g. ^5 x1 e; u! e& z4 P9 |+ C
    6 F! T% D* X7 e6 x4 @1 i/ N
    * k2 j0 J. \6 B9 b$ Z. S
    (4)回归分析
    ! x( |9 ^  f! m* z0 l2 v1 Y& B8 Q  T" v( 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。  y1 O. `$ S( I$ h. p, U* k
    & ]0 a3 q+ s: ^2 }. [& P5 _( H
    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。6 d  Y7 P) ~" t: i

    9 u5 h1 n1 v) _( E+ L! P$ H回归分析一般有这几个操作:
    * t2 ]$ w9 u1 F  I① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
    ) P' C' T" f4 d" l; {1 v/ r  O. J5 c3 C- i# }* I4 r1 C5 }
    / U/ p$ u5 v* N, V- {; l
    ) o3 ~& Z/ V+ ]5 {
    ② 模型拟合度检验 4 Q( O- Q$ A. ?
    " j0 i" z& b3 f( z$ Y- n$ k# o

      ^/ M$ j- A5 j& f. e  H" @' U5 X$ a7 P, F  e. o- m( x- V
    ③ 预测的模型参数 + r4 l1 [4 u# X1 c/ _. m1 C' _; }6 W

    4 S+ l/ C: G8 T5 T! Y④ 预测结果,准确率
    2 d) c' T- k+ g, q
    0 k) t# D' \1 x+ @) P
    6 T: q% t1 q: M; h, R7 M: I
    / W& E7 q  a9 R8 ^1 ?2 N# m; v8 z
    (5)特征选择和数据预处理
    , V9 F8 L0 K# Z6 o. T: ^7 o$ a! Q: K5 ]
    特征选择,主要是gzh的想法 # a* l8 ~) w) ~
    特征筛选的思路: 6 }% q" S  {' _  N9 I: Y
    分类变量用1 2 3 4 离散值
      ]- W. [! z$ r* e% {: q. `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
    9 X3 _& b2 h4 R) o& 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' o  X, a* w7 e& {! U& z1 h

    . {% A' ]! c/ O6 d+ e" C/ ^1 V注意了:
    ; ]0 E8 S9 i& Q6 z0 s' f筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑
    9 T# M. p3 |7 N' l2 a
    , o: M) g! p$ k8 _# P- ?1 C: P' m(6)缺失值的填充
    6 r4 i' Z/ T2 `( c5 X6 ?$ f  K$ J5 r5 V* [6 X
    & K6 e& x* ^- z% J3 w

    ; B8 {7 \7 B9 j+ Q(7)文档编辑的一些技巧4 E* Q3 a6 \1 @" E, y$ P

    ' h$ U5 l& q* \( g9 E0 qhttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841. g6 z/ t& ]7 e- g7 e

    $ M7 d. r/ D9 o0 ~(8)团队合作的一些心得
    % h3 o, d' X7 {% |9 B8 n7 ^4 {* N$ r, d4 g5 Q5 K/ V8 }5 \3 \
    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 8 Y" w& D, L- Q& F5 Y1 }
    2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作 - O; [$ v( v9 J* s
    3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 0 J: v7 b& ?6 j. N- y
    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 9 z7 m" F2 m0 ?% U3 v' v  O8 m7 E" w
    5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 ' W' e7 ]' d% \# j' a
    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
    + @# L) J. U% ~/ {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  C, ~1 M: m/ X! U6 L9 `7 J; f
    --------------------- ; X+ v: U7 j. v( s1 X: D
    * F, ~' \6 b. y& c& z

      }0 }6 k3 [1 m9 V1 v0 J: i% f+ u1 q2 \. D

    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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