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签到天数: 193 天 [LV.7]常住居民III
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- 一个喜欢数学建模,却还处于懵懂状态的人
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1.1 多元回归
* d5 m3 A( S9 w6 a/ B) Z' g1、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: L, k8 _3 T# p1 l' l8 D0 i9 S/ T4 R
2、分类! n Z. L3 i0 `6 e/ R& H9 X) Y
分为两类:多元线性回归和非线性线性回归
$ Y h$ Q- H! Q6 [( h7 d1 G3、注意事项
5 y' E6 V) v2 @! Y3 [* X+ O6 O(1) 回归方程的显著性检验6 ~( @3 E7 F7 b* P: Y: u7 H4 A; O
(2) 回归系数的显著性检验2 S3 Z. t; \, U9 z. _/ U9 R+ n$ o, O
4、使用步骤3 ~# u! I4 R; s& v
(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; w; ~2 `0 }9 o/ s6 u1 y
(2)选取适当的回归方程;
1 d. E3 |2 f, @( f6 ~1 f( A j(3)拟合回归参数;
+ `% q) c% X9 N8 @/ ~(4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检
2 j2 `: @0 R# ]3 n(5)进行后继研究$ L- O6 M: ^/ {6 v* K, d7 ~; f
1.2 聚类分析/ F* u. ?$ N6 G# `2 U* }' s# y1 m
1、概述:# q, ^" W0 q4 B( x& ^% D
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" k! X" M1 T/ w" R
数学建模思想方法大全及方法适用范围.doc
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