数学建模回归方法

总有以后

1.1 多元回归
& T+ ^/ q! Y5 {% ?* K1、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
% ~& f0 S4 }6 ~" P2、分类
分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
/ H" O" S% f" i" M3、注意事项
1 q' a$ U: X/ L6 |8 I" R/ A（1） 回归方程的显著性检验
1 T3 ?  |6 ?1 Q! p  B（2） 回归系数的显著性检验
4、使用步骤
（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；
8 i! R" X% m- L# Z" x6 Q" s9 g（2）选取适当的回归方程；
（3）拟合回归参数；
; }. Q/ ]0 J0 ^; ]' E! a4 R3 _3 f（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检
) t$ u4 `6 W( U6 |（5）进行后继研究
! y# d3 `- @0 t9 A; }1.2 聚类分析
! [- u# m0 N( H( w) j3 A7 C1、概述:
" y/ Y, x% n0 O7 _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
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)

2014-12-9 20:54 上传

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