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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
    |招呼Ta 关注Ta
    数学建模大作业中涉及到的知识点总结
    2 g: q1 ^9 M& b* q% K4 h. i/ f- H数学建模大作业中涉及到的知识点总结:, N+ I) V, ?2 F; }9 S! d, |5 F

    , c/ V9 O0 h4 s1 ?(1)写作缘由6 {9 v- @. X* }
    (2)统计描述:
    . |' o2 u4 t- ^; i& ?: E( E6 K$ h追加用excel 做频率统计$ \, k* P& H" i; w
    (3)相关分析(点二列相关 )! z% n2 @  z' x# O: i5 Y& a
    (4)回归分析
    . v* e- m$ t8 Q1 Z6 z2 S$ u- R6 M(5)特征选择和数据预处理
    9 K% _# W" j, |(6)缺失值的填充
    $ F4 G" [9 i$ R/ J& e' W- ^(7)文档编辑的一些技巧- T& }0 \. m& |2 `
    (8)团队合作的一些心得( E1 H; h0 @# Y/ v: u8 P
    (1)写作缘由+ b% y9 N5 g/ u. C9 j) s

    - o! g: s! g4 D* Q  F4 E9 x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
    " D( ]) C) p+ U) J, e1 I
    9 i' _9 ~' X3 r: Z8 ^1 w* @(2)统计描述:
    9 w3 \& i1 a& ?( G0 A( M
    9 D) L( M  X4 f① 频率统计 ) x+ K1 v9 C: W) d
    ② 中位数 4 ?8 V7 l+ f- D$ l5 Y  z" B
    ③ 众数
    & u* t) |/ D% O( h7 \) e; M④ 平均数
    . r6 H, ~* ~) X/ I+ z⑤ 方差 % s" R$ f, ]+ u+ n; f9 W9 S
    ⑥ 标准差
      O' v! T4 G6 a# H& w) d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 P1 N. ?% y  ~& I2 I0 n

    3 b9 W1 H1 V+ c6 v% n! f- A/ U! k" @4 s4 s/ F: b
    追加用excel 做频率统计
    $ N1 V* c. s3 w6 `( r" k' l& p# S
    + p# x5 Z4 x  v) Vhttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
    3 B' m& X4 {! \6 t7 @) z- M
    * f8 q: r# y5 x0 _+ X! a( K/ ]$ p+ G(3)相关分析(点二列相关 )
    & h; W0 X3 v: J6 `( S( a9 f7 O; _9 A
    2 n; S7 b( b4 I. a6 I; ?  d  l
    ' Y0 @( \7 _( V. z! b8 V

    3 V  m: I9 z$ X; w3 i, x4 l4 u% ~9 a' ~" Y' u/ [! [, q
    (4)回归分析  V1 J! L" e' U! |" k% f
    $ W* m" Z. \6 b2 J* d& |
    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。
    # \  {0 g2 d8 Q9 D) ~" l' r5 D: u& h2 n( k! d( x! l( O
    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。" ~9 a3 D& W1 Y) M8 [8 p8 A3 Z1 G1 G

    4 s) w; H7 u# ~) H回归分析一般有这几个操作: - F! m, b+ N3 b1 g& P
    ① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
    $ y, w0 N% S" k' N  f
    7 j5 Y4 J7 j+ x( R2 I! }5 n1 D
    - f; R7 g2 F7 k+ ?/ B4 }+ h$ ?; |! }( q
    ② 模型拟合度检验 " s+ g" D, s- K& e  V6 a1 m$ Z
    " T4 t6 n1 ]5 |! N; s
    5 {" K" t9 {3 P: N' Z! R
    - C8 ^' M* [# o. C9 t( m
    ③ 预测的模型参数 7 U- ], i% `, Y/ }5 y
    3 d" K8 x" R3 m, {
    ④ 预测结果,准确率
    - T% E' k; s; f& l2 y  H1 S" z
    . n3 S. O3 |- E  e& k( _) j, v
    # w0 j0 E: B6 F! ]1 E9 Y# O2 _" A
    " M& k6 }. ^! s: W6 Z5 n- O0 z) M5 F0 H5 O" ^& j9 J! k7 C
    (5)特征选择和数据预处理) L5 K% j9 ]  v! `$ |: g& k9 H8 `

    6 ]6 N! s4 I# ]' V" @( t& L9 @特征选择,主要是gzh的想法 8 F( Z/ h' C2 ~4 _+ ^4 l% F
    特征筛选的思路:
    2 e0 H- {# E4 f7 g0 A* D分类变量用1 2 3 4 离散值 5 [7 _8 n: }1 D4 F  ?, @( X
    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 P9 e! m0 ?' t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: r3 N0 d2 ]( a0 W7 i

    : R" L& S8 F# m0 E) h注意了: 2 q1 x1 E& k7 V
    筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑0 B2 j( V5 |2 U% w/ }
    : @8 z: q/ m" V6 x+ q0 _
    (6)缺失值的填充  w1 G9 M# d9 X) U* t
    ' s1 Q, n* W. }0 M! E" V8 Y# {

    1 [! }$ {( A  E' `' B: I  i1 b' y( i; _
    (7)文档编辑的一些技巧
    & V9 F( b6 r) @9 w* O$ m8 e. r+ C+ y  _7 W$ b$ @& Q
    https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/808488419 L0 E8 P# ?9 S
    3 i1 @- n% ?6 n% J
    (8)团队合作的一些心得
    5 [# l2 d8 H" `, R- I
    7 {' z) c. P% h* G3 |2 ~  Y1.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
    ( t2 g" L3 E# R$ v) v0 I2 _2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
    ) C/ ?" B% {; @8 Y* t9 @1 @  a3 v3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
    2 W) i8 E2 G, [" w  u: N( g' ~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**近 ' |0 w4 }( o$ y' r# p  R/ V
    5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
    * k5 P# p4 ?* Z5 C% h6 U5 e2 M; C6.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 ! M1 Z& k% a7 [- b- Y9 J/ P- c( c
    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8 V/ C- w% }" e: [& s
    --------------------- 1 _) c; S% e  r/ p
    作者:-英击长空- ( r  Y  P0 L+ l: W' u# }9 H( D
    来源:CSDN
    ' r" C( F1 b. y' ?! `( Q) ~原文:https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673
    , H- X- `' D: P% Y3 V+ o6 r% l$ u0 l
    ! D" [. D0 Y" q$ p/ Q' j2 ~* [+ L2 N5 |8 p1 t$ \

    + F2 v" F5 }" n- t& P' M; K  U% l$ J. p

    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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