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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

      A2 C7 _  Y, S+ s$ A! O: T( F7 w8 l) G' R9 f" }
    (1)写作缘由1 Q4 o  U" o% @
    (2)统计描述:
    # g3 M3 O. T$ Q/ R追加用excel 做频率统计
    # D  I/ W6 _& ~1 ~(3)相关分析(点二列相关 )
    . R" M9 ?9 G9 s; h0 j+ K4 c(4)回归分析& \9 e- n7 J( ]; t: ?
    (5)特征选择和数据预处理4 c0 _! n" l* o
    (6)缺失值的填充% h  q' F; o8 ~
    (7)文档编辑的一些技巧" }: [9 @; d+ e: b
    (8)团队合作的一些心得
    - L! d, x1 G4 A7 x; B(1)写作缘由
    6 [) N% F6 o4 f; G+ b: K- C# K5 Y( k3 S9 W5 _; B
    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# d5 P: {; e2 N% S; b( |
    8 R+ ?; W$ R* p+ [
    (2)统计描述:- {5 }7 d+ H/ y( H

    ! R3 S. d% p5 _5 L2 ?; H! m9 v① 频率统计
    " B& ]' J& i8 M: W7 M  Y  U② 中位数
    8 L% I/ ~5 }& g( ~) d8 h( j  R③ 众数 9 {: a! D8 k6 K; ?1 Z& i
    ④ 平均数 ' L0 s  S$ i5 d( h$ `3 f
    ⑤ 方差 ! }6 S, z$ e$ c8 a
    ⑥ 标准差
    4 a! x$ d. p" m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
    6 D6 E; v7 }$ ~9 v  t6 [+ `) y1 ~. O$ ]+ i0 f8 B! s3 C+ W7 }
    追加用excel 做频率统计
    3 C( }2 p0 g" J6 ~( L+ b7 [% D3 R6 i; K, n
    https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html; _# ^3 t* m$ }7 i4 N) R
    - O1 u  \' X( W' b8 x6 R2 L1 e; N1 R
    (3)相关分析(点二列相关 )$ p7 f% o. a4 C  G+ ?6 q5 V2 e8 B

    : g, z- `7 R0 r8 H  n
    9 x+ t) [- Y' S& ?! N/ N' a9 f- V2 J- f& |" l- t7 F
    8 e! p: [  \0 r5 G3 o4 K' s
    * s& j8 M" T; ]2 {4 L5 h
    (4)回归分析% y1 G% D& f3 v

    5 Q& O5 I' V# A. W/ |& zLogistic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。
    7 ?6 v) c+ Y5 N) o3 G( q: X) W7 V! E' V0 n; D" l$ g6 l
    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。
    0 [: O1 O& R, y4 x1 n: _& @( s" f* f# H; G9 i/ o
    回归分析一般有这几个操作:
    / e) g0 y' C3 C; X6 K; d0 H7 C- x( \① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
    6 N; }4 @* N9 F" Y3 W$ [( c% ~! i1 w" Z6 t
    0 B" G& e% p$ ?1 }+ e
    4 S6 l  A8 u& y) V. Z! `
    ② 模型拟合度检验
    $ ]/ I; @8 p7 t) {/ o. g" z& E1 {) K
    , N6 {, N  F5 M" i8 P7 v! r

    , V+ e" W3 P7 s' l③ 预测的模型参数 ! U1 p2 g% g! R5 K% l' L* y

    * l8 t% {/ K8 ]% B1 u+ a( ~④ 预测结果,准确率" `, B% d3 h, @$ v" N* J
      B! I1 G8 K3 f( W
    4 \6 q4 s3 }) d  r
    8 q1 V1 C  A  X: y: P( A. B

    + j" p6 T; C2 o; c(5)特征选择和数据预处理, a2 {% u3 C. c. N4 x

    % b$ k# Z9 m" h$ q7 o9 A  c特征选择,主要是gzh的想法 - w( g7 K' W% n/ Q& G* q2 }+ {) i
    特征筛选的思路:
    * f1 l; b( r7 l- s8 }# v6 U分类变量用1 2 3 4 离散值
    . y  x  t& I/ A8 A( m  U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
    / p* Q* Q; c% c0 N7 c0 z7 @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; N  f0 S6 j4 q! G4 {3 f
    : o" D: e# Z  _+ a( |/ v
    注意了:
    ! }0 T# i* |; n. J- S* j9 u筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑
    6 s3 M# D2 c  Q+ a- u; c6 l: `: y
    (6)缺失值的填充; E8 [8 L* X  e  ~( ?
    5 X# P* W7 K: o0 b

    1 X+ U) z4 g* |. G! L8 }
    / j" |3 K) W$ q. j; Q" Q5 I(7)文档编辑的一些技巧2 |1 c4 m1 @. @, F. U

    5 ~' s& h# k% E' shttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841
      n0 P2 f3 t# C* H, @* M+ i0 O3 ?7 v9 ?) k8 @
    (8)团队合作的一些心得9 K/ p4 r) P! m  Q6 }4 j

    & G; _7 T- {7 Y2 V# r2 J1.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
    # i5 x9 o( t. K2 R2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
    0 w3 k& D+ I) V1 f! C/ i; D3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
    5 q8 k% }& O5 N4 l5 i4.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 4 r! f$ Q$ ?( X$ y; O7 m  k9 c
    5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
    7 e$ P# y. [5 W; K% t" g7 c3 ^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
    ' R! ?' @2 u$ L1 ^3 p' _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4 k& U1 T8 g2 a8 }; E' E& ]
    --------------------- 4 n6 d( s* W+ z
    1 K+ Y6 z1 E( f
    5 I' g- K- m6 ~* F7 X  W. X% G8 O

    1 D. W: I- y+ j! _, @

    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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