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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

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    群组2019年数据分析师课程

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    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
    % D# Y$ M( c1 X7 G7 K

    ( j2 t* c/ h& J& b4 ~(1)写作缘由2 l. m/ e% d. F" _) {" l+ J% F
    (2)统计描述:# w7 H6 |% o6 j( {/ r
    追加用excel 做频率统计4 o9 A3 H& F5 m; B8 J- x! C: T) w
    (3)相关分析(点二列相关 )
    - a/ Q$ [* r: S0 k3 U9 R(4)回归分析
    $ [$ i  ?, l* N(5)特征选择和数据预处理; ?  H' }  v, ~+ v- L3 @
    (6)缺失值的填充
    9 D2 a* }6 K( h- u$ d8 G(7)文档编辑的一些技巧% Y/ |- ^/ X( k
    (8)团队合作的一些心得- \" o; t: O; L; P
    (1)写作缘由, w7 |8 g0 v/ ?$ Y4 P( j+ y
    , m9 r. k2 X" ~' p
    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
    ( e4 D' Y, S. }5 x, E; l! G% D5 e5 D2 K% k. \7 b4 g5 x4 Z. Z
    (2)统计描述:0 C8 T: {2 q/ c  o6 ?5 z2 J
    3 g3 u5 @# [7 Q0 ]' M
    ① 频率统计
    6 z* D: R# b. ~② 中位数
    7 m6 _9 T, o0 f  y9 j4 ~* \③ 众数
    4 e( j( Z" ]4 p4 z# n& C" f④ 平均数
    . O. ^2 \; c- A4 A: z2 P6 l⑤ 方差
    . c+ y  Z# M- i" s2 J' k  z1 i, `⑥ 标准差
    # D8 X! {+ T: D6 `; S& i" X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 3 W0 P& e; ?& g( Q: [& t$ a

      t# p# z- n( l/ L# P" }. U. a追加用excel 做频率统计
    $ |0 E- H, X) E0 g3 W& E+ D
      V9 w  w7 i1 p  V9 \- @4 jhttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
    6 |6 k2 n, g, r  D1 c( t4 \! Z, r* G: w8 O- Y) t7 @7 S
    (3)相关分析(点二列相关 )4 y+ ~5 p. \( J* q/ D8 G6 j! g

    , W% g# F4 h5 z8 J
    1 B; f* Z. _4 N9 d  k
    % F, j, i; |$ @# R7 G; u3 l3 @  V" R7 S( t' P8 j! E' M1 Q( b( |

    & {0 k$ g  D8 S5 n(4)回归分析
    / q7 h. j$ C; l$ f* ^1 T  G
    % E+ ]: g& K$ L$ l- b1 Z6 b6 c! O  vLogistic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。
      H2 [6 ]4 `, ]  }) ?9 u
    1 ?: g1 G9 h  v, h; c% K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。
    , y& S7 q6 ?" H' L) ?
    5 F! N" W$ Y: Y2 {4 L( {* q: c回归分析一般有这几个操作:
    % l2 S$ _+ G% F, d( p① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
    ) C. k# b6 Z/ ~' A0 Q8 `: C; K! i# S7 u' L0 k8 r; c
    " w5 S4 Q* A1 d9 u3 l
    4 {3 @; z3 v$ b2 {6 @% ?8 |$ V' O
    ② 模型拟合度检验
    - H' F% z7 n0 W5 V; c: a! v+ w4 r% V+ V. ~' z- B. r2 l7 N

    / A: R' K2 ]5 m& F4 s' Y( V* `# f8 f8 T" [8 ?
    ③ 预测的模型参数
    7 `0 U) h7 H$ ~( U7 z/ D( ?3 @
    . h, S6 o  X" h+ [: j  r④ 预测结果,准确率
    ! P( b# S/ M, S: c  h4 P  w1 H0 P6 D, }  o, h6 H' f4 v

    1 `2 U. ~$ b0 e! s) Y8 V% h8 v" o( {' y
    0 _- \6 _  P9 ~6 ^& q
    1 _& m9 |9 Y  F. E0 C. R) x; b3 i9 M# l" r(5)特征选择和数据预处理
    8 {1 H/ j4 I0 k' f( `0 r
    - P1 r& g+ r+ o0 @5 _特征选择,主要是gzh的想法
    0 `$ ]6 B6 w: h5 h% v特征筛选的思路: : {. I- Z. L& _3 A
    分类变量用1 2 3 4 离散值
    8 c" b3 {+ I5 _2 E6 @' N5 f6 Z  y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 4 X$ r7 v6 |( C, R& B: 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
    ' p9 I( \/ F+ ~- K3 O
    5 V1 l6 S, k+ ^3 ]注意了:
    6 x  u: V7 ~/ E& \# N筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑; |' W; W. b" q

    ' h3 e7 {% X  w* M! p8 O, o$ s(6)缺失值的填充
    ' X: I& {6 `9 @3 E" Z5 `8 ?0 V( ^: c; h8 M4 O
    / [5 z4 B$ p3 N: p' ^0 l
    - L& @/ s! {' B0 u& P# n7 o
    (7)文档编辑的一些技巧
    3 U4 p; [1 P; N
    , W2 ~" Y3 P0 chttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/808488417 [+ o. v: C  K( e+ [
    ' l  h& }3 g% }3 ~
    (8)团队合作的一些心得
    # W$ G1 A3 w& S  L1 R5 L$ u: z# f& S
    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
    9 ^9 L# I6 u$ e. F6 x" n2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
    : n, s0 u* \1 X4 d7 E: K3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
    9 G' W( V, e/ n4.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 A  R9 w9 E( Z' {; ~+ N5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 5 u& B! L8 U0 _, h
    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 % P% m3 u4 x' F
    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$ P# W: Z& B: b
    ---------------------
    ; |& W; R$ n) ~$ n  Z/ u$ U# M$ W( Z% w5 N
    7 Y6 B' e* I7 [# H6 n$ `1 x' J

    " e# d9 g: A) q( C- E% K+ Y

    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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