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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

    / Q* r  ~8 T: T( j0 Q
    ! H+ j6 I; y& W(1)写作缘由, |* I% P8 u' ?  E) U2 u- l
    (2)统计描述:6 Q2 @! l9 k' X2 U1 H; E
    追加用excel 做频率统计
    - l# c" Y- K; Q5 O3 B, Y! v(3)相关分析(点二列相关 )
    / P9 E/ k* @% e" B(4)回归分析3 \) z& d9 M2 F7 }' U7 v4 y
    (5)特征选择和数据预处理
    ) g0 \; R0 d1 \(6)缺失值的填充
    - Y# C/ }1 ]6 x5 ~% ^8 {(7)文档编辑的一些技巧3 N3 P" s6 I3 H# E3 h$ Z' b" I
    (8)团队合作的一些心得
    - e  I) X+ D3 z  F! u  z* J(1)写作缘由. c: ^) v! _/ d) b4 y5 s) [4 `
    / t1 V/ P5 d) f+ E/ v
    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
    . e* r( G$ s5 {
    ! ?$ k  }) ]9 d7 D(2)统计描述:1 ]8 O9 j( r! G' e
    ( C  ]" \; H/ y/ K+ R9 F0 A
    ① 频率统计 - V' D2 ], @1 c/ W3 p. Y
    ② 中位数 * A3 t. I: O. Z, N8 S
    ③ 众数 7 R7 K  B4 `$ G4 R6 e0 @6 i& R
    ④ 平均数 8 S% Y; B$ G1 e) Y. W! r2 x2 |" ?
    ⑤ 方差 : I7 B9 Q4 `& b7 O/ l
    ⑥ 标准差 # b- t7 S$ a% U
    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
    : u2 o* {1 P% w: E" `
    , \3 d4 H0 }' t8 F. g追加用excel 做频率统计
    9 t3 a  W4 b) x, \
    # q5 V; @  c! l+ ahttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html* X% M) ^" C8 x/ O" Z1 x3 [

    4 f; ]9 a4 V; K) V% V! A; P/ [(3)相关分析(点二列相关 )
    3 Z' }/ @3 b3 L& q6 |6 z# ~# m0 x" G0 [& ~3 L; P

    4 p7 p4 ?2 [; d  \% L0 H/ `; x2 U% V; k3 ^# k7 w
    ' a3 c3 C- y5 |/ Y# x, w
    5 F2 G3 t4 I6 J' O! c
    (4)回归分析* L. K" U5 j/ f' b4 M3 m4 i4 x
    / d$ G- q$ R. C% 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。
    : J0 G4 u: d& }: u+ |0 u; T& n# o; J3 @! b- z6 a
    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。* o( @7 b9 w4 H$ D6 q, ?
      c% K; J4 H; D8 b" F
    回归分析一般有这几个操作:
    ! b" t/ X  ^2 o) g" w7 x! k. e$ e① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
    , ]! X( y$ w; \) V9 k5 p7 u$ N, T' j7 N

    & n1 b3 p! S9 l5 \6 u: d
    & y9 }1 ^+ D1 n+ M* C5 r② 模型拟合度检验
    ) Y4 k9 d8 `% k2 w; F, N9 A) }. ]: s5 O7 S

    * b# m# r1 `' o2 ]
    # O. w. _0 S" F7 a* b1 }③ 预测的模型参数
    % g! [" W' Y" ~; K3 V# d- {$ I/ s/ N$ ~- ]1 U/ n
    ④ 预测结果,准确率
    ! m) \8 S8 K& Z! P9 {' u( q' k' a1 k/ y) v
    % C# ?! }* o( X1 B- g* B/ d1 o

    4 i* G! ^5 n4 e- {+ j" d& t9 ]4 @- `; u0 E( h
    (5)特征选择和数据预处理8 \9 z: E$ J! J/ y

    1 \; C" \7 P" y6 p+ C特征选择,主要是gzh的想法
    8 y$ Q0 o9 ^9 C特征筛选的思路: ; j6 M8 [* t( [+ z, b
    分类变量用1 2 3 4 离散值 $ y" K/ F: d3 e* C* V" F/ `
    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 & p2 o, H7 {3 D( a& n6 B' p
    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
    7 _  ?7 U0 g2 i% R. O  B" h$ j$ l9 d, x9 h
    注意了:
    , S0 G/ l8 @* H) {% H2 [筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑
      x1 f% B! r6 w4 `, e. F" w# C/ a/ a( B$ X4 J  X; T
    (6)缺失值的填充2 |( J) {. y0 X, Q# P4 l* Y

    " ~2 C2 @9 B: _0 [" b" W9 F) V, P: D1 i  V' h: d# f& i# w2 |4 Z
    4 m# i  c. z. v1 |
    (7)文档编辑的一些技巧: L+ \0 N! Q2 E0 U: \1 ?
    $ _  C) k4 \6 |* H% n% y  C  K8 q
    https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841
    : I$ i3 O9 |0 A/ c" U# ?) w( ]; L5 y6 g, q; ]" X/ W
    (8)团队合作的一些心得3 {% x* R1 U! l* o$ m
    & D4 c: l1 |8 P; k
    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 * P6 Z6 F5 J1 U$ J% ]9 M" A
    2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作 5 I# ?" n' p; U3 R
    3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 , u+ M1 ^* Y6 A
    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 再难的操作都能被逼近 ; K8 ]* F4 N: T8 Y0 A
    5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 7 k; P. {( V; F, z: k- q
    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+ o7 a! r7.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 G" a6 r& @# N+ `
    ---------------------
    , G6 P1 k! Z; O3 |9 H! S8 S
    * I9 J5 w7 ?0 P8 ]' \/ z) o$ @! H5 Q# q# p

    2 T; R$ r) _, S0 e, F6 m% L6 p

    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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