数学建模大作业中涉及到的知识点总结

杨利霞

数学建模大作业中涉及到的知识点总结
数学建模大作业中涉及到的知识点总结：
6 E4 R$ n0 o0 U2 k. Z1 j
* W- o4 E6 D; d1 M$ v（1）写作缘由
（2）统计描述：
: W- {( l' O, J$ S追加用excel 做频率统计
& A- [+ S% h! C- ]1 ^# O& G（3）相关分析（点二列相关 ）
（4）回归分析
4 V, V1 o9 n6 n, v* c（5）特征选择和数据预处理
（6）缺失值的填充
（7）文档编辑的一些技巧
$ H! x# p8 U6 a: ^2 X（8）团队合作的一些心得
7 Y" z& I+ y* d* Z( o) \（1）写作缘由
4 i$ n7 }# u; p. k9 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

& x/ [' M/ Z9 R4 m+ e2 `（2）统计描述：

* c8 v4 J8 d5 X  G; s5 S2 O①　频率统计
3 m, ?5 q3 I  ]$ l- `9 r/ z$ a7 R②　中位数
③　众数
! F" Z/ B6 [6 ^. Q④　平均数
⑤　方差
' N5 V. y* V8 z% N+ z4 i⑥　标准差
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


追加用excel 做频率统计

4 a( h* E6 u+ i+ M- L, I* o) d0 Phttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
4 n+ N, |  P; r0 F6 A, y
（3）相关分析（点二列相关 ）
* {$ i1 t' \  _3 T& n
2 W% b- y, b& H( E3 w
8 v' ]) i' x; l4 U! A


7 c" k1 Q; z; ^2 {  M7 N1 a（4）回归分析
% z; {3 l9 }+ P7 K8 _) U
# Z. }2 {/ |8 xLogistic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。

- y8 F( T+ C8 E8 g% \* Q, x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。

回归分析一般有这几个操作：
①　设置筛选条件，刷选数据集 valid



②　模型拟合度检验

! l8 k  {; i3 n* G8 \& N

" G4 v( i: x1 P! }9 r- W③　预测的模型参数

④　预测结果，准确率
( v) a# F6 c. z' g% ~5 C0 S

. P* N4 _( i3 _3 h. z' Y6 k" j

4 I1 A% g4 @% {, s) I（5）特征选择和数据预处理
  z7 s2 ?4 D) ]9 }: l5 `
特征选择，主要是gzh的想法
特征筛选的思路：
分类变量用1 2 3 4 离散值
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
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

注意了：
筛选特征的时候，重复性要考虑、缺失值要考虑

8 {  G4 ~( J: f4 {（6）缺失值的填充

1 Z* U+ v& c5 o5 p9 D* Z& v
  ?2 y5 R  N7 y0 V% y) A3 N
! s& k$ S* p' R. V  r  {7 n( ]4 c, u（7）文档编辑的一些技巧

https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841

（8）团队合作的一些心得
7 h; v( G- }& s
# f6 }. a5 ?0 G4 h1.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
2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
  U8 ]8 {# _8 {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
5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
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
$ k/ {5 K6 E2 L7.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
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作者：-英击长空-
' Q" h* K( H7 w5 |$ l& X来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673



5 I- ^* w5 k% M" j! G$ p: m, ?

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学习学习了