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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 |正序浏览
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    数学建模大作业中涉及到的知识点总结
    % j0 j& e' ?# s9 R- n

    ' O" w3 Y& ]2 v# n(1)写作缘由0 r% D* C+ ]7 U7 X& |8 M8 ?
    (2)统计描述:, m* i; x% L: a" S- X( j  b+ z. J
    追加用excel 做频率统计( a. o9 I# `  x; M% X! t8 V
    (3)相关分析(点二列相关 )
    ( k, X: ^1 o  n& K. \(4)回归分析
    ) b+ ^8 Q. E; P' h  ~3 ?2 H! W+ G(5)特征选择和数据预处理" M; M3 E& k, q1 ]+ W6 I0 Y
    (6)缺失值的填充$ [/ y9 t& G7 q" m
    (7)文档编辑的一些技巧3 i" V- G% B3 _
    (8)团队合作的一些心得$ H) h  {. Y+ j) y' u
    (1)写作缘由2 Z$ L2 }+ s. T/ q
    / z: t$ I% C0 U+ G( Q& b8 ~3 s
    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  C7 W* J  e+ _( S
    ! L6 p6 [$ y% s* ], p
    (2)统计描述:
    " R& e2 X* Z, P, W6 G
    ) w) w5 g* h  `/ @& M3 }8 E8 g5 E1 A* y① 频率统计 6 f7 H4 B) }! ?0 w
    ② 中位数
    ' H0 @8 ^. \0 a③ 众数 1 ]. X5 K4 [3 Q" q' n: m2 y) ]
    ④ 平均数 8 D+ l9 R. |! Z: O( b! f% t
    ⑤ 方差
    5 t# p1 c# x* a⑥ 标准差
    ' R& h  G/ V: z9 ]% t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
    ' T/ s4 g' O0 k1 Q2 s* k
    7 ?& s; W; Z4 ?- N" V( s8 V# X! p追加用excel 做频率统计6 s6 {1 I9 x' }9 @, l! |: N

    & _0 P9 r+ H# o7 b% ghttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
    - c2 G$ v3 m2 ^3 S, ], [) y$ d( E. F- g7 m4 v: e
    (3)相关分析(点二列相关 )
    ; F6 w5 L* w" J
    , B) K- k4 H, Z( o0 ]" n) N
    3 C: z5 f/ P: L. A8 C6 |  W
    5 J6 ~; p3 y4 G3 V: s+ h0 B+ p( F( M! w

    - F2 F0 A" b' ](4)回归分析4 A, X% e. ]5 A6 E) d
    8 U, ?8 z/ i4 j1 D) U
    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。
      l# v) {3 ]( D+ T3 h4 P2 j( C& t- T. I2 U& K8 a1 S
    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。: H* Z2 \( a1 ~* H1 {+ }

    : G, D, u$ J/ l# t8 |3 U' w/ a$ |5 F5 g回归分析一般有这几个操作: $ E5 P  b3 u) u; x* Q
    ① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
    9 u: ~( [* T# }5 r+ q$ O+ M5 Z2 ^; m- J& s

    / ]% s3 U& L; r/ z1 y" F, g0 i4 {% I
    ② 模型拟合度检验
    # x( {( z  L: D8 `- W
    7 b2 y8 T, R: Q  O& f' [" Q( g6 P/ r5 o& U4 l  u
      N8 Y& X# S5 U( {' P
    ③ 预测的模型参数 ) }5 T* m" o5 B% V$ ~

    ; e+ h8 L/ @: G9 i* Z6 ]. y8 w④ 预测结果,准确率
    + k; ~6 d4 ?  Q9 Y6 g, p
    ' K. ^! y1 N4 l# q
    9 T" E& v1 d2 }  p7 h0 P
    : B" r8 w5 a3 [6 _0 ]% H, o2 \! L. j" k5 F4 C
    (5)特征选择和数据预处理4 [8 }: F: S/ n' u, |7 [- j, b" ?. s& ~

    0 \+ Y7 s. p0 J/ f6 P5 P* e特征选择,主要是gzh的想法 ) S+ I" x6 ?9 g3 z9 E+ E( j
    特征筛选的思路: & [0 L6 J! ]/ M/ g1 _
    分类变量用1 2 3 4 离散值
    4 j2 @, \& n% |3 W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 ' s7 s  c5 }3 }' z  f. Z. d# a- J
    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, J2 Q2 x, j% i6 M& T6 {, S. o. \4 d

    4 [& w; B) R; D2 A3 w7 l注意了: : v7 O2 k  j8 P( C+ y5 n
    筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑- D% Y& K6 ^: p+ a' N
    1 q0 P5 m% T# V1 w+ j6 ^$ W* d. b& n# M
    (6)缺失值的填充- }1 G- l/ n9 @% r
    0 g  [& q2 T6 T& G/ E% B4 S  H

    7 _  M* O* D: x) |/ D8 x
    2 k+ K$ P  o( y+ N1 e" Y(7)文档编辑的一些技巧4 K5 F2 H6 h5 I

    * j& G& m# ?7 b) o' P8 Chttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841
      d/ ?2 J+ c! ^% e" ]; S- k
    + m, C# Y- n2 `' f/ Q(8)团队合作的一些心得9 Q) l, i; h  v
    % c% i6 l  w: b# q7 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 5 s! k. h- o, n' Q' f. F% Y/ ]- C+ {
    2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作 ! `1 |) X2 r" K/ E$ R% l
    3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
    " M" Y3 _0 M) B( p) P4.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
    8 T/ Y. p7 N8 M' K5 p1 v( Z: M4 _5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 8 a& e8 J! l" X$ N+ x
    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
    / V$ R" c# b" B% G0 a( K7.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
    " v3 F3 E3 k( ?+ v---------------------
    4 T2 k' E9 O1 v/ f
    3 v: Q4 L/ c, q: k! S
    , d* i2 ~* _+ V$ s9 T2 j
    + O* B% l+ l5 v: H

    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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