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：

* [6 R: x- W; J/ L1 q9 Z3 _- M. V  C
（1）写作缘由
（2）统计描述：
追加用excel 做频率统计
. T$ h  Y  ~' C$ G/ }4 }1 L$ ^( E（3）相关分析（点二列相关 ）
（4）回归分析
（5）特征选择和数据预处理
7 a( N$ f( n9 ^（6）缺失值的填充
$ `) B0 v1 q; o  i  Z" P/ L0 @, x（7）文档编辑的一些技巧
（8）团队合作的一些心得
（1）写作缘由
0 g( f+ W( |0 c. B4 y5 y* l
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

: Q, d$ o3 B" [& ?5 @（2）统计描述：

* J& B4 Q: `0 F2 G5 K①　频率统计
$ l3 x0 }" I5 E" t- v/ E; x$ ^" o  n②　中位数
9 `" k8 o$ M  `  S9 F( v, F③　众数
* @1 k# g" H- g7 x3 Y8 Z& B④　平均数
⑤　方差
6 h+ g, ?0 ]- \6 o7 {! V0 Z⑥　标准差
1 A& g7 `! F* \2 Q0 S* c( _' `) ~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

" S# ?8 {6 T0 j! s追加用excel 做频率统计
3 o4 r/ F& r* k9 F: Q
2 P8 t7 j6 z8 {3 Whttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html

; c: `: x. @0 T（3）相关分析（点二列相关 ）
( E+ _7 F5 h; C- g$ y
- X5 y8 C: s" g8 f$ n. q! n6 G


# @" A: _" J+ b4 @
（4）回归分析
/ X: a1 W# _) ^$ \. v1 ]
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。
4 {5 U9 K; U' D8 J$ ^" u- s
6 d" C* d5 l3 S( e: s7 R3 Y) H, }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。

' N' l) t% x; R: ?% k* Z回归分析一般有这几个操作：
% d  a8 a( n9 T- M) G①　设置筛选条件，刷选数据集 valid



/ z5 K9 y: c5 D4 F4 S8 H/ f②　模型拟合度检验

3 ]$ t4 M7 K2 W5 }2 q: t

③　预测的模型参数

④　预测结果，准确率

- o: X# k, `" b+ k+ w9 K9 T
& ^# a' q! @" z9 P, {6 O
. |/ c1 t" r7 m8 A
) I8 l- }: c( [0 r（5）特征选择和数据预处理

特征选择，主要是gzh的想法
$ W+ ?. B& S) q6 K+ ], C: U特征筛选的思路：
9 Z& Y$ I# ~7 e! K6 h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
) i5 ?- o/ m6 V. r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
1 z# w1 N; e6 e( a4 k
- P9 t- d8 w  Z4 E$ L6 u注意了：
筛选特征的时候，重复性要考虑、缺失值要考虑
4 I. a4 ~+ }1 K: }
（6）缺失值的填充
1 G9 S1 @1 p0 s1 {


（7）文档编辑的一些技巧
7 G. M' r0 J1 A& a$ Z6 M# h3 [
, _, a0 T# E# c( Ohttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841

（8）团队合作的一些心得
) U# }1 V7 W' p
; P+ g$ u0 b* W1.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
4 M' X: V3 y9 Z8 w! h* B% r3 U3 h% I: g" _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
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
5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
2 ]0 G% o: w  R8 D) Z% \- P* m, n6.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
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
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+ i: V) s" H. [3 o% J  f


7 x* e" N1 L. v2 ?) g7 P& b. a7 O