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签到天数: 193 天 [LV.7]常住居民III
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- 一个喜欢数学建模,却还处于懵懂状态的人
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1.1 多元回归! t6 ?3 \9 e( {$ o4 r- @# v
1、概述:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究% _$ q1 d( A( s6 @( N9 _$ D3 x
2、分类
/ T4 b( b& ~0 |: j分为两类:多元线性回归和非线性线性回归
: q! S. N' ]4 ~! @# B4 L" w- V% b3、注意事项6 E9 p; o6 }/ U3 T
(1) 回归方程的显著性检验0 X) V! j w9 q- {- Z
(2) 回归系数的显著性检验: B& B' ]: @0 u w
4、使用步骤
9 W2 Z+ f+ {, R4 v) R; L(1)根据已知条件的数据,通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系;
* I' A4 t% P* m; b7 `(2)选取适当的回归方程;, f. d' L3 i/ e! s* z; L
(3)拟合回归参数;. g4 w8 d) a; n v# ?. N- {9 ~4 s" Y
(4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检 T1 m0 F. c" H5 R# ^7 u
(5)进行后继研究 Y4 u; N7 A6 S
1.2 聚类分析
& H" I5 i/ D) q; u( A6 ~1、概述:
' j$ m8 Z! K0 S将n 个样本,通过适当的方法(选取方法很多,大家可以自行查找,可以在数据挖掘类的书籍中查找到,这里不再阐述)选取m 聚类中心,通过研究- 各样本和各个聚类中心的距离,选择适当的聚类标准,通常利用最小距离法(一个样本归于一个类也就意味着,该样本距离该类对应的中心距离最近)来聚类,从而可以得到聚类结果4 N; |. E0 u j
数学建模思想方法大全及方法适用范围.doc
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0 N+ `/ N+ ]1 Z
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