数学建模回归方法

总有以后

1.1 多元回归
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
* o4 U! k# m3 m$ G) p2、分类
3 e4 x3 q. H( A- o* U- Y" v! y分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
# C4 G2 B! E: l2 k3、注意事项
（1） 回归方程的显著性检验
（2） 回归系数的显著性检验
# h# b* H1 I9 B- ~6 G8 F% f4、使用步骤
1 y% z6 `' _* {+ l$ s! u$ Q5 u（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；
（2）选取适当的回归方程；
（3）拟合回归参数；
（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检
# Q8 Y% `) S: R! p（5）进行后继研究
8 [& c; p8 h  G* n6 o1 x1.2 聚类分析
1 h" I1 T* L% R& m1、概述:
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
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2014-12-9 20:54 上传

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