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[个人总经验] 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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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
  • 签到天数: 17 天

    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

    网络挑战赛参赛者

    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 2019-3-19 17:48 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    数学建模大作业中涉及到的知识点总结
    $ v& l& y" i, a: r数学建模大作业中涉及到的知识点总结:
    0 x: ]* t2 s( q
    : G: L& ^, a5 @8 k3 G& P2 D1 {" r(1)写作缘由
      F0 q- u; g; @& q(2)统计描述:
    9 c" a- }# V$ Q( I' p追加用excel 做频率统计
    " C9 |! K! g! Y- W. ](3)相关分析(点二列相关 )$ k7 N9 d  o1 ?
    (4)回归分析
    % I4 M2 l) Y5 q" B7 |# i8 C(5)特征选择和数据预处理/ c! z3 i) O& k
    (6)缺失值的填充- f' M. R1 c2 w3 N6 `
    (7)文档编辑的一些技巧+ N1 w2 t, s8 D; s# K: p
    (8)团队合作的一些心得
    + j! S# Y! N2 L# D, N(1)写作缘由( _2 b' s5 f$ ]4 j! a. T0 K

    3 S2 a- Q4 m$ W1 ~" H1 r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0 q7 L( i$ r9 b9 |% z" h
    : c1 |& K  T. x; g$ m9 ~
    (2)统计描述:
    ' h6 @1 J  {- d1 M9 j# g; q% O# ]5 ^1 Z
    ① 频率统计 * G$ `8 T+ G" t& {# c
    ② 中位数
    ( R+ `) X- ]5 V8 }* [③ 众数 $ p% Y$ J8 ]# d, @; q, B
    ④ 平均数
    . h+ ?# W. @9 q" @9 s⑤ 方差 9 H: E! l$ _. ^1 p4 n) g0 y
    ⑥ 标准差 - A5 r; {" |9 Q7 F
    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
    * B2 o  L" _- [2 a$ a
    ' \! ]4 o. [/ O6 c" C
    $ w1 g% `1 \0 y  D5 |追加用excel 做频率统计
    - p6 Z5 p6 F% h
    8 X' L7 K4 _6 Z3 ^5 w  g) Ahttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html% _- v6 ~% w6 f3 ^
    2 M8 s1 c4 ~' M( h
    (3)相关分析(点二列相关 )
    5 E+ \1 X3 ^/ t4 A% e; C8 _/ E) A, n/ D
    $ G9 z$ Y, `5 O* ^/ J- X
    3 Z! t/ U5 T" [' N

    " B: a% o4 n; S& D* w) g& E7 B1 p& ~0 ^3 d9 q
    (4)回归分析
    / e) Q- t/ L' w
    0 G0 M) K$ n6 q& i% N5 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。# |1 J# k0 C" H3 T/ s9 a( l

    ( d$ g1 z' G! j5 C0 v& _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。% r, V/ w$ C+ ^6 y1 {* h" V% r
    9 k4 n3 O9 H4 L+ J3 c( W8 W' {
    回归分析一般有这几个操作: 1 @# }6 G) n6 B7 @
    ① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
    8 c! R5 h( x9 C( R1 w, o1 j
    % i2 i0 z* R/ Q& o, w% B% d+ t$ ^" s6 \: E9 U  h% x
    1 d2 O6 L- J) b6 J
    ② 模型拟合度检验
    , g+ O8 v$ Z# ~+ S$ B) I+ r' [
    ! S, \# H9 V: h7 @' k7 @6 r" O* M1 l! U, W" N; c
    " l6 H- c% E  t* o) Y' v$ N* W
    ③ 预测的模型参数 0 u# P; O2 @" ~0 V/ }) C: T

    ' W( J6 a! N( I7 C④ 预测结果,准确率! y9 l9 L; Y6 {
    * I: r. ~8 t( j  S6 l0 y1 v; d
    # J4 m# g& m: [* `; r& J8 g- E
    0 ~! V6 o( s: M2 T2 b

    # n0 n9 K: ^0 P8 c. W; a4 p  G, }. S(5)特征选择和数据预处理8 h  Z/ r2 L6 J$ }6 I  a

    " K% V3 [1 }' E9 O1 N特征选择,主要是gzh的想法 3 G( K9 u$ t' |3 R  j& Q# j; w
    特征筛选的思路: * M: d6 s" n7 }
    分类变量用1 2 3 4 离散值 ' C: p) c1 b2 Y/ G! l. N  R5 k
    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
    " k9 i8 D$ o" R) G) `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
    5 X2 G$ P2 P" r  Z% z% c6 O$ E7 M$ F" E3 X0 X; Y6 C# o
    注意了:
    9 m- g+ x) ~/ i. B# D/ p筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑6 b' }$ a# n+ k8 a

    + k' [% R) L- X9 h" `' V3 k1 p(6)缺失值的填充* o9 u8 V4 `# P7 n* T
    + d1 ~+ L* Q9 ~. d! t) d3 U& S

    # ~$ D# e' k6 F0 s( b: s; f: D7 W* E; R7 k) g% f
    (7)文档编辑的一些技巧( `9 {" \  X& [) I, g+ H

    - y( }% h% y+ B% }# }https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841& u5 z, n: n2 `2 C( u+ Z+ Y$ y
    7 \9 E! k% R; t, b0 J; S) q
    (8)团队合作的一些心得
    # Q' f8 a4 d; M3 z! ?
    % ]3 o5 C4 M& e* N% x2 s' d1.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 ' F/ L1 Q: b$ V. p( s
    2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作 ; V  ^- ?9 }/ N7 P5 \. `8 U  X( L% Y
    3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 ( i  p. X% @6 ^% C) Q
    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
    / R# X. W# o) e$ f. I7 _3 U! t5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
    % k  u) y; _4 g7 T7 d# d$ Y6.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 . |# W- h* Z) V! Z
    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( V8 b  ~2 Y8 t
    --------------------- - N- k0 h) G( x6 T
    作者:-英击长空- 3 T4 t3 b1 i9 l
    来源:CSDN
    $ v5 a) `, u/ P5 l7 d0 e原文:https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673
    ! V2 `4 V5 \+ f( A( W8 I  ?- a# S" Y2 y1 w! W0 L9 Q3 k* j8 W
    7 D6 N3 C: w' y* w9 [+ b7 M
    $ u9 ?" b* e9 `

    7 d$ Y6 u0 ?; ]

    16种常用的数据分析方法汇总.docx

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    zan
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  • TA的每日心情
    郁闷
    2019-5-25 20:27
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