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数学建模大作业中涉及到的知识点总结

发布者: 杨利霞 | 发布时间: 2019-3-19 17:48| 查看数: 2590| 评论数: 1|帖子模式

数学建模大作业中涉及到的知识点总结9 b) D) n1 ?$ E3 K4 V: z
数学建模大作业中涉及到的知识点总结:
3 U% j( S. h* e% ]
, h! w' ?. H7 {8 a) m, o, G(1)写作缘由
' u1 z& ?9 d5 f4 ?) G(2)统计描述:6 g+ K: K( _3 f9 _& F" y6 }' o
追加用excel 做频率统计
- l5 N3 R3 t0 a  ?" N; k  q! [(3)相关分析(点二列相关 )+ U8 W0 U  m  L# V
(4)回归分析
/ E  c6 l0 B( I9 _(5)特征选择和数据预处理5 @# z0 a( _' [0 G$ r* D- j: y
(6)缺失值的填充/ k. h$ i5 Y' F( C3 j8 F' R
(7)文档编辑的一些技巧3 }2 R) w  c  p/ V. T  u
(8)团队合作的一些心得
% b3 z  m2 o1 a0 L  R7 U& C(1)写作缘由
$ o1 n+ t1 e" G: y" ^7 h8 d0 g3 a. R/ v1 I! o
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
& Y6 l, e9 a; d% P! l. C! R
+ _; q0 ]' f2 J; f, Z* z(2)统计描述:
6 l4 L5 r6 y5 L, m5 R( R8 r2 Q- {% P& e0 Z
① 频率统计
7 g1 v( Y0 ?% W/ w5 {% g' U0 Z② 中位数 3 B4 b) r1 S& J7 X
③ 众数
- u( p' k4 Z3 d' m④ 平均数   T! t: f+ B! f; Q6 i6 o* w
⑤ 方差
4 Z4 V( A, O# |1 }* B" K⑥ 标准差
6 h9 X8 a* K* D4 p; P, v9 j) \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 8 W% V+ s8 W& l% L# `2 [/ `) ]
. m4 x7 \1 I0 Z. M- D. u
4 J: _! I3 m. h& L
追加用excel 做频率统计; @2 h  \3 _' `# Q; ?$ P& m

# l+ y2 T3 z( j1 d/ J$ a9 ghttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
& c$ T/ ^7 @  y9 \- k* {2 F( E! j/ R3 l& I  R
(3)相关分析(点二列相关 )
$ t& X6 {6 \) i( K) ~, m: `" U' u. p' a6 E0 B9 C1 r! E2 K
# o( f) ]5 p) ]- J1 N5 h

5 q. s8 }& t, q2 Z' e" b$ U7 l+ F/ v/ m7 |) q( P% _+ j
* a2 ]4 A, Z8 H8 P: T# k
(4)回归分析
/ o6 k: W9 R4 X* @8 w9 s2 {% _5 _3 A) E6 f& K
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。! [# Q+ s* W8 [: s
0 k8 l. M3 T0 u: ?
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。
1 R$ |: l" v' G; l* J: @- h& Y+ E# N$ o8 N
回归分析一般有这几个操作:
- ]3 y8 q& g2 C, m9 ?" U* G5 f' R* a+ Q① 设置筛选条件,刷选数据集 valid ) C2 K+ n# ^4 q9 c
- e% |6 l% h+ u. Z
8 ]5 Q) Q3 S3 M  k6 n* n% V
: [/ W& U, A$ C5 `8 [
② 模型拟合度检验
  D6 A" V" D' L" B1 T/ M# W* R ! h5 G4 b5 s7 u! J! F" Z
6 e8 ~9 m* `7 `$ F  b; y

$ b: i" W  h) V8 f& C  i+ e6 R' `③ 预测的模型参数
; e) J4 T# o; d( [
* Y2 a) ]; c6 J8 k1 @④ 预测结果,准确率
' y: `5 p" u. y9 Q1 c9 _& T' h0 C
' [/ J0 K% Q. t ! O1 L% G( y' y# R, @, V& _. D
  g- s, S  H% F1 f

& D% y* u* M8 T(5)特征选择和数据预处理3 [/ j! c" o8 N# V
2 i2 e( J9 P! u. {7 ]
特征选择,主要是gzh的想法 $ J, a3 c* P2 s! |* d& e+ M
特征筛选的思路:
* P% C' `, S: ~+ r8 n6 W分类变量用1 2 3 4 离散值
: O0 Y! h! b& ?# T2 C4 G; O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 + T5 F4 [- }2 k( _8 o- 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
3 y; X" F) R* Y6 {! R8 I7 X1 q1 T, H
注意了:
- R8 I/ T( @: G+ K& ^! E筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑
1 Q- X2 `- |; A) m9 }; |0 S4 p7 A: C- g0 q+ w( L' K* @4 c
(6)缺失值的填充+ g* P& f/ \0 s) `

9 U$ k2 P6 U3 r; |& p  K/ z  X1 i9 D

) K1 J# v# C! \& S7 j' \(7)文档编辑的一些技巧
! @' h/ U2 @0 O. S
6 M+ w! @) J) ?% }6 [. v) khttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841* _( P! c, |1 L$ z) ~- G

. H2 ^/ g9 }, y8 I, _8 o- u5 J$ `# f(8)团队合作的一些心得. G* D& R" p1 F+ H3 H. O
. g, {. |  F+ a, _% y
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
1 N; i& h; ^! a* j/ J+ A! M2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作 6 h4 j! O5 ]% z% P8 D0 g
3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 - ^8 T  @5 p! c9 A* l  H+ u
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
; G1 v' x9 d/ l0 s- \4 {/ s5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 / ~8 p3 U, C9 j( `& ^) }
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 * o" ]8 O; H9 |2 R* B4 y) o3 y
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
) ?* c- ~3 W. i7 p- _. w- ^---------------------
. j6 b8 \- S5 H作者:-英击长空-
0 v$ Z* j5 B' g0 B. O  U( `6 u来源:CSDN
) r& ~, ]" ?! x原文:https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673
9 }2 A$ l: P) X0 y; a# ?" t3 n; ?0 n

# v) _: \" P0 g! q# F8 E, Y. D
0 y- ^' `7 T' y9 }$ c
* [# o; W3 `1 F8 L* ~

16种常用的数据分析方法汇总.docx

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最新评论

1714830332 发表于 2019-5-17 13:59
学习学习了
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