数学建模回归方法

总有以后

1.1 多元回归
2 m' Q" {" J0 N8 G# Y1、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
2、分类
9 w2 D( j! [/ R分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
; Z# s2 f* E; W3、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
4、使用步骤
（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；
$ b, m! v/ E. T4 J（2）选取适当的回归方程；
5 i5 @( `6 `4 ]0 M) V) C（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
" d7 X$ q/ N8 b3 h1 o) p7 |3 [1 _（5）进行后继研究
7 N7 p3 n+ |' N: Q0 m1.2 聚类分析
/ {2 S- _, y( m  p0 O' b1、概述:
  F( D0 L9 m/ Z( i2 T5 i2 u6 w7 c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
) J) |1 B5 z# O1 ?7 p; r9 M7 @ 数学建模思想方法大全及方法适用范围.doc (75 KB, 下载次数: 0)

2014-12-9 20:54 上传

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