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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
; M9 N" @' h0 ^' e! Y9 _4 d1、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
. Y6 W. H* R7 ~" b9 [# m2、分类/ X2 w- }& \' T5 o5 v
分为两类:多元线性回归和非线性线性回归. g% j2 w/ a9 z
3、注意事项9 s2 z, E$ o, i& C
(1) 回归方程的显著性检验: ?" f1 Y" V3 s7 L8 V
(2) 回归系数的显著性检验0 A4 s) b) r& m% c
4、使用步骤
2 C$ Q# b, B0 `(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;
3 r6 l/ h+ e/ J% q(2)选取适当的回归方程;) t+ l5 f5 l5 o4 E
(3)拟合回归参数;
! G$ c* ~8 [& N) Q( n(4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检2 Z( @4 N6 F9 ~5 M, m) D! X
(5)进行后继研究
7 c+ z+ p, [( m8 U4 o3 u/ Z/ F1.2 聚类分析
' p5 J- D% Y! A1 O1、概述:8 r& a9 `- I% v' Z2 F
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
a. m' l# {) A( O. U% ^
数学建模思想方法大全及方法适用范围.doc
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