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签到天数: 193 天 [LV.7]常住居民III
- 自我介绍
- 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( U! M5 N$ z: |+ C/ c
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
+ u+ T' Q- S! q7 w$ ^$ Z+ _2、分类8 h$ h+ |# F- r' M( h1 L
分为两类:多元线性回归和非线性线性回归5 u) b' z; F x1 j, h2 I& l
3、注意事项
3 ]. f0 f2 F4 V( E(1) 回归方程的显著性检验$ X& [& P9 Y" G. u
(2) 回归系数的显著性检验
( u' Z" R% L6 g; l; T+ s* t) u) V4、使用步骤
& F& J8 {3 B# O1 a/ d(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;. n3 H# x% v: x
(2)选取适当的回归方程;
3 e/ }" x2 o& }7 v(3)拟合回归参数;0 w6 _7 o5 t7 D- | n6 i/ ^" g1 K
(4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检$ f; ^3 T0 l ?8 |! w2 I) G
(5)进行后继研究$ r6 u& m9 m9 W W: A
1.2 聚类分析# g0 z% ?+ h* R/ H2 s+ n
1、概述:) |& O3 X A- o- {' \9 b& g3 t
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
T2 f `$ i8 n7 B
数学建模思想方法大全及方法适用范围.doc
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( U' g P: H3 N" C# S$ C
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