数学建模回归方法

总有以后

1.1 多元回归
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
' R/ R2 c1 ~: X2、分类
: P$ O8 i2 m8 ?0 t' N) z分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
3、注意事项
（1） 回归方程的显著性检验
% \: o/ B0 d7 H5 P3 h（2） 回归系数的显著性检验
4 H) i0 X0 @4 e) i4、使用步骤
% ]; g' G% N2 B! m& Z) ?7 u3 G（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；
/ d" \- i6 z: ^' }（2）选取适当的回归方程；
! b/ c4 ?& U5 H' s（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
$ ^* I# X. E: h0 F# B* {（5）进行后继研究
% A( ?3 y) R0 U3 n* f1.2 聚类分析
  S  s1 N' E3 I6 x1、概述:
" @7 z  k, f0 P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
& V4 D! w; Q% K0 z. \ 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

点击文件名下载附件
下载积分: 体力 -2 点

3 J8 ~1 t( W4 ?+ ?& t& `) |. f1 ]8 p
/ E1 r, c% m. y; Q/ @