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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- u1 x2 u, I0 J |' t
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) G! d. T Z' p+ c, P
2、分类$ O3 u1 k% S% k8 r- z: w6 P' n) r
分为两类:多元线性回归和非线性线性回归
, P8 {3 m# L" j: d# q' x% F3、注意事项) s. [# Z8 c$ ^
(1) 回归方程的显著性检验* I, O0 J5 i, H4 P( O
(2) 回归系数的显著性检验+ D, w$ w4 v4 G+ r; m6 m) P& j3 y
4、使用步骤
+ y. A1 m1 g, ~$ ?/ o(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;! y. x# ?- O' M# e6 _* t
(2)选取适当的回归方程;
( r) p9 ~/ F, x1 Q. W2 c(3)拟合回归参数; K0 L% d% U* Y# _0 Y4 u ~ k
(4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检+ Y' N8 E& R& ?% T
(5)进行后继研究
8 h5 G1 R/ a9 y1.2 聚类分析6 ~; I" X! S# F2 ~
1、概述:
5 p3 I, t7 e: ^) {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
# u/ y2 d, P- V- A1 [
数学建模思想方法大全及方法适用范围.doc
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$ g7 a# b9 A W4 ]4 i; ~
2 F/ G! U( [2 ^! | K7 B2 _
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