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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
/ ^8 ]7 x) y6 U" t+ a- n1、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4 {7 L& Y# m$ ]& g
2、分类. e f' N4 p" ~0 f* K
分为两类:多元线性回归和非线性线性回归& E2 t+ X. e! b- b8 w. s* E5 D
3、注意事项. v3 o0 d6 o/ X0 x6 l$ m: y; G" _
(1) 回归方程的显著性检验/ }3 B% J9 R# f( g1 q. ?8 n ~
(2) 回归系数的显著性检验5 h' Q& b' O, |0 u( L+ ]6 H
4、使用步骤
! t6 a( ?+ \# K# K2 s(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;8 f7 k2 Z; w Q
(2)选取适当的回归方程;# m) T$ P+ }2 k: u# s
(3)拟合回归参数;1 [9 w+ S; `: s. a. `
(4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检
8 j1 }1 v- s( l- A, A% J" t(5)进行后继研究 x: i" Y! e8 K7 T; n6 ^
1.2 聚类分析
& @- {( g7 u2 W6 U1 u6 k1、概述:
: k5 P' t( v, n" |8 {" e9 q8 Q$ R) \# ^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
# d/ H* ]" Y" l1 F. f( ?: B
数学建模思想方法大全及方法适用范围.doc
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