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[建模教程] 数学建模大作业中涉及到的知识点总结

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    1#
    发表于 2019-6-5 11:24 |只看该作者 |倒序浏览
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    数学建模大作业中涉及到的知识点总结
    1 ^9 [! P# E" v0 _1 g% I

    / B0 L3 j' V) P(1)写作缘由
    7 \: n) |* @2 W' q& T( {- C! w; `, q% l(2)统计描述:
    3 t/ Q# u8 c$ I$ r$ y' ?9 s, T* l追加用excel 做频率统计
    ; `! U8 z' A/ r(3)相关分析(点二列相关 )" l0 u% k2 W, e8 I' m
    (4)回归分析
    ) ~8 G" z. @/ I  ~7 T5 A3 v+ A! L3 @(5)特征选择和数据预处理. a7 o1 a# m1 f$ {$ U
    (6)缺失值的填充
    & G, U3 O% H8 a! b7 P' O(7)文档编辑的一些技巧
    , M) K  l% P) A- I: y(8)团队合作的一些心得
    ' q' ^# V* q. S3 }/ p(1)写作缘由
    1 ^5 m9 X) y% M8 w  D3 S$ R3 ^
    8 Z) j* z1 m, T1 H在数学模型与优化的大作业中,遇到要对数据集进行统计描述、相关分析、回归分析、特征选择思路、数据预处理,因此就稍微研究了下
    - m& A  r/ u) V4 V
    5 g/ w( n/ }, @/ ]3 d(2)统计描述:) k! {3 @( f2 F8 @

    " Q% [% y7 w9 ]; ]. Y① 频率统计
    # S% V6 }+ M! o+ D3 E② 中位数
    ; v+ a$ F' U% P/ I1 Q' D③ 众数 ( C: g/ R9 \( A' j
    ④ 平均数
    % _- [" J" m3 `8 d% b⑤ 方差
    4 b/ e9 h) K2 y⑥ 标准差
    ; O7 S, Q2 m$ |" D7 |用spss软件,可以很方便快捷,具体的spss可以随意参考一本spss的书籍即可 ( @8 p" ?3 F+ C* o7 [3 |+ O; l9 S/ u& J

    8 z& G+ P  s; v% C4 U追加用excel 做频率统计1 R/ `( ?  j2 w1 E9 l7 t9 _

    : d( |! O  M& N2 D5 H. Ehttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html& i5 Y6 {9 F" N/ u1 k$ L

    , m5 U4 Y( f7 k- t/ g9 \% C/ z(3)相关分析(点二列相关 )6 K8 V% G- F6 ~3 P. N9 v
    . v. D& V$ ^0 H$ ]  K

    2 c; e4 L. n2 u, U
    4 {1 M8 X5 H+ n3 l1 Q# C! M2 X7 N) O; W& y
    8 E$ @& M" o6 t* W3 f
    (4)回归分析3 u* u" T+ k4 |6 r; ~
    & v6 ~1 E1 e' s8 j( U- L
    Logistic回归主要用于因变量为分类变量(如疾病的缓解、不缓解,评比中的好、中、差等)的回归分析,自变量可以为分类变量,也可以为连续变量。他可以从多个自变量中选出对因变量有影响的自变量,并可以给出预测公式用于预测。/ `' C( E5 Z! M  E: x3 i. t! s* |

    7 P1 |# Z6 {% P因变量为二分类的称为二项logistic回归,因变量为多分类的称为多元logistic回归。
    3 s" P3 g4 I) e7 ~6 I: Y+ M; m+ ]0 D4 _& I  U8 i3 j
    回归分析一般有这几个操作: . v1 c2 U3 @6 V/ b
    ① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
    $ Y- E' Q0 V! z+ o( ?4 l# ?
    / [) D; R9 h4 c9 I/ I$ K2 a0 P. t$ h( j2 o3 v

    4 d% S) u* |3 l/ V# S② 模型拟合度检验 3 Y) |# v, Z; h* ^
    # v& P) w: l$ v+ K1 t# ?% F7 j$ W

    2 d4 w& [  P5 B, e, u! K$ N$ D6 f8 n, F9 u+ `: F! L. g# L
    ③ 预测的模型参数
    , L& [/ J1 ~6 f9 n0 v3 `% |
    1 c' K) x  S7 \, N7 a' l" P④ 预测结果,准确率# p% r) r- A8 ~; S. ]/ V
    ) [; ?% Z; V1 _2 L; B5 Y9 R

    9 J: _! `' {/ g8 g
      F# P) Z: O  {* @7 o6 i# Z) s9 A& C' y- r9 N3 Q
    (5)特征选择和数据预处理
    0 C& l8 r2 T0 ~" G$ `
    % a4 x1 A, X+ m5 U7 |5 E/ [- M特征选择,主要是gzh的想法
    8 F2 _) Q2 ~1 \: _4 W特征筛选的思路: / X( g6 Z2 u  K. g9 w
    分类变量用1 2 3 4 离散值
    0 ~6 S9 S) f; ^+ S, H+ W- _8 g9 }对于搜索记录的变量1:用 含敏感词/搜索记录的比 作为值 连续值
    1 l7 H- |2 D$ G& N; s6 ]& `对于搜索记录的变量2:用 含敏感类/搜索记录的比 作为值 连续值0 c( K5 G: Z8 h

    8 J9 }9 a/ H9 o5 \+ Y  d% n0 ~( U, p注意了:
    3 O* Z$ b) p1 g5 M筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑* |( \3 r& J+ E/ f9 V0 E- ?6 Z" t

    / U+ B0 r! E" C* S8 k' _: D1 R(6)缺失值的填充
    & o) }& `" y! {7 u5 u1 Z+ }, A
    + j& T( F7 l) `6 w
    ; L$ s/ s0 n" Z8 D1 `. e2 I+ Q* q- c3 G+ O8 O; ^8 n( Y; N- i
    (7)文档编辑的一些技巧0 ]; z) q7 K" u; _( N0 u

    & T! t% I+ }* mhttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/808488415 `; u# @4 A; S' E9 w0 r

    ( }+ l. U7 @+ P, S4 W( N7 t/ O* ]. L(8)团队合作的一些心得
    % a  l) c7 M, ^2 B3 \2 q& N" ^
    7 f% \* J: Z1 L# [1 @1.软件解决不了的,就用程序,最厉害的是,能用程序解决的问题都不是问题
    % k' J1 S( |# S$ ^, Q# w2 }2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作 3 S; g4 n& X5 v* H1 N' w
    3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 * ~& @6 l2 z- [7 l
    4.想做的总是能实现 搜不到的 试着试着就出来了 再难的软件都可以被破解 再难的功能都能被解锁 再难的操作都能被逼近 & z) [' B4 u  H+ E! @: ]
    5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
    # b* ]+ P% V+ i1 ?6.不会停滞 不会闲置 每天都能前进 没思路的时候,基本的数据处理也是相当有意义的   y: L8 p( Z9 Q
    7.同步 思路和进度 已经当前要做的事 和要解决的事 能保持同一水平线
      B0 O+ \; ?4 G) \. H, N! b---------------------
    % k* v! I- J, y% w0 l% S( r# D) i6 r# @8 v6 M+ ]+ b

    ! [, D2 p' a5 Z4 [
    & ?, u8 G5 V- k, Z0 _- k; m  C1 _

    2016高教社杯优秀论文.zip

    12.3 MB, 下载次数: 4, 下载积分: 体力 -2 点

    售价: 1 点体力  [记录]

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