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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

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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

    " {( i' I) F* W- g( |( {4 G2 ^0 w: u! O5 n7 A
    (1)写作缘由/ e, W/ G8 t+ t- N0 T
    (2)统计描述:. t/ I/ t" ^3 A7 x/ }; v# ?0 p* b( f
    追加用excel 做频率统计
    - V( i8 o, s; M' g, R' T+ Z(3)相关分析(点二列相关 )& _8 H/ W0 x8 N
    (4)回归分析
    ) X  H! Z* k4 [/ I1 n(5)特征选择和数据预处理
    & f+ h( X/ c+ S6 ~(6)缺失值的填充& m) k. L# B& e# h
    (7)文档编辑的一些技巧
    % b" d0 J8 U9 v, R/ @( A1 n(8)团队合作的一些心得: r' _; E7 D$ Q0 w6 [" Z
    (1)写作缘由
    - R$ s. F$ l, h) s2 r0 }
    ) l* i9 U  l- e: X! Q- Q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6 b+ ~2 }2 {; e" b- y
    1 `  _2 y  X0 o2 {
    (2)统计描述:3 |4 L$ p* s  {& J, o

    * w) }# F# {& E# F: K① 频率统计
    2 T) V% Q% i' q# D+ n4 o4 F② 中位数 6 W; s  f' F( g8 ?
    ③ 众数 & ?$ t: E& X2 X+ ~9 @) _
    ④ 平均数
    / ^2 d& @$ E3 T& @( U⑤ 方差 7 f1 B* j* Y0 ]# }7 d6 H
    ⑥ 标准差
    1 ^  i3 P8 K* @8 P! w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
    7 o! r% I3 ~, y
    2 l: R% Y' H# y% _追加用excel 做频率统计
    . k, e8 e7 [. W4 ]# g9 q6 f9 e7 P- L
    https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
    $ m: Z  b+ @; s9 U+ h; k) |
    ) h. @5 N! D7 H5 D; s(3)相关分析(点二列相关 )9 p/ Y9 I/ I! i, Q4 h

    : N# t* t1 Y+ x' Y9 j0 d$ e" D  B* I
    # r( O/ n- S: ^% P: [. h9 V
    8 Q$ E4 @; W. I9 {  c9 K2 ?1 B
    ; _# N. V. {$ P5 i
    : r; y8 p0 D5 G( [0 H(4)回归分析
    5 e- d) L' h: N+ ~" J9 i' G& n+ Y' ?; U
    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。
    2 ~) {" @  L7 s* p3 w. n: w8 q
    % n- Z) k3 \# I0 W/ T/ `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。
    # r( L' q* j3 Y8 P$ W& Y
    4 [: `2 r) E8 z: X3 ^& B/ B回归分析一般有这几个操作:
    , O: g: L; M: e1 D) R① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
    $ N6 }# Q+ {5 h2 p; o% p- d/ T7 T+ d0 }; o' v: j8 \& g- U

    8 c$ I1 u( M2 g( ?3 M
    ( _+ }9 r7 M) k3 y: p) r② 模型拟合度检验 . O, g( u# I. m' P6 C; O5 i: k* |

    * [( g$ G7 E" [& U$ [  x- t+ k+ F0 }# J% U
    ) z5 y8 G7 u5 J
    ③ 预测的模型参数
    - }! E. [; m% q& I. o% K( l) R6 `
    - z$ T& v% k( i+ J6 S4 \④ 预测结果,准确率9 G. v- [/ j8 b) o% i& K

    ; I" ?, v8 v. }+ X6 p
    8 x' ~+ \, u! X0 R: d  v: x
    ( ?( F/ B0 r) A* m( _' l# O0 I0 Z- t# x. u+ A5 O+ u+ T; H
    (5)特征选择和数据预处理  W+ z9 T, v/ j4 I: \6 o* {
    + ?, M" v( i2 m, ~! i( t
    特征选择,主要是gzh的想法 - w: {* R4 n& h. Z" ?
    特征筛选的思路:   j& k, q) H) x9 \" [: z, v
    分类变量用1 2 3 4 离散值
    ) p( W9 j7 }1 f7 u0 z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 * l+ i& ~& I3 B1 L7 I6 C" S* g; L/ A) g
    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
    " E, ~4 e8 w4 E7 L$ r) M
    + C3 x  U6 X* X& m注意了: : E- c" L. r2 {. S
    筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑; @+ Z0 M8 r6 F4 d* A6 x& D

    / L: K7 q6 L2 w) `* _(6)缺失值的填充
    7 N- r+ u# H8 j3 I+ R$ i8 d5 F- x
    ) R- Q3 w9 o" H' m/ p* `
    * G7 h7 r% [! @' O% J
    ) g; t" V! n+ {- Z' u0 @(7)文档编辑的一些技巧
    6 G+ U# O/ @6 j& i
    ; t2 u: y3 w; |) C6 Ihttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841+ \8 s  T* u6 s: l) k0 F  v
    . a0 Z% K7 @+ |) Z9 `3 p( e* a" `
    (8)团队合作的一些心得/ E9 \8 B5 Y& P$ c, s

    : y9 u$ e5 N4 _; s, e1.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 ' Z: a) o0 N9 t" \
    2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作 2 g+ c  t2 L, T# O" y
    3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 0 x# }! H" x0 u9 _7 k4 t
    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
    8 M7 R: Q- O, F- }1 s$ [5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
    0 W! R+ L6 I5 q6.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   I( |; N# }$ F1 a
    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
    & h; C% P6 Y; r4 G---------------------
    8 u8 _/ [% d$ s7 ^: X) \
    6 {1 G$ j! Z7 ~  a. d9 Q. @5 o( Y" Z. `9 S" V9 e% D/ N# M
    $ I+ Y3 I% E% z( D

    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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