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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

    : V% L, l8 X1 W8 K  ^
    & t! X2 C* l  d(1)写作缘由. h3 n- i' T2 w4 ^# `8 \
    (2)统计描述:" s; j( |/ v. m& A5 Z
    追加用excel 做频率统计
    : M0 G2 Y; `7 k/ ^(3)相关分析(点二列相关 ). S3 E$ |3 U; q5 [" h2 z# m3 p6 B
    (4)回归分析
    " R2 h* p4 g7 ]4 `(5)特征选择和数据预处理
    ) Y1 u* s1 |/ v7 [' n' }) |(6)缺失值的填充/ I) \% G* W/ z) P7 f  t- F
    (7)文档编辑的一些技巧
    0 O& z$ N0 M9 b3 A& j2 ^(8)团队合作的一些心得
    " c) T0 S$ e* j1 `  y$ ~4 Y5 c4 @(1)写作缘由
    , d2 |; Q3 t, `' E4 t6 |( e  m8 U; _* i6 l8 O- u
    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7 v- e; X8 T/ n5 _* \1 v7 l- h; Z* H

    . ~; k9 D! |- j7 }2 `0 \  C( [(2)统计描述:2 b- K# q) d. i  I; {% f: w1 r
    3 Y  L5 Q# |/ x8 N
    ① 频率统计
    9 G+ C. r: b+ e" b② 中位数
    ! L7 G- M/ b& A- m; M, c, K! J③ 众数
    , d. P# s9 \8 K1 A1 B9 p/ K8 b④ 平均数
    % s+ [- \; o% z5 U3 p* y7 e" d' W⑤ 方差 , S. t$ e+ h$ s% u4 L2 i3 D6 C
    ⑥ 标准差
    8 y% g  A. S4 j5 d- P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 % @, ~1 E5 `! }. w4 R
    6 d* @1 o: c% u( M0 J, ~2 o6 k( B
    追加用excel 做频率统计
    2 U; p$ O9 h: |
    & h  u0 q% r. O; H5 S+ b3 o9 N; jhttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html2 d9 o2 O9 q' ]" a# X

    3 G" e3 M1 w. H1 W0 d5 [(3)相关分析(点二列相关 )
    ) Z% z: y. D3 k6 Z8 [0 A' ^
    4 J" L8 @* l4 ^! a# H
    2 F8 y  }3 b* `8 c3 d& _, V9 h
    , W+ X' {  H* e9 N+ Z: K, E0 U% T
    , ~; {6 c* Z& _9 j/ F* q( n. V" S6 V, c
    (4)回归分析3 l8 B& ]( {/ E

    6 I: }# p; c: X" TLogistic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。
    / x' L; K) E9 t- t) G4 X9 w5 @* J/ a2 f% L8 H" l) J
    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。
    # V* Z- k! n1 J( i  C& u# A) X: W* L% W9 c% m0 [
    回归分析一般有这几个操作: 2 w0 d/ L# R7 I& G
    ① 设置筛选条件,刷选数据集 valid . h" k6 T6 ^5 o  @- D
    & G7 ?* N9 S% [. M% k
    9 p( v. W* a8 Y# f) G

    ; G& V/ R+ a3 E5 V# u$ _  O0 C% n② 模型拟合度检验 : J( H; d; F: ]( R

    / h+ R) z& s) ~4 i/ T- g, \, l. i3 ^) K6 \* Y4 F5 P

    ' s- e( e, D/ W9 Q③ 预测的模型参数 . }2 V7 a; E) o

    9 P# n6 D& _' h4 `7 g④ 预测结果,准确率
    1 s9 I2 s) F9 h* q0 n: z2 o/ o1 w+ J
    : W) @7 {7 F" H" J
    # R; P- H& L1 _$ c3 s- s% u
    ; Q& i. @+ b  K7 n$ Y- z" F7 \7 w  f  v
    (5)特征选择和数据预处理8 D' t! H( ?- H. a  o, ]

    $ O/ J" |. }$ r6 K6 W1 a, [特征选择,主要是gzh的想法
    6 A6 S0 ?- g. A6 M& H+ ]& E特征筛选的思路: & E% P# x" l( a+ c* `
    分类变量用1 2 3 4 离散值 % a6 J3 {' Z% ~9 p, r/ C
    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
    , c" s* ~  x: G4 y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
    6 V+ U& W4 w& U0 w9 M7 \
    ( z+ C& X1 y0 R$ H注意了:
    " s) N; D& Y3 r2 G筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑$ ?' i5 W$ k3 A2 f; V
    6 \3 g1 g7 Z: g6 W
    (6)缺失值的填充
    ; C* B3 g$ p3 |2 ?1 ?2 v  K" T- l) t/ k" D

    ' |8 l( ], Y: l* r- Q' B' V
    - J. p: V( ~4 \  L(7)文档编辑的一些技巧
    / g$ V' ?  A$ `1 ?1 v# m! a8 J2 i' F# R$ A* \3 ~5 J
    https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841% R! r6 E( l) c% w: \) X: i) t
    & U5 ?" k. X& ^+ m" N
    (8)团队合作的一些心得& N, t1 \2 c: O! y& l. t# C  _6 {

    # \% F3 ~$ ?0 l7 t% q' ?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
    9 x" J( K1 w. G& L4 x8 q4 S2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
    9 x, L4 I% p9 |% S5 U( m) s3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 1 s6 _- ?, P- J5 P+ j5 O% y
    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# Y' c7 j8 c0 T9 N% w5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 $ {+ G& w; {' u( o4 n; ^
    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 ; M4 ~% O* J1 l$ x  m
    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
    & q# W# ]! P1 S' H' |- G* M--------------------- - i7 R  O9 Q4 n6 G

    % h  `' c2 W. [& E* l+ w9 s( w' C9 R% V' I8 G8 }" E/ ~* `

    - l) s" R, G  g2 [! S7 F0 l& U, U

    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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