数学建模大作业中涉及到的知识点总结

杨利霞

数学建模大作业中涉及到的知识点总结：

1 `4 p3 Z8 F  T（1）写作缘由
（2）统计描述：
追加用excel 做频率统计
; Q& @: D0 V3 S/ _8 d6 I（3）相关分析（点二列相关 ）
（4）回归分析
（5）特征选择和数据预处理
2 J6 C$ c9 q) ?（6）缺失值的填充
（7）文档编辑的一些技巧
7 ]& \2 n' q# \% ^7 J* a+ N（8）团队合作的一些心得
（1）写作缘由
: F6 \( ^* r& t+ c) N/ L2 U
$ X1 y7 _$ x# I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

（2）统计描述：
5 e0 _4 _) w, o2 |: m% i. F
①　频率统计
②　中位数
③　众数
④　平均数
⑤　方差
⑥　标准差
  Z; n' X7 d) W, U/ r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
0 P; f# Y) c9 G0 p' @
( w. o  t( X! u* w$ \追加用excel 做频率统计
# L, L$ B- W( M" ~2 N
https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html

（3）相关分析（点二列相关 ）



% z0 G/ R4 X; t8 {- u) J+ N- z

1 k+ x4 \, n0 [1 p, l（4）回归分析

' [6 W( o0 {2 qLogistic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。

3 n3 C, x$ S* B5 ^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。

& F/ d% s7 r( O  v' F! G回归分析一般有这几个操作：
- x# E  l' n; W* s①　设置筛选条件，刷选数据集 valid
, |  y% \1 E! O
: r7 e, X; e5 c! ~3 j( m

4 ~5 R& b* J8 s( J0 |②　模型拟合度检验
" q/ D; N  N6 P; G

" P6 V6 c+ O: I* \  T3 y# l# a
③　预测的模型参数
2 I4 [- p9 n1 M7 n& ?" G
6 \7 S) u0 `6 l6 k④　预测结果，准确率




- u) d; a* ]) m8 Y/ i, c  }0 v( {（5）特征选择和数据预处理
1 u5 I: i7 o; T/ K
6 o3 P: s4 |2 [# W9 O特征选择，主要是gzh的想法
) l+ u% @9 N( K6 \2 ^3 h; k& p8 {特征筛选的思路：
/ B. s/ o" z% w* f/ Y! w; w分类变量用1 2 3 4 离散值
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
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
9 d/ m3 v8 E0 h+ v* z2 x2 e
注意了：
! @/ ^* ~: u8 N筛选特征的时候，重复性要考虑、缺失值要考虑

（6）缺失值的填充
+ Y0 F8 ^+ \/ l5 t! D

/ N) M+ L. L* y" K/ y9 h4 `9 u
$ A) }; ?; B; T- i3 d* ]* H（7）文档编辑的一些技巧

9 u0 q1 ^: _' b: vhttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841

. r3 [4 {2 r& ^0 u（8）团队合作的一些心得

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
1 E8 g1 l6 b5 {/ l: V2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
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
5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
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
: x) B' K1 F7 b$ l& a$ R7 |6 {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
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