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：

) u8 n' F9 O5 j! U（1）写作缘由
! g$ d) V1 ^1 k（2）统计描述：
1 {* f/ P: a9 {" p追加用excel 做频率统计
1 V% v- L/ Z5 o2 h& Q; H: p（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
（6）缺失值的填充
8 ^# m. f& C" N+ P, f（7）文档编辑的一些技巧
（8）团队合作的一些心得
) F. k& Y1 h3 W- O! u* Z# U（1）写作缘由
; u. N* T% g' z3 }- L" Z  M/ D# D  V
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：
3 U/ G9 {6 q7 s- _4 N
①　频率统计
1 L, m7 g- T& W4 }$ J. R3 u( j% P②　中位数
③　众数
④　平均数
) {5 L3 a* D" [( C& v⑤　方差
⑥　标准差
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

追加用excel 做频率统计

1 l' Z2 `" h( d! u' G! P; m: r0 Q& phttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html

（3）相关分析（点二列相关 ）
  _; o) L$ z$ k: f
: X2 r5 v( D3 Z
; X/ [/ I$ A! t" ]" w" z& j' c


1 [8 u  G9 k( h3 {0 h（4）回归分析

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。

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。

回归分析一般有这几个操作：
4 s9 ?: Q/ z! i0 ^①　设置筛选条件，刷选数据集 valid
$ x$ M& y: Z( ~6 U# U8 W  R

" ^9 ?$ T7 A) q0 `4 G! \5 `
②　模型拟合度检验
, L1 e- d! ^" K1 ^7 C7 l

+ C  l4 `. f( I7 Y% H9 i
③　预测的模型参数
4 Q6 u8 i; ]/ x
/ y( R' F# ~3 N' |& J. p④　预测结果，准确率

. V% P' q. C4 b# d, E  q! o2 K8 k# @
5 e# A$ i8 f- Y: N+ {: L

（5）特征选择和数据预处理

特征选择，主要是gzh的想法
特征筛选的思路：
! N6 k8 ?2 A+ j2 E3 a分类变量用1 2 3 4 离散值
  y" }/ M- ^5 X4 L# W; T2 L0 O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
" `9 o* v2 ]. l  K6 ^0 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

注意了：
筛选特征的时候，重复性要考虑、缺失值要考虑

# o; l. k3 U- M（6）缺失值的填充
, T8 z) s2 v8 U' u


（7）文档编辑的一些技巧

  ]7 T2 M" @' A5 R  M  Shttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841
  s) B$ ?1 }9 m: b7 \
（8）团队合作的一些心得

0 J- e$ n9 Q8 o+ M: M! l1.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
2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
2 `1 K; l+ u3 E0 h3 B1 |- J6 W3.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
$ |% \& L4 p3 f) |- [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
0 t0 U6 m3 K# e$ @- t7.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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0 d! s" T5 `1 ~

1 Y4 B% ~6 k1 [& L. {/ O& j