数学建模大作业中涉及到的知识点总结

数学建模大作业中涉及到的知识点总结：

（1）写作缘由

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：

①　频率统计
②　中位数
③　众数
④　平均数
⑤　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

https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html

（3）相关分析（点二列相关 ）

（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：
①　设置筛选条件，刷选数据集 valid

②　模型拟合度检验

③　预测的模型参数

④　预测结果，准确率

（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：
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

注意了：
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

（7）文档编辑的一些技巧

https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841

（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
2.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
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