数学建模MathematicalModeling回归分析回归分析基本概念01一、回归分析基本概念回归分析背景亩产量与播种量、施肥量的关系身高与体重的关系一、回归分析基本概念•根据样本信息来描述两种或两种以上变量间的相互依赖的定量关系的统计分析方法称为回归分析。因变量：我们所研究的或者特别关注的变量称为因变量自变量：影响这一变量的诸多因素我们称为自变量回归分析背景一、回归分析基本概念回归分类一个自变量两个及两个以上自...
（PPT2）同学，你好，今天我们讨论多元统计分析中的回归分析。由回归分析基本概念、一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、模型拓展五个部分组成。本节课介绍回归分析基本概念和一元线性回归。（PPT3）首先介绍第1部分，回归分析基本概念（PPT4）让我们先通过两个例子来对回归分析有个直观印象。（动画1）第一个例子，一种农作物的亩产量与播种量、施肥量有重要联系，这种数量之间的关系可用回归分析来进行研究。但他们不能...
数学建模MathematicalModeling相关性分析PopulationForecastModel相关性分析背景01一、相关分析背景现象间的依存关系大致可以分成两种类型：函数关系：指现象间所具有的严格的确定性的依存关系。相关关系：指客观现象间确实存在关系，但数量上不是严格对应的依存关系。02常见的相关性分析方法二、常见的相关性分析方法灰色关联度灰是介于白和黑之间的概念，白指信息确定、数据完整；黑指信息很不确定，数据很少；灰指信息部分不...
脚本-数据建模中的统计模型——相关性分析（PPT2）同学，你好，今天我们介绍多元统计分析中的相关性分析。由模型背景、常见的相关性分析方法、案例分析和模型应用四部分构成（PPT3）（动画1）先来介绍一下相关性分析背景（PPT4）（动画1）现象间的依存关系大致可以分成两种类型：函数关系和相关关系。（动画2）函数关系：指现象间所具有的严格的确定性的依存关系（动画3）相关关系：指客观现象间确实存在关系，但数量上不是严格...
数学建模MathematicalModeling聚类分析PopulationForecastModel01聚类分析的背景一、聚类分析的背景背景那么我们怎么衡量样品或指标间的亲疏程度呢？一般情况下，所研究的样品或指标之间存在不同程度的亲疏关系。根据所给样品的多个观测指标，按照亲疏关系将样品或指标按亲疏关系逐一归类，，关系密切的聚集到较小的一类，关系疏远的聚集到较大的一类，直到所有的样品（或指标）都聚合完毕。上述思想正是聚类分析的基本思想。基...
（PPT1,PPT2）同学，你好，今天我们学习多元统计分析——聚类分析。由聚类分析的背景、亲疏程度的度量、聚类分析模型、案例分析和模型应用五个部分组成。（PPT3）先看第一部分聚类分析的背景。（PPT4）（动画1）生活中聚类的应用场景很多，如，一位妈妈想购买奶粉，在母婴店里奶粉区域可找到想要购买的奶粉，这里，母婴店货架商品的摆放就用到了聚类的思想。（动画2）又如很多商场开张，为了热闹气氛，会对不同年龄段人群举行不...
数学建模MathematicalModeling因子分析因子分析背景01一、因子分析背景因子分析是一种降维、简化数据的技术。因子分析模型02二、因子分析模型模型对于一个样本，记p个观测指标为X1,X2,...,Xp，n个样品的数据资料阵为：npnnpppxxxxxxxxxXXXX21222211121121),,,(2,1,...,)(,)(2211piaFaFaFXpmmXimimiiii线性组合，即个新的综合指标（公共因子）的综合成为因子...
脚本-数据建模中的统计模型——多元统计分析（PPT1）（PPT2）同学，你好，今天我们介绍多元统计分析中的因子分析，本节由模型背景、因子分析模型、模型建立步骤、案例分析和模型应用五个部分构成。（PPT3）(动画1)首先，我们简要介绍第一部分——因子分析背景（PPT4）（动画1）因子分析是一种降维、简化数据的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个抽象的变量来表示其基本的数据...
数学建模MathematicalModeling多元统计分析PopulationForecastModel多元统计分析主成分分析因子分析聚类分析相关性分析回归分析主成分分析PopulationForecastModel主成分分析背景01一、主成分分析背景人脸识别一、主成分分析背景在研究实际问题时，往往需要涉及多个变量，而通常多个变量间存在较强的相关关系，即这些变量间存在较多的信息重复，假如直接利用它们进行分析，不但模型复杂，还会因为变量间存在多重共线性而引起较...
脚本-数据建模中的统计模型——多元统计分析（PPT1,PPT2）同学，你好，今天我们介绍数据建模中的统计模型——多元统计分析。（PPT3）（动画1）多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律。（动画2）主要内容包括（动画3）主成分分析、（动画4）因子分析、（动画5）聚类分析、（动画6）相关性分析和（动画7）回归分析。（PPT4）（动画...
目录上页下页返回结束10.2多元回归分析目录上页下页返回结束10.2.1多元线性回归分析基本原理目录上页下页返回结束01122...mmybbxbxbx称此模型多元线性回归模型，假设预测对象为y与m(m≥2)个影响因素123,,,...,mxxxx之间有以下线性关系其中y称为因变量或响应变量，123,,xxx,...mx称为回归变量，称为回归系数．是随机误差，一般假设2~N0,，2是未知参数.更一般地有，bmbb,....,,10是未知的待定系数，目...
目录上页下页返回结束10.1一元回归分析目录上页下页返回结束回归分析是研究变量之间相关关系的一种重要方法.根据研究变量的多少，回归分析可分为一元回归分析和多元回归分析.根据研究变量之间的关系，回归分析又可分为线性回归分析和非线性回归分析.目录上页下页返回结束10.1.1一元线性回归分析目录上页下页返回结束如果两个变量x与y可以表示为：bxay称为一元线性回归模型,y称为响应变量自变量x是可以控制的随机变量,称...
目录上页下页返回结束9.5方差分析目录上页下页返回结束方差分析的基本概念因素是指影响实验指标的条件.即方差分析中要检验的对象.水平指因素所处的某种特定的状态.如果一个试验设计中任一因素各水平实验次数相同，则称该试验是为均衡（Balance），否则，就被称为不均衡.如果方差分析只针对一个因素进行，称为单因素方差分析，如果同时针对多个因素进行，称为多因素方差分析.方差分析是通过检验多个总体的均值是否相等，来判断试...
12.平稳时间序列3.非平稳时间序列4.建模步骤5.案例分析1.基本概念第五章时间序列分析第一节基本概念一、了解时间序列二、时间序列的基本概念一、了解时间序列•1.1什么是时间序列？•时间序列是指按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。•1.2什么是时间序列分析？•简单来说，就是对时间序列进行观察研究，找寻它的发展规律，预测它将来的走势。34时间序列经过合理函数变换均可认为是三个部分叠加而成。即：趋势项...
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误差分析的方法误差分析的方法/*ErrorAnalysis*/一、误差分析的方法向前误差分析法：利用误差限，随着计算过程逐步向前进行分析，直至估计出最后的结果。（例4）1212()()()xxxx121221()()()xxxxxx12211222()()()xxxxxxx注：两个近似数，四则运算得到的误差限分别为1x,2x（1）1（2）对于函数y=f(x)，若用x*取代x，将对y产生什么影响？分析：e*(y)=f(x*...
第五章时间序列分析1.平稳时间序列分析2.非平稳序列建模一、了解时间序列1.1什么是时间序列？时间序列是指按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。1.2什么是时间序列分析？简单来说，就是对时间序列进行观察研究，找寻它的发展规律，预测它将来的走势。任何时间序列经过合理函数变换均可认为是三个部分叠加而成。即：趋势项部分、周期项部分、随机噪声项部分时间序列可有不同的分类：根据所研究的对象数量可分为一...
12.平稳时间序列3.非平稳时间序列4.建模步骤5.案例分析1.基本概念第五章时间序列分析第一节基本概念一、了解时间序列二、时间序列的基本概念一、了解时间序列•1.1什么是时间序列？•时间序列是指按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。•1.2什么是时间序列分析？•简单来说，就是对时间序列进行观察研究，找寻它的发展规律，预测它将来的走势。34时间序列经过合理函数变换均可认为是三个部分叠加而成。即：趋势项...
层次分析模型（AHP）第九章层次分析法1.层次分析模型2.层次分析法的改进3.残缺判断与群组决策第一节一、层次分析法的简介及模型背景二、层次分析法的基本原理与步骤层次分析模型第九章三、层次分析法的应用四、特征向量W计算方法总结1.层次分析法的简介层次分析法发展的目的是将复杂的问题系统化，由不同层面给予层级分解，并透过量化的运算，找到脉络后加以综合评估。AHP的特点是在对复杂得决策问题的本质、影响因素、内在关系...
1、我国各地区普通高等教育发展水平综合评价由于我国各地区经济发展水平不均衡，加之高等院校原有布局使各地区高等教育发展的起点不一致，因而各地区普通高等教育的发展水平存在一定的差异，不同的地区具有不同的特点。请对我国各地区普通高等教育的发展状况进行综合评价。参与评价的十个指标各自含义见表1，指标的原始数据取自《中国统计年鉴，1995》和《中国教育统计年鉴，1995》除以各地区相应的人口数得到十项指标值见表2。...
