統(tǒng)計學數(shù)學模型

1、一、多元回歸1、方法概述：在研究變量之間的相互影響關系模型時候，用到這類方法，具體地說：其可以定量地描述某一現(xiàn)象和某些因素之間的函數(shù)關系，將各變量的已知值帶入回歸方程可以求出因變量的估計值，從而可以進行預測等相關研究。2、分類分為兩類：多元線性回歸和非線性線性回歸；其中非線性回歸可以通過一定的變化轉化為線性回歸，比如：y=lnx可以轉化為y=uu=lnx來解決；所以這里主要說明多元線性回歸應該注意的問題。3、注意事項在做回歸的時候，一定

2、要注意兩件事：（1）回歸方程的顯著性檢驗（可以通過sas和spss來解決）（2）回歸系數(shù)的顯著性檢驗（可以通過sas和spss來解決）檢驗是很多學生在建模中不注意的地方，好的檢驗結果可以體現(xiàn)出你模型的優(yōu)劣，是完整論文的體現(xiàn)，所以這點大家一定要注意。4、使用步驟：（1）根據(jù)已知條件的數(shù)據(jù)，通過預處理得出圖像的大致趨勢或者數(shù)據(jù)之間的大致關系；（2）選取適當?shù)幕貧w方程；（3）擬合回歸參數(shù)；類，（4）重復第2步，直到只剩下一個類；補充：聚類分析

3、是一種無監(jiān)督的分類，下面將介紹有監(jiān)督的“分類”。我簡單說明下，無監(jiān)督學習和有監(jiān)督學習是什么無監(jiān)督學習：發(fā)現(xiàn)的知識是未知的而有監(jiān)督學習：發(fā)現(xiàn)的知識是已知的或者這么說吧：有監(jiān)督學習是對一個已知模型做優(yōu)化，而無監(jiān)督學習是從數(shù)據(jù)中挖掘模型他們在分類中應用比較廣泛（非數(shù)值分類）如果是數(shù)值分類就是預測了，這點要注意三、數(shù)據(jù)分類1、方法概述數(shù)據(jù)分類是一種典型的有監(jiān)督的機器學習方法，其目的是從一組已知類別的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)分類模型，以預測新數(shù)據(jù)的未知類別。這