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数学建模怎么收集数据分析,数学建模一般是在哪些地方收集数据的

来源:整理 时间:2022-12-11 22:35:10 编辑:八论文 手机版

1,数学建模一般是在哪些地方收集数据的

可以到中国统计年鉴 或者 地方统计年鉴 这些比较权威的地方 当然,有时需要某些实时的信息,比如股票等的收益率等,可以到和讯网 这种比较大型的网站上寻找切记你的网站一定要权威,参考文献中一定要指出来网址和参考时间。希望对你有帮助
全中国好想有将近10%的人有这个病

数学建模一般是在哪些地方收集数据的

2,数学建模 数据分析

这列数据中通过散点图,发现0.95是个异常数据,剔除这个异常数据后进行回归分析得到该数据的回归方程是y=0.354+0.026x,对于95%的置信区间,p值为远小于0.05,所以该一元回归成立。剔除0.95后,0.68是该数列的第12个数据,0.68后面第5个数对应的是第17个数据,所以y=0.354+0.026*17=0.80
所谓建模,就是要你假设一个数学模型出来啊~回归也不一定是线性的啊?你可以回归出二次函数关系、三次函数关系、指数函数关系甚至其他的复杂函数关系来,越能符合所给数据,误差值越小的函数,就可以认为你这个数学模型建的越好……

数学建模 数据分析

3,数学建模主要有哪些分析方法

2常用的建模方法(I)初等数学法。主要用于一些静态、线性、确定性的模型。例如,席位分配问题,学生成绩的比较,一些简单的传染病静态模型。(2)数据分析法。从大量的观测数据中,利用统计方法建立数学模型,常见的有:回归分析法,时序分析法。(3)仿真和其他方法。主要有计算机模拟(是一种统计估计方法,等效于抽样试验,可以离散系统模拟和连续系统模拟),因子试验法(主要是在系统上做局部试验,根据试验结果进行不断分析修改,求得所需模型结构),人工现实法(基于对系统的了解和所要达到的目标,人为地组成一个系统)。(4)层次分析法。主要用于有关经济计划和管理、能源决策和分配、行为科学、军事科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗、环境等领域,以便进行决策、评价、分析、预测等。该方法关键的一步是建立层次结构模型。

数学建模主要有哪些分析方法

4,关于数学建模数据分析的方法

建议使用层次分析法,就是将指标通过专家打分,分别赋权重,然后构造一个指标函数,在通过Spss或其他统计软件,进行求解。模型的建立:目标函数的建立,以第一个,即经济效益为例,你可以查阅经济书本,找到这些指标同经济效益的关系,来建立函数,一般是线性模型;模型的求解:你先用Spss,进行这5个指标的因子分析,得到贡献率高的因子,并得到它的权重系数,这就是你指标函数的权重值,这样你的指标函数就求出来了;接着你可以用其他软件(一般我用matlab),将具体历年的数据代入指标函数,得到理念的经济效益值,最后做一个历年效益数据分析。理论就是这样,实际就要自己操作了。
所谓建模,就是要你假设一个数学模型出来啊~回归也不一定是线性的啊?你可以回归出二次函数关系、三次函数关系、指数函数关系甚至其他的复杂函数关系来,越能符合所给数据,误差值越小的函数,就可以认为你这个数学模型建的越好……

5,数学建模的数据是从哪里获取的

回归分析方法可以!所谓回归分析法,是在掌握大量观察数据的基础上,利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式)。回归分析中,当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析;当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时,叫做多元回归分析。此外,回归分析中,又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的,分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法,遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。具体的,你可以查阅一下统计回归方面的书籍。
数学建模是多学科的综合,任何学科的问题都可以用数学建模来研究,只要是和此学科相关的网站都可以,但数据的可信度就要你自己判断,这是常识,使用的时候注明出处,这点很重要。
大量的文献资料和媒体信息、。就那么简单。比如说08的学费题目,那教育经费,教育支出,你怎么获取。这要开动你的脑筋。可以去当地的统计局咨询相关工作人员或上图书馆查找,或者去国家统计局下载相关数据。获取信息数据的方法多种多样,这也能显示一个人的能力
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