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七大统计模型详解

发布时间:2019-05-20 23:07 来源:未知 编辑:admin

  在研究变量之间的相互影响关系模型时候,用到这类方法,具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究。

  其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归,比如:y=lnx 可以转化为y=u u=lnx来解决;

  检验是很多学生在建模中不注意的地方,好的检验结果可以体现出你模型的优劣,这点一定要注意。

  聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。

  在样本量比较大时,要得到聚类结果就显得不是很容易,这时需要根据背景知识和相关的其他方法辅助处理。

  还需要注意的是:如果总体样本的显著性差异不是特别大的时候,使用的时候也要注意!

  分类是一种典型的有监督的机器学习方法,其目的是从一组已知类别的数据中发现分类模型,以预测新数据的未知类别。

  这里需要说明的是:预测和分类是有区别的,预测是对数据的预测,而分类是类别的预测。

  分类准确度高,并行分布处理能力强, 对噪声数据有较强的鲁棒性和容错能力,能够充分逼近复杂的非线性关系,具备联想记忆的功能等。

  需要大量的参数,不能观察中间学习过程,输出结果较难解释,会影响到结果的可信度,需要较长的学习时间,当数据量较大的时候,学习速度会制约其应用。

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