数学建模竞赛真的是模型解题一般,但是论文出彩而获奖的吗?

③由于方程的建立是以局部规律的独立性假定为基础,当作为长期预测时,误差较大3、回归分析预测(必须掌握)求一个因变量与若干自变量之间的关系,若自变量变化后,求因变量如何变化;样本点的个数有要求:①自变量之间的协方差比较小,最好趋近于0,自变量间的相关性小;②样本点的个数n>3k+1,k为自变量的个数;...

探索择偶偏好中的因果复杂性——使用QCA对调查实验数据的再分析

除此之外,回归模型也不认为自变量对因变量的影响是一个定数,通过回归分析得到的系数只不过是平均因果影响的一个估计值而已。相比之下,QCA的数学基础是逻辑学和集合论,而这两种数学工具在计算时都不允许有例外,所以QCA暗含了确定性因果关系(deterministiccausality)的假定。虽然拉金在设计QCA的时候考虑到在社会科学研究...

如何制定主题乐园的年卡价格

假设以上参数均为统计常量或既定常量,只和一个主题乐园本身的产品特性和所处的环境相关,在分析过程中不随着自变量和因变量的变化而改变。2、关于变量的假定我们研究的核心是年卡价格高低的变动对于总收入的影响,首先研究关于年卡价格变动如何影响购买年卡的游客的比例问题,假定:自变量x为标准门票价格占年卡价格的...

【中考 ??名师讲堂】生物|备考策略例析之“科学探究”

如果实验证明这个假设是正确的,那么这个假设就不再是假设,而是定律或者是学说。1、什么是变量?变量亦称因子,指实验操纵控制的特定因素或条件。简单地说,变量就是引起变化的因素。找出变量是进行科学研究的关键。变量的类型按性质不同,通常有以下两类变量:自变量与因变量、控制变量与干扰变量。自变量及实验变量,指...

过度服务,最好的解药是 Customer Obsession

2013年,JasonR.Pierce和HermanAguinis撰文讨论了“管理”中的一个现象:Too-Much-of-a-Good-ThingEffect,认为“理想结果和前因变量”之间呈现倒U型的非线性关系,也就是说在“临界点”之前,两者为正相关;超过“临界点”之后,两者为负相关。而TMGT效应还发生在心理学、行为学、社会学等等广泛的领域。

青年群体的自我养老焦虑因何而来?

因变量是自我养老焦虑(www.e993.com)2024年12月19日。本文将自我养老焦虑界定为青年群体对个人养老生活目前的担心、忧虑或者烦恼的一种主观表达。对应数据库的相应问题,本文使用CSS2017数据中“请用1~10分,来表达您对现在的养老保障的评价”问题来衡量养老焦虑。养老保障的选项数值为1“非常不满意”至10“非常满意”,对其进行反向赋值为1“非常满意...

官员规模怎么隐形扩张的?一份40年数据的蹊跷发现|文化纵横

以上变量同因变量政府雇员规模的关系,在不同程度上是内生性的。我们假定,随着人口的增长,经济发展水平的提高,财政收入的增加,财政集权程度的上升,政府雇员亦将随之扩张。这些内生性变量对政府雇员规模扩张的影响是渐进的、长期性的,它们能够解释政府雇员变动的长期趋势,但难以解释如图1所示的政府雇员规模在短期间发生的...

用心理学和社会学的方法论作为用户研究展示的画布

迄今为止,我们仅指出或假定了一种因果关系,即用户或产品的一个可描述特性(自变量)和一个行为或观点事件(因变量)之间的因果关系。在这部分,应该解释这种因果关系,也就是他的功能。这种关系的解释是已知的:自变量的模态是被研究事件的起因。为解释这种关系,我们观察或假定用户所受的动机、个人特性、目标、环境影响或潜...

AI产品经理需要了解的线性代数通识

而在量化投资中广泛应用的隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)就可以很好的解决资本市场独立数据与独立数据的自变量与因变量之间的关系,从而给他决策判断。四、总结在众多的数学学科中,线性代数是最为抽象的一门课,很多人学过以后一直停留在知其然不知其所以然的阶段,在机器学习等领域兴起才发现线性代数的应...

有缺失值怎么办?介绍5种处理缺失值的方法

回归填补法的思路很简单,假定有糖化血红蛋白和体重两个变量,要填补糖化血红蛋白的缺失值,我们可以糖化血红蛋白作为因变量,建立体重对糖化血红蛋白的回归方程,然后根据体重的非缺失值,预测糖化血红蛋白的缺失值。例如建立糖化血红蛋白对体重的回归方程为:糖化血红蛋白=6.5+0.05*体重...