2022年数学建模国赛C题“古代玻璃制品的成分分析与鉴别”思路解析
结合玻璃类型分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律时,对处理的表单2的化学成分含量据计算均值和方差并进行正态性检验,得到统计性描述数据来分析化学成分含量规律。建立移位平均模型来预测分化前的化学成分含量,分别计算高钾和铅钡玻璃化学成分风化和无分化风化的平均值,接着分别求高钾和铅钡玻璃风化和无风化...
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;...
超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)|二阶|差分|拟合|时序|...
即均值和方差不发生明显变化ARIMA模型对时间序列的要求是平稳型。因此,当你得到一个非平稳的时间序列时,首先要做的即是做时间序列的差分,直到得到一个平稳时间序列。如果你对时间序列做d次差分才能得到一个平稳序列,那么可以使用ARIMA(p,d,q)模型,其中d是差分次数ARIMA(p,d,q)当数据差异特别大时,为了...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
正态性:各变量(包括误差项)满足正态性。方差齐性:误差项的方差是恒定的,不随自变量变化。多元线性回归模型的优点简单易用:模型构建直观,易于理解和操作。精度高:在满足假设条件的情况下,模型能够提供准确的预测。应用广泛:适用于多种领域和场景的数据分析。多元线性回归模型的缺点多重共线性问题:当自变量...
全网最全的算法模型总结,一直被模仿,从未被超越…
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;...
祁诗阳等:基于小波变换的郑州降雨量与太阳黑子活动关系分析
在数据处理方法上,采用连续小波变换(continuouswavelettransform,CWT)[12]与交叉小波变换(crosswavelettransform,XWT)[13]方法对数据进行处理,可以形成CWT谱与XWT谱,用于判断相应物理量扰动的高低能量区域的分布,虽然不能精确地分析到具体时间,但是该图谱可以图像化展示数据的规律性分布[14](www.e993.com)2024年9月10日。
微美全息(NASDAQ:WIMI)开发基于EEG-fNIRS多模态数据融合的脑机...
特征提取:通过融合后的数据,可以提取出更丰富、更准确的脑神经活动特征。从预处理后的数据中提取有用的特征。对于EEG数据,可以提取时域、频域、时频域等特征,如平均功率谱密度、时域特征(如均值、方差)、小波变换系数等。对于fNIRS数据和光通量变化等特征。
好消息!2022高考确定不延期!附:轻松+10分的万能答题模板
若为多重变化曲线坐标图,则应以行或列为单位进行对比、分析,揭示其变化趋势。3.析线:根据纵、横坐标的含义可以得出:在一定范围内(或超过一定范围时),随“横坐标量”的变化,“纵坐标量”会有怎样的变化。从而揭示出各段曲线的变化趋势及其含义。注:若为多重变化曲线坐标图,则可先分析每一条曲线的变化规律...
数据分析的几种常用方法概览(之二)
时间序列是按时间顺序的一组数字序列,基于随机过程理论和数理统计学方法,处理动态数据,研究随机数据序列所遵从的统计规律。方差分析又称变异数分析或“F检验”,用于两个及以上样本均数差别的显著性检验。数据分析常用的十六种方法就简单介绍到这里,更多数据分析的小知识,大家可以进入DataFocus官方渠道阅览哦~...
主成分分析法在黄金期货量化策略中的应用
具体来看,在数学变换中保持变量的总方差不变,使第一变量具有最大的方差,称为第一主成分,第二变量的方差次大且和第一变量不相关,称为第二主成分。依次类推,i个变量就有i个主成分。其中,Li为p维正交化向量(Li×Li=1),Zi之间互不相关且按方差由大到小排列,则称Zi为X的第i个主成分。设X的协方差矩阵为Σ...