数学建模中三种统计分析法的运用,数学建模论文.docx
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1、数学建模中三种统计分析法的运用,数学建模论文摘 要: 多元统计分析方式方法是被广泛应用的一种数据处理方式方法,包括主成分分析、因子分析以及独立成分分析,这三种统计分析方式方法能够应用在多变量、大数据的处理经过当中。现前阶段,数学建模竞赛得到了很多院校的重视,而很多建模竞赛的题目都要进行数据的预处理,因而,能够将三种统计分析方式方法应用在数学建模数据分析当中。本文主要对主成分分析、因子分析以及独立成分分析方式方法进行简介,进一步研究了三种统计分析方式方法在数据建模中的应用。 本文关键词语: 主成分分析; 因子分析; 独立成分分析; 数学建模; 数学建模竞赛等与样本数据相关的问题都需要进行数据的统
2、计预处理,在这里经过中,牵涉的数据以及变量较多,因而增加了数据处理的复杂程度,在处理时希望把多变量转换为较少的综合变量,进而能够反映出相应的变量信息。而主成分分析、因子分析以及独立成分分析方式方法能够处理多变量、大样本的数据信息,同时能够进行降维处理,在数学建模竞赛当中得到了较为广泛的应用。因而,对这三种统计分析方式方法进行研究具有实际的应用意义。 一、三种统计分析方式方法简介 (一)主成分分析 主成分分析法(PCA)就是指通过正交变换,把分量相关的多个变化转化为分量不相关的综合变量的经过。华而不实,被选择出来的变量叫作主成分,能够对数据的各种指标进行解释;而综合变量不仅要能够反映出原变量的信
3、息,还要保证互不相关。主成分分析法是一种数学变换方式方法,在变换的经过中,变量的方差是不变的,还要以方差递减的形式把变换后的综合变量进行排序。 (二)因子分析 因子分析法(FA)是主成分分析法的推广,主要是把原始的变量通过一些公共的因子变量来表示,是一种研究把多个观测变量转变为少数的不相关的综合变量的一种统计分析方式方法。此种方式方法主要针对在大量观测数据当中得到一部分有价值的、难以直接测量的、相对独立的因子。 (三)独立成分分析 独立成分分析法(ICA)是主成分分析法以及因子分析法的延伸,此种方式方法应用效果较好,一旦其他的统计方式方法失效,那么仍然能够找出支持观测数据的内在因子。独立成分分
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