数模专题
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】三因素方差
目录 算法原理 SPSSAU 三因素方差案例 1、背景 2、理论 3、操作 4、SPSSAU输出结果 5、文字分析 6、剖析 疑难解惑 均方平方和类型？ 事后多重比较的类型选择说明？ 事后多重比较与‘单独进行事后多重比较’结果不一致？ 简单效应是指什么？ 边际估计均值EMMEANS是什么？ 简单简单效应？ 关于方差分析时的效应量? SPSSAU-案例 一、案例
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】多因素方差分析（附MATLAB、R语言和python代码实现）
目录 前言 几个高频面试题目 单因素与多因素方差分析对比 单因素方差分析 多因素方差分析 模型结构 几个相关概念 算法原理 多因素方差分析基本思想 多因素方差分析的其他功能 多因素方差分析的进一步分析 多因素方差分析的理论假设 多因素方差分析的基本步骤 数学模型 总变差公式 多因素方差检验 关键因素完整性检验 固定效应与随机效应 饱和模型与非饱和模型 因素
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】协方差分析
目录 前言 算法原理 什么是协方差 协方差分析的基本思想 协方差分析的理论假设 协方差分析的数学模型 协方差分析的基本假定 编辑 协方差分析的步骤 算法步骤 SPSSAU 协方差分析 1、背景 2、理论 3、操作 4、SPSSAU输出结果 5、文字分析 6、剖析 疑难解惑 均方平方和类型？ 事后多重比较的类型选择说明？ 事后多重比较与‘单独进行事后多重
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】偏相关分析（附MATLAB、python和R语言代码实现）
目录 前言 知识储备 相关性分析 一、实际应用 二、理论思想 三、操作过程 四、结果分析 算法原理 什么是偏相关 数学模型 (一) 偏相关系数r (二) 假设检验 偏相关分析过程 偏相关分析的SPSS实现 SPSS、EXCLE实现偏相关分析 STATA SPSSPRO 1、作用 2、输入输出描述 3、案例示例 4、案例数据 5、案例操作 6、输出结果
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】多分类Logit分析（附python、R语言和MATLAB代码实现）
目录 算法原理 成对类别有序logit 簇族数据中的超散布性 条件独立性检验 SPSS-有序多分类Logistic回归 SPSSAU 参照项设置 案例应用 代码实现 R语言 逻辑回归 决策树 随机森林 支持向量机 评价分类的准确性 MATLAB python 算法原理 成对类别有序logit library(VGAM)library
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】逐步回归分析（附MATLAB、R语言和python代码实现）
目录 前言 几个高频面试题目 逐步回归分析和多元线性回归的区别 知识储备 多元线性回归 模型选择 (Model Selection) 算法原理 什么是逐步回归分析 实现策略 向前选择 向后剔除 逐步回归 特征选择与逐步回归分析 2.1特征工程 2.2原始特征的问题 2.3降维与特征选择 基于逐步回归分析的特征选择 变量选择的方法 stata逐步回归 应用案例
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】因子分析（附MATLAB和python代码实现）
目录 前言 算法原理 SPSS因子分析 操作步骤 结果分析 SPSSAU 因子分析案例 1、背景 2、理论 3、操作 4、SPSSAU输出结果 5、文字分析 6、剖析 疑难解惑 同源方差或共同方法变异偏差，Harman单因子检验？ 提示出现奇异矩阵？ 因子得分和综合得分？ 因子分析计算权重？ KMO值过低？ 无论如何均‘张冠李戴’或‘纠缠不清’？ 因子分析
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】二元Logit分析（最终篇）（附python、MATLAB和R语言代码实现）
目录 算法原理 SPSSAU 1、二元logistic分析思路说明 2、如何使用SPSSAU进行二元logistic操作 3、二元logistic相关问题 算法流程 一、分析前准备 1、确定分析项 2．多重共线性判断 3．数据预处理 二、回归基本情况分析 三、模型拟合评价 1、似然比检验 2、拟合优度检验 四、回归分析结果解读 1．R方值分析 2．模型公式 3．
数模混合芯片设计中的修调技术是什么？
一、修调目的 数模混合芯片需要修调技术主要是因为以下几个原因： 工艺偏差（Process Variations）： 半导体制造过程中存在不可避免的工艺偏差，如晶体管尺寸、阈值电压、电阻和电容值等，这些参数的实际值与设计值可能存在差异，影响芯片的性能和一致性。 温度漂移（Temperature Drift）： 随着工作温度的变化，芯片内部的模拟电路特性会发生漂移，如增益、失调、噪声等，需要
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】验证性因子分析（CFA）（最终篇）（附python和R语言代码实现）
目录 算法原理 1.因子分析 1.1 探索性因子分析 1.2 验证性因子分析
数模matlab操作
1、 建立test.m文件，基础操作示例： %test %代表注释clear%清空所有内存变量clc %清屏clf %clear figure 消窗口syms x y; %syms 定义变量，不加";"，就会在屏幕上显示此行的结果for i = 1:1:10……end help quad<span style="white-space:pre"> </span>%hel
【赛题】2024年“华中杯”数模竞赛赛题发布
2024年"华中杯"数学建模网络挑战赛——正式开赛！！！ 赛题已发布，后续无偿分享各题的解题思路、参考文献，帮助大家最快时间，选择最适合是自己的赛题。祝大家都能取得一个好成绩，加油，加油，加油！！ A题 B题： C题：
嵌入式基础知识学习：DA/AD—数模/模数转换
AD/DA—数模/模数转换概念 数字电路只能处理二进制数字信号，而声音、温度、速度和光线等都是模拟量，利用相应的传感器（如声音用话筒）可以将它们转换成模拟信号，然后由A/D转换器将它们转换成二进制数字信号，再让数字电路对它们进行各种处理，最后由D/A转换电路将数字信号还原成模拟信号。 ADC是模拟到数字转换器（Analog-to-Digital Converter）的缩写。它是一种电子设备或模
【嵌入式基础知识学习】AD/DA—数模/模数转换
AD/DA—数模/模数转换概念 数字电路只能处理二进制数字信号，而声音、温度、速度和光线等都是模拟量，利用相应的传感器（如声音用话筒）可以将它们转换成模拟信号，然后由A/D转换器将它们转换成二进制数字信号，再让数字电路对它们进行各种处理，最后由D/A转换电路将数字信号还原成模拟信号。 ADC是模拟到数字转换器（Analog-to-Digital Converter）的缩写。它是一种电子设备或模
数模 线性规划模型理论与实践
线性规划模型理论与实践 1.1 线性规划问题 在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支一数学规划，而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年 G . B . D a n t z i g G.B.Dantzig G.B.Dantzig提出求解线性规划的单纯形方
2024年MathorCup数模竞赛B题问题一二三+部分代码分享
inputFolderPath = 'E:\oracle\images\'; outputFolderPath = 'E:\oracle\process\'; % 获取文件夹中所有图片的文件列表 imageFiles = dir(fullfile(inputFolderPath, '*.jpg')); % 设置colorbar范围阈值 threshold = 120; % 遍历
DS数模-Mathorcup妈妈杯C题思路
2024Mathorcup数学建模挑战赛（妈妈杯）C题保姆级分析完整思路+代码+数据教学 C题题目：物流网络分拣中心货量预测及人员排班 接下来我们将按照题目总体分析-背景分析-各小问分析的形式来 总体分析：题目要求我们处理的是一个关于物流网络分拣中心的货量预测及人员排班的问题。具体分析和解决这个问题，我们需要考虑以下几个步骤： 1 数据理解：首先，我们需要理解各个附件数据（附件1到
2024年MathorCup数模竞赛C题超详细解题思路
妈妈杯本次比赛报名队伍号高达12500，这也就意味着大概一万只队伍参加报名，仅仅在报名人数这一项，妈妈杯已经成为美赛国赛之后的第三大竞赛。C题作为本次竞赛最简单也最容易获奖的题目，本文将给大家带来手把手超详细解题思路。 注释：最容易获奖是因为，数模竞赛获奖是按着百分比获奖的，并分指定ABCD每一道题目只有400队能获得国奖，而是每道题目选择的50%都可以获奖；选择人数少，一是题目难，二是选择的人