数学建模方法详解--三十四种常用算法.doc
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数学建模方法详解--三十四种常用算法,，一、主成分分析法2二、因子分析法5三、聚类分析9四、最小二乘法与多项式拟合16五、回归分析（略）22六、概率分布方法（略）22七、插值与拟合（略）22八、方差分析法23九、逼近理想点排序法28十、动态加权法29十一、灰色关联分析法31十二、灰色预测法33十三、模糊综合评价35十四、...
内容介绍
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数学建模方法详解--三十四种常用算法，一、主成分分析法 2
二、因子分析法 5
三、聚类分析 9
四、最小二乘法与多项式拟合 16
五、回归分析（略） 22
六、概率分布方法（略） 22
七、插值与拟合（略） 22
八、方差分析法 23
九、逼近理想点排序法 28
十、动态加权法 29
十一、灰色关联分析法 31
十二、灰色预测法 33
十三、模糊综合评价 35
十四、隶属函数的刻画（略） 37
十五、时间序列分析法 38
十六、蒙特卡罗(MC)仿真模型 42
十七、BP神经网络方法 44
十八、数据包络分析法（DEA） 51
十九、多因素方差分析法（）基于SPSS） 54
二十、拉格朗日插值? 70
二十一、回归分析（略） 75
二十二、概率分布方法（略） 75
二十三、插值与拟合（略） 75
二十四、隶属函数的刻画（参考《数学建模及其方法应用》） 75
二十五、0-1整数规划模型（参看书籍） 75
二十六、Board评价法（略） 75
二十七、纳什均衡（参看书籍） 75
二十八、微分方程方法与差分方程方法（参看书籍） 75
二十九、莱斯利离散人口模型（参看数据） 75
三十、一次指数平滑预测法（主要是软件的使用） 75
三十一、二次曲线回归方程（主要是软件的使用） 75
三十二、成本-效用分析（略） 75
二、因子分析法 5
三、聚类分析 9
四、最小二乘法与多项式拟合 16
五、回归分析（略） 22
六、概率分布方法（略） 22
七、插值与拟合（略） 22
八、方差分析法 23
九、逼近理想点排序法 28
十、动态加权法 29
十一、灰色关联分析法 31
十二、灰色预测法 33
十三、模糊综合评价 35
十四、隶属函数的刻画（略） 37
十五、时间序列分析法 38
十六、蒙特卡罗(MC)仿真模型 42
十七、BP神经网络方法 44
十八、数据包络分析法（DEA） 51
十九、多因素方差分析法（）基于SPSS） 54
二十、拉格朗日插值? 70
二十一、回归分析（略） 75
二十二、概率分布方法（略） 75
二十三、插值与拟合（略） 75
二十四、隶属函数的刻画（参考《数学建模及其方法应用》） 75
二十五、0-1整数规划模型（参看书籍） 75
二十六、Board评价法（略） 75
二十七、纳什均衡（参看书籍） 75
二十八、微分方程方法与差分方程方法（参看书籍） 75
二十九、莱斯利离散人口模型（参看数据） 75
三十、一次指数平滑预测法（主要是软件的使用） 75
三十一、二次曲线回归方程（主要是软件的使用） 75
三十二、成本-效用分析（略） 75
