数学建模中常用的数据处理方法 (1)
数学建模各种分析方法

现代统计学1.因子分析(Factor Analysis)因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系,即将相关比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子,是因为它是不可观测的,即不是具体的变量),以较少的几个因子反映原资料的大部分信息.运用这种研究技术,我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些,以及它们的影响力(权重)运用这种研究技术,我们还可以为市场细分做前期分析。
2.主成分分析主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的.主成分分析一般很少单独使用:a,了解数据。
(screening the data),b,和cluster analysis一起使用,c,和判别分析一起使用,比如当变量很多,个案数不多,直接使用判别分析可能无解,这时候可以使用主成份发对变量简化。
(reduce dimensionality)d,在多元回归中,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数),还可以用来处理共线性。
主成分分析和因子分析的区别1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。
2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。
3、主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设。
因子分析的假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子(specific fact or)之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关.4、主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,的主成分一般是独特的;而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子。
5、在因子分析中,因子个数需要分析者指定(spss根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子进入分析),而指定的因子数量不同而结果不同。
数学建模常用方法

数学建模常用方法建模常用算法,仅供参考:1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具)3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用L i n d o、L i n g o软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理)一、在数学建模中常用的方法:1.类比法2.二分法3.量纲分析法4.差分法5.变分法6.图论法7.层次分析法8.数据拟合法9.回归分析法10.数学规划(线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划)11.机理分析12.排队方法13.对策方法14.决策方法15.模糊评判方法、16.时间序列方法17.灰色理论方法18.现代优化算法(禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、神经网络)二、用这些方法可以解下列一些模型:优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型。
数学建模10种常用算法

数学建模10种常用算法1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问 题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处参数估计C.F.20世纪60年代,随着电子计算机的。
参数估计有多种方法,有最小二乘法、极大似然法、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等。
数学建模方法大汇总

数学建模方法大汇总数学建模是数学与实际问题相结合,通过建立数学模型来解决实际问题的一种方法。
在数学建模中,常用的方法有很多种,下面将对常见的数学建模方法进行大汇总。
1.描述性统计法:通过总结、归纳和分析数据来描述现象和问题,常用的统计学方法有平均值、标准差、频率分布等。
2.数据拟合法:通过寻找最佳拟合曲线或函数来描述和预测数据的规律,常用的方法有最小二乘法、非线性优化等。
3.数理统计法:通过样本数据对总体参数进行估计和推断,常用的方法有参数估计、假设检验、方差分析等。
4.线性规划法:建立线性模型,通过线性规划方法求解最优解,常用的方法有单纯形法、对偶理论等。
5.整数规划法:在线性规划的基础上考虑决策变量为整数或约束条件为整数的情况,常用的方法有分支定界法、割平面法等。
6.动态规划法:通过递推关系和最优子结构性质建立动态规划模型,通过计算子问题的最优解来求解原问题的最优解,常用的方法有最短路径算法、最优二叉查找树等。
7.图论方法:通过图的模型来描述和求解问题,常用的方法有最小生成树、最短路径、网络流等。
8.模糊数学法:通过模糊集合和隶属函数来描述问题,常用的方法有模糊综合评价、模糊决策等。
9.随机过程法:通过概率论和随机过程来描述和求解问题,常用的方法有马尔可夫过程、排队论等。
10.模拟仿真法:通过构建系统的数学模型,并使用计算机进行模拟和仿真来分析问题,常用的方法有蒙特卡洛方法、事件驱动仿真等。
11.统计回归分析法:通过建立自变量与因变量之间的关系来分析问题,常用的方法有线性回归、非线性回归等。
12.优化方法:通过求解函数的最大值或最小值来求解问题,常用的方法有迭代法、梯度下降法、遗传算法等。
13.系统动力学方法:通过建立动力学模型来分析系统的演化过程,常用的方法有积分方程、差分方程等。
14.图像处理方法:通过数学模型和算法来处理和分析图像,常用的方法有小波变换、边缘检测等。
15.知识图谱方法:通过构建知识图谱来描述和分析知识之间的关系,常用的方法有图论、语义分析等。
数学建模常用的十种解题方法

数学建模常用的十种解题方法 摘要当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言,把它表述为数学式子,也就是数学模型,然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题,并接受实际的检验。
这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。
数学建模的十种常用方法有蒙特卡罗算法;数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法;解决线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题的数学规划算法;图论算法;动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法;最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法;网格算法和穷举法;一些连续离散化方法;数值分析算法;图象处理算法。
关键词:数学建模;蒙特卡罗算法;数据处理算法;数学规划算法;图论算法 一、蒙特卡罗算法蒙特卡罗算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法。
在工程、通讯、金融等技术问题中, 实验数据很难获取, 或实验数据的获取需耗费很多的人力、物力, 对此, 用计算机随机模拟就是最简单、经济、实用的方法; 此外, 对一些复杂的计算问题, 如非线性议程组求解、最优化、积分微分方程及一些偏微分方程的解⑿, 蒙特卡罗方法也是非常有效的。
一般情况下, 蒙特卜罗算法在二重积分中用均匀随机数计算积分比较简单, 但精度不太理想。
通过方差分析, 论证了利用有利随机数, 可以使积分计算的精度达到最优。
本文给出算例, 并用MA TA LA B 实现。
1蒙特卡罗计算重积分的最简算法-------均匀随机数法二重积分的蒙特卡罗方法(均匀随机数)实际计算中常常要遇到如的()dxdy y x f D ⎰⎰,二重积分, 也常常发现许多时候被积函数的原函数很难求出, 或者原函数根本就不是初等函数, 对于这样的重积分, 可以设计一种蒙特卡罗的方法计算。
数学建模简介及数学建模常用方法

数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构。
简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即用数学式子(如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等)来描述(表述、模拟)所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律。
随着社会的发展,生物、医学、社会、经济……各学科、各行业都涌现现出大量的实际课题,亟待人们去研究、去解决。
但是,社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和社会效益。
他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题),而是为了解决实际问题而需要用到数学。
而且不止是要用到数学,很可能还要用到别的学科、领域的知识,要用到工作经验和常识。
特别是在现代社会,要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机。
可以这样说,在实际工作中遇到的问题,完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的。
你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题,不是“干净的”数学,而是“脏”的数学。
其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决,而是暗藏在深处等着你去发现。
也就是说,你要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,这就称为数学模型。
数学模型具有下列特征:数学模型的一个重要特征是高度的抽象性。
通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维,从而可以突破实际系统的约束,运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究。
数学模型的另一个特征是经济性。
用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具,可以节省大量的设备运行和维护费用,用数学模型可以大大加快研究工作的进度,缩短研究周期,特别是在电子计算机得到广泛应用的今天,这个优越性就更为突出。
数学建模数据处理方法

数学建模数据处理方法数学建模是解决实际问题的重要方法,而数据处理是数学建模中不可或缺的一环。
数据处理方法的好坏直接影响到模型的准确性和可靠性,因此需要对数据进行准确、全面的处理和分析。
下面将从数据采集、数据清洗、数据分析三个方面介绍数学建模中的数据处理方法。
一、数据采集数据采集是数学建模中首先需要完成的工作。
数据采集工作的质量对最终结果的精确度和代表性具有至关重要的影响。
数据采集必须具有相应数据的覆盖范围,数据即时性、真实性和准确性。
采集数据的方法主要有以下几种:1.问卷调查法:通过问卷调查的方式获得数据,是一个经典的数据采集方法。
问卷设计要考虑问题的准确性、问卷的结构和便于回答等因素,其缺点在于有误差和回答方式有主观性。
2.实地调查法:通过实地调查的方式获得数据。
实地调查法拥有远高于其它数据采集方法的数据真实性和准确性,但是它也较为费时费力走,不易操作。
3.网络调查法:通过网络调查的方式获得数据,是应用最广的一种调查方法。
以网络搜索引擎为代表的网络工具可提供大量的调查对象。
在采用网络调查时要考虑到样本的代表性,避免过多的重复样本、无效样本。
此外,由于网络调查法易遭受假冒调查等欺骗行为,结果不能完全符合事实情况。
二、数据清洗在数据采集后,需要对数据进行清洗,以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗是数据处理过程中的一项重要工作,它能大大提高数据的质量,保证数据的准确性、真实性和完整性。
数据清洗的过程中主要包括以下几个方面的工作:1.清洗脏数据:包括数据中的重复、缺失、无效和异常值等。
其中缺失值和异常值是数据清洗的重点,缺失值需要根据数据具体情况处理,可采用去除、填充、插值等方式,异常值的处理就是通过人工或自动识别的方式找出这些数据并去除或修正。
2.去除重复数据:在数据采集时出现的重复数据需要进行去重处理,在处理过程中需要注意保持数据的完整性和准确性。
3.清洗无效数据:清洗无效数据是指对数据进行筛选、排序、分组等操作,以得到有意义的数据,提高数据的价值和质量。
数学建模竞赛常用方法之数据处理

2016/11/24
【例2.1-3】调用load函数读取文件examp02_01.txt至 examp02_12.txt中的数据 >> load examp02_01.txt >> load -ascii examp02_01.txt >> x1 = load('examp02_02.txt') >> x1 = load('examp02_02.txt', '-ascii'); >> load examp02_03.txt >> load examp02_04.txt ……
2016/11/24
【例2.1-4】调用dlmread函数读取文件examp02_01.txt至 examp02_11.txt中的数据 >> x = dlmread('examp02_03.txt') >> x = dlmread('examp02_03.txt', ',', 2, 3) >> x = dlmread('examp02_03.txt', ',', [1, 2, 2, 5]) >> x = dlmread('examp02_05.txt') >> x = dlmread('examp02_06.txt') >> x = dlmread('examp02_09.txt') ……
2016/11/24
三、调用低级函数读取数据
1. 调用fopen函数打开文件
调用格式:
[fid, message] = fopen(filename, permission) [filename, permission] = fopen(fid)
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三、异常数据的挖掘和处理 在预测与决策时,经常需要对所要研究的对象进行分析和收集数据,从大量 的统计数据中找规律,而这些数据真实与否直接影响分析结论的科学性。在多数 情况下会发现,统计来的数据是按照某一规律且起伏并不是很大,但其中都可能 混有“异常数据”,这些异常数据是由异常因素(例异常时间、干扰或误差等) 造成的与大多数观察值不一致。有些异常值可能是在统计时度量或执行错误所得 到的, 在分析过程中应剔除的, 但有些数据非任何统计错误所致不能简单地剔除, 否则可能导致重要的隐藏信息丢失,特别有些异常数据非常有价值,若剔除则可 能影响到结论的科学性。因此,对于异常数据的挖掘及处理(利用)是值得研究的 问题。 3.1 异常数据的挖掘方法 所谓数据挖掘就是按照既定的目标, 对大量的统计数据进行探索, 揭示隐 藏其中的规律并进一步将之模型化的一种先进有效的方法。对异常数据的挖掘我 们认为实际上就是识别统计数据是否为异常值,挖掘过程实际上是识别过程,可 以用以下几种方法进行挖掘: 3.1.1 3 检测法
ij ij j
(i 1, 2,L, n; j 1, 2,L, m) ,变换后的数据
值为 0,而协方差不变; x x ②标准化变换: x* ij s
ij j j
(i 1, 2,L, n; j 1, 2,L, m) ,其中 s j 是标准差;
变换后的数据,每个变量的样本均值为 0,标准差为 1,而且标准化变换后的数
一般统计数据若没有明显的上升或下降趋势(若是时间序列一般为平稳的时 间序 列),都分布在其均值周围,标准差 能反映其离散程度。统计数据可以是 来自某一 总体的样本。如果是一般总体,可以由概率统计中的切贝谢夫不等式知 道,对于任意 的 0 ,有:
P{ X E( X ) }
2
调查结果如表 2:
从计算结果可以看出,该产品的顾客满意度得分是 23.3,属于“较满意” 的产品。但是,由于顾客对每个属性的要求程度不同,因此,应根据顾客对评价 指标的重要程度进行分值加权,则更能科学地反映出顾客的满意程度。同例,该 企业对质量、功能、价格、服务、包装、品位,根据其对顾客满意的影响程度确 定的加权值分别为 0.3、0.1、0.35、0.15、0.05; 则其满意度= xiki ,见表 3:
显然两种方法计算的结果是不同的,加权法为 40,处于满意水平,而简单 分值法仅为 23.3,处于较满意水平。而实质上,顾客对产品的总体感受应是满 意水平。所以利用加权法更能准确的反映顾客的满意状态。加权法的加权值,企 业可以根据经验、专家评定或调查等方法进行确定。
2.6 顾客满意信息的收集与分析 IS09004:2000 的 8.2.1.2 条中对如何收集顾客满意信息的方式、内容及渠 道都作了较具体提示。 收集顾客满意信息的方式是多种多样,包括口头的和书面的。企业应根据信 息收集的目的、信息的性质和资金等来确定收集信息的最佳方法。收集顾客满意 信息的渠道有7个方面: 1.顾客投诉 2.与顾客的直接沟通 3.问卷和调查 4.密切关注的团体 5.消费者组织的报告 6.各种媒体的报告 7.行业研究的结果 标准要求,企业应对顾客满意信息的收集进行策, 确定责任部门,对收集方式、频次、分析、对策及跟踪验证等作出规定。 收集顾客满意信息的目的是针对顾客不满意的因素寻找改进措施,进一步提 高产品和服务质量。因此,对收集到的顾客满意度信息进行分析整理,找出不满 意的主要因素,确定纠正措施并付之实施,以达到预期的改进目标。 在收集和分析顾客满意信息时,必须注意两点: 1.顾客有时是根据自己在消费商品或服务之后所产生的主观感觉来评
4 .价格需求:包括价位、价质比、价格弹性等。 组织在提供产品或服务 时均应考虑顾客的这 4 种基本需求。但是,由于不同国家地区、不同的消费 人群对这些需求有不同的需求强度。在消费后又存在一 个满意水平的高低。 当顾客需求强度高时,稍有不足,他们就会有不满或强烈不 满,当需求强度 要求低时,只需低水平的满足即可。 例如,购买彩色电视机,由于人们收入水平和消费心理的不同,对电视机的 功能、款式、价格有不同的需求强度。收入丰厚的人们,喜欢高档名牌,因此对 品质和功能需求的强度要求就高,而对价格需求不强烈。也就是说,当品质和功 能不满足他们的要求时,就会产生不满或强烈不满。对低收入工薪族,他们消费 心理追求价廉物美,以实惠为原则,因此对价格和服务的需求强度要求高,价格 高、服务差,是他们产生不满的主要因素。而对功能需求强度则不强烈。 因此,企业应该根据不同的顾客需求,确定主要的需求结构,以满足不同层 次顾客的要求,使顾客满意。 2.3 顾客满意指标 满意,是对需求是否满足的一种界定尺度。当顾客需求被满足时,顾客便体 验到一种积极的情绪反映,这称为满意,否则即体验到一种消极的情绪反映,这 称为不满意。 顾客满意,是指顾客对某一事项已满足其需求和期望的程度的意见,也是顾 客在消费后感受到满足的一种心理体验。 顾客满意指标,是指用以测量顾客满意程度的一组项目因素。 要评价顾客 满意的程度,必须建立一组与产品或服务有关的、能反映顾客对产品或服务满意 程度的产品满意项目。由于顾客对产品或服务需求结构的强度要 求不同,而产 品或服务又由许多部分组成,每个组成部分又有许多属性;如果产 品或服务的 某个部分或属性不符合顾客要求时,他们都会作出否定的评价,产生不满意感。 2.4 顾客满意级度 顾客满意级度指顾客在消费相应的产品或服务之后,所产生的满足状态等 次。 前面所述,顾客满意度是一种心理状态,是一种自我体验。对这种心理状态 也要进行界定,否则就无法对顾客满意度进行评价。心理学家认为情感体验可以 按梯级理论进行划分若干层次,相应可以把顾客满意程度分成七个级度或五个级 度。 七个级度为:很不满意、不满意、不太满意、一般、较满意、满意和很满意。
一、市场占有率问题(红色为常用信息) 一个企业的销售量(或销售额)在市场同类产品中所占的比重。直接反映企 业所提供的商品和劳务对消费者和用户的满足程度,表明企业的商品在市场上所 处的地位。市场份额越高,表明企业经营、竞争能力越强。市场份额根据不同市 场范围有 4 种测算方法: 1.总体市场份额。指一个企业的销售量(额)在整个行业中所占的比重。 2.目标市场份额。指一个企业的销售量(额)在其目标市场,即它所服务的 市场中所占的比重。一个企业的目标市场的范围小于或等于整个行业的服务市 场,因而它的目标市场份额总是大于它在总体市场中的份额 。 3.相对于 3 个最大竞争者的市场份额。指一个企业的销售量和市场上最大的 3 个竞争者的销售总量之比。如:一个企业的市场份额是 30%,而它的 3 个最大 竞争者的市场份额分别为 20%,10%,10%,则该企业的相对市场份额就是 30% ÷40%=75%,如 4 个企业各占 25%,则该企业的相对市场份额为 33%。一般 地,一个企业拥有 33%以上的相对市场份额,就表明它在这一市场中有一定实 力。 4.相对于最大竞争者的市场份额。指一个企业的销售量与市场上最大竞争者 的销售量之比。若高于 100%,表明该企业是这一市场的领袖。
据的挖掘。 例如:下面列出了 86 个伊特拉斯坎(Etruscan)人男子的头颅的最大宽 度(单 位:mm),检验此次调查的数据是否存在异常:
141 148 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
132
138
154
172
150
142
115
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 46 55 58 50 40 47 48 44 50 1 1 1 1 1 1 1 49 45 49 58 43 41 44 44 26 1 1 1 1 1 1 1 40 44 42 41 40 45 35 47 46 1 1 1 1 1 1 1 41 36 40 46 42 37 48 54 37 1 1 1 1 1 1 1 39 43 40 31 43 41 49 48 35 1 1 1 1 1 1 1 48 52 43 44 41 43 47 46 50 1 1 1 1 1 1 1 32 42 42 43 53 49 46 49 38 1 1 1 42 49 42 37 34 44 46 47 40 42 40 37 52 45 用 MATLAB 可以求得:测量数据的均值 X 143.77 , 7.34 。运用 3 准则, 所有测量数据均应在[ X 3,X 3 ] 范围内,即 x [121.74 ,165.80] 。我们发现 数据中的 172 和 115 不在上述范围内,这可能是由于测量时的某些客观条件的影响 所致,因此可视为异常数据。 3.1.2 聚类分析法 聚类分析又称群分析,是研究分类问题的一种多元统计分析方法。在聚类分 析的过程中,将样品或变量按相互之间距离的大小或由相似系数反映出的相近性 聚成若干类,常用的距离有欧氏距离、马氏距离、兰氏距离等,马氏距离可以排 除指标之间相关性的干扰且不受量纲的影响,最为实用。根据聚类的结果,距离 较小或相似系数大的可以聚为一类,但最终聚成几类,并没有严格的限制。如果 存在几个样品,聚合成哪一类都不合适,或与其它样品的距离都比较远,那么就 可断定这些样品数据为异常数据。 1、数据在聚类分析之前要进行数据变换,常用的方法有: ①中心化变换: x* x x 均
二、顾客满意度问题(红色为常用信息) 2.1 顾客满意度概述 确定顾客满意程度的指标和顾客满意级度是对顾客满意度进行测量控制的 关键问题。顾客满意度是评价企业质量管理体系业绩的重要手段。为此,要科学 确定顾客满意度的指标和满意度的级度并对顾客满意度进行测量监控和分析,才 能进一步改进质量管理体系。 2.2 顾客的需求结构 要建立一组科学的顾客满意程度的评价指标,首先要研究顾客的需求结构。 经对顾客作大量调查分析,顾客需求的基本结构大致有以下几个方面: 1 .品质需求:包括性能、适用性、使用寿命、可靠性、安全性、经济性 和美学(外观)等; 2.功能需求:包括主导功能、辅助功能和兼容功能等; 3.外延需求:包括服务需求和心理及文化需求等;
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