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数学建模常见的一些方法 1. 相关系数 皮尔逊 pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用错的方法）。
数学建模常见的一些方法 1. 拟合算法 与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）。
数学建模常见的一些方法 1. 插值算法 数模比赛中，常常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析，而有时候现有的数据是极少的，不足以支撑分析的进行，这时就需要使用一些数学的方法，“模拟产生”一些新的但又比较靠谱的值来满足需求，这就是插值的作用。
数学建模常见的一些方法 TOPSIS法 （Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution） 可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法 TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。
数学建模常见的一些方法 1. 层次分析法(The analytic hierarchy process, 简称AHP) 建模比赛中最基础的模型之一，其主要用于解决评价类问题（例如：选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀） 通过相关的权重，算出分数，获取最优解 1.1 直接问权重的弊端
Matlab基本的小常识 ```python % (1) 在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的;中文的长这个样子；)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5
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