第四期菁英班数学建模之多元统计分析(2019.3.10,储慧琴)概览 |
发布人:刘畅 发布时间:2019-03-14 浏览次数:1100 |
时间:2019年3月10日 地点:3教405 授课老师:储慧琴 主要内容:数学建模之多元统计分析 [活动掠影] [心得分享] 1.电子174殷凤婷 本周日菁英班举行了第二次数学建模课程,可以说是比第一次要难不少也多了不少,当老师运用线性代数和概率论去向我们解释线性回归模型的一些定义的时候,深觉自己遗忘速度之快,最后上完课下午还是花费了些时间去温习了概率论和线性代数,之后又再整理了一下上课的内容,觉得清晰了不少,可见私底下自己也要对建模上心,花功夫才能有所收获的。希望下面的学习自己能够更主动更积极一些,当然,晚上和两位同学讨论了一下,互相了解一下彼此对建模的概念是个不错的体验,互相交流,互相促进,希望大家都能做到更好。下面的学习,依然要加油!
2.电科171汪幸福 这是菁英班举办的第二次建模课了。虽然是第二次,但是对于我这种完全没有建模基础的学生来说,仍旧对建模不甚了解,也并不能好好的接受到老师所传授的知识。 这节课老师大致讲授了,如何通过对大数据某一轴上的点求平均值,取得的散点图来找到一条最适合描述散点趋势的曲线,这也被称之为拟合。拟合的最终目的是预测,为此老师还为我们举了现实中的例子,比如GDP的预测,人口的预测等等。 尽管如此,我仍旧对建模一无所知。老师也许的确讲了一些题型,也的确是一些基础知识。可是,我觉得,建模是从哪里学起,以及接下来该学习什么,这才是对我们来说比较重要的。因为,像类似老师这样的课程,我们大可从网上学习网课,也大可买资料自己了解下,只是,我们唯独不明白,看什么资料,学什么网课,做什么作业而已。可能,是我多虑了吧,这次得建模课,我感觉到对建模的无从下手。不过,我们当前也的确还有一些自己的任务,也许,刚开始这样的课程只是为了培养兴趣吧。
3.通信172韩杰 2019年3月10日早上九点半,我参加了菁英班第二次数学建模指导活动。本次活动中,指导老师为储老师,老师详细讲解了关于线性回归的问题及解决方法。上课过程中,我了解到了关于线性规划,最小一乘法,最小二乘法,概率论等相关理论知识。了解的同时,我也知道了自己对概率论,高数等知识的不扎实,希望自己能够在课余时间多多回顾所学知识,进行更好的运用到MATLAB和数学建模中。全长将近两个小时的指导课中,收获的不仅仅是知识,更多的是对自己的认识,更加了解到自己的不足与优势,希望下次的指导课中,能够做到更好。
4.自动化171陶六杰 今天我们有幸邀请到了储慧琴老师为我们讲解了数学建模中多元函数线性回归分析,继承上一节课潘道远老师为我们讲解的一元线性函数进行了进一步的拓展,首先储老师以一个我们生活的事例引入,介绍了多元函数在真正生活的应用。同样,储老师以分析国家经济发展所受多种因数影响为例,展开讨论,随着课程的深入,逐渐牵涉到高等数学,线性代数,概率论与数理统计,统筹学等内容,也逐渐让我认识到自己学识的不足和将知识融会贯通的连续性。储老师以科学严谨的态度深入浅出的为我们讲解了其内涵,并且鼓励我们主动去思考,尝试,启发式教育我们,让每一个人都参与其中。并且对不同情况下如何选取参数范围和舍弃参数,和对模型建立后得检验,去伪存真,都为我们做了详细解析,为我解答很多之前的疑惑,也为提供了很多值得思考和研究的方向。并且在相关系数的检验和每个公式的来源都做了详细推导。在一元函数推广到多元函数过程中有哪些异同点,我们如何在以后的学习中应用这些方法,如何进行横纵向的比价对比,这也是我们以后学习过程中需要积极总结的。最后衷心感谢储老师给我们指导。我们会端正态度,积极学习数学建模,为以后的理论学习逻辑思维锻炼打下基础。
5.电科171侯逸农 本次数学建模上我们新学习的知识是多元统计分析。在上课的一开始,储惠琴老师就告诉我们有关于这一块的知识点很多,三节课的教学时间远远不够,如果细细讲下来恐怕一个学期的时间也不够。所以她的教学目的是不要求完全掌握这种方法以及熟练使用这个方法去解决一些实际问题,而是要求我们,在遇到相关类型的问题时,脑海中能够想到去调用这个方法,也就是知道此种方法适用于何种问题就可以了。剩下的那些就靠我们自己在课下慢慢摸索探究。 数学建模这门课程本身就具有难度,所以我学起来也很吃力这一点毋庸置疑。刚开始听课时我还能做到专心听讲,对那些基础知识也能有个大概理解。但是随着知识的深入,我就越来越听不懂,于是我开始气馁,不能再集中注意力,在课程后半段已不再认真听讲。这是我自身需要反思的地方:课程的难度不是不认真听讲的理由,最起码要做到对课堂的尊重并重视课堂效率。这是我在之后的课程中需要改进的地方。
6.车辆171鲍梦媛 褚慧琴老师为我们讲授了数学建模之多元统计的课程,大量概率论的知识让我听讲的时候很迷糊,但是也使我对这方面的兴趣更深厚,课后需要大量的学习才能对这方面的知识了解更多。老师重点讲了最小二乘法及参数估计。老师的目的是让我们对多元统计分析有大致了解,以后遇到问题能够想到用这种方法解决。整整2个小时,老师滔滔不绝地为我们讲解了大量的知识,让我感受到老师的深厚知识底蕴。而这所需要的积累一定是很多的,不积跬步,无以至千里。 经过上午的学习,我深刻地感受到自己所欠缺的很多,需要学习的地方也很多,前路漫漫,自己需要提高的地方有很多。
7.建电172雍家伟 周日上午九点半,我们在数理学院老师储慧琴的带领下开始了数学建模的第二课—多元统计分析,回想起第一次课潘道远老师的数学建模之数据拟合,我感触良多,从这两次的课程初步了解到了数学建模思想对于提升大学生思维能力和实践操作能力的提升有很大帮助,数学建模属于一门工程类数学、应用类数学。 虽然这次课很难但在老师的帮助下我还是学到了不少东西,至少对数学建模这个东西有了深刻理解。
8.通信171孙瑜 2019年3月10日,菁英班老师为我们请来了储老师为我们讲解数学建模数据分析的支持,充实的半天课程让我对数学建模的数据分析有了自己新的理解。 老师首先为我们讲解了关于线性回归的知识,在没有了解过数学建模之前,对线性关系只有最浅显的了解,而今天老师从线性回归分析的概念含义到回归函数为我们系统的讲解了建模线性回归的知识,对我们的数据分析体系有了巨大的冲击,夯实了我们的数学建模知识,同时又通过随机误差项的分析让我们学习的知识更加深入了很多,了解到比平时更多的知识。 从这两次的课程初步了解到了数学建模思想对于提升大学生思维能力和实践操作能力的提升,数学建模属于一门应用数学,这门课程要求学会如何将时间问题经过分析、简化转化为一个数学问题,然后用适当的数学方法来解决。数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能够近似“刻画”并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。为了使描述更加具有科学性,逻辑性,客观性和重复性,我们采用普遍认为比较严格的语言来描述各种数学现象,这就是数学建模的模型。 数学建模解决的问题绝不是单一的学科问题,它除了要求我们要具有扎实的数学基础知识外,还需要我们不停的学习和查阅资料,除了我们要学习许多数学分支问题外,还要了解工厂生产、经济投资、保险事业等方面的知识,这些知识绝不是任何专业中都能涉猎的,它能极大的丰富和拓宽我们的内涵和知识面,让我们感受到了知识的重要性,也能领悟到“学习就是不断发现真理的过程”这句话的真谛所在,这些知识必定能为我们以后的学习和生活打下坚实的基础。从现在我们的学习来看,我们都是直接受益者。 最后,希望老师多为我们安排关于数学建模的课程,让我们能够对建模有更多的学习和了解,非常感谢菁英班这个平台给我们提供这种优质的学习资源。
9.金融中外171杨玲 三月十日上午九点半,储慧琴老师给我们讲解了数学建模的多元统计分析。老师深入浅出,由繁到简,从一元回归分析到多元回归分析,从简单的一元线性回归模型展开,逐个分析各个符号所包含的内容以及各方程的组成成分,让我们对相关分析,相关性的内涵都已有了一个大致和初步的认识。老师还教导我们在解释变量的选取过程当中要注意各个变量之间是否相互独立,随机误差项是否包含与解释变量的线性关系等等。 通过整整两个小时的学习,我们对最小二乘估计有了更深刻的理解和认识。在学习的过程中,我们不应当舍本逐末,不能倍问题复杂的表象所迷惑,而应抓住主要因素,坚定方向,时刻牢记自己的最终目标,并且夯实基础,才能建立更稳固的知识体系,十分感谢老师的耐心讲解和辛苦付出,让我获益良多。
10.自动化172操畅 周日上午九点半我们在储老师的带领下开始了数学建模之多元统计分析的学习,这也是我们在菁英班学习建模的第二课。 本次课程分为简单线性回归模型和多元线性回归模型两个版块。老师从回归函数图像入手,向我们大致地讲解了线性回归的含义及其用处,分析了线性与非线性的区别。通过实例,我们了解到回归函数的基本表达方式,接触到了随机误差项的概念,更是学习到了最小二乘法及参数估计。推理过程虽然有些繁琐,但在老师的耐心讲解下,我们也能知道其原理及其使用范围。实例中的图像虽然简单,但涉及到了问题却很难用我们之前学习到的知识解决,简单线性回归方程把难题化简,给出了最为简易的解决方案。 由于时间问题,后面的多元线性回归方程我们没能得到老师的详细讲解,只是对它有个大致的了解,但我觉得已经足够。知识不能仅仅靠老师授予,方向已经在前,我们要自己一路摸索,细细咀嚼每一个知识点,吃通吃透,为自己的学习之路再拿下一城。 晚上11点的时候,有同学在群里发了此次课程的PPT和数学建模、数学实验的相关解析,不仅为我们总结了课堂的全部内容,更是为我们拓展了课外知识。菁英班总是会让人觉得有人时时刻刻在背后默默付出,学习不再是孤身作战,而是有人陪你披荆斩棘,一往无前。相信我们在并肩作战的互励下,一切都会事半功半。
11.电气中外172邓杨林 周日上午九点半在储老师的带领下,我们开始了数学建模的第二课——多元统计分析,先是讲到了回归方程,分为简单的一元回归和多元回归,虽然课程只有短短的两个小时,但是老师讲的很精彩,很有实际的意义,让我联想到了第一次建模课老师的数据拟合,给出一堆数据,让我们计算出某种纤维的强度与拉伸倍数的关系,它们之间存在着某种线性关系。比较与多元统计分析,它更简单,因为给的数据类型很少,我们不必要选择,但是在多元统计分析中,我们需要选择数据,这对初学者可能很难,根据惯性思维,我们可能会选择,相近的,有联系的,但是不尽然,我们需要选择趋势不相同的数据类型。还有在处理大量的数据时,我们要学会用平均值来代替一般数据。这是一个高效的方法,不会对一堆数据感到头疼。老师讲的很多,需要我们课后花时间去巩固,如果你有兴趣!希望在后面的课程中学到的越来越多。
12.材科172邵启婷 今天有幸参加了储老师的数学建模课,相比较上周的建模课,储老师更多的给我们讲解了数学建模的理论知识,也针对我们的学习情况给我们安排了最适合我们学习的学习节奏和课程讲解。通过对两节数学建模的学习,使得我对数学有了全新的看法,也因此感觉到数学这门课程与我们的生活是密不可分的,开展数学建模的学习是提升我们综合能力的好机会,并且也使得我们又多了一门技能。数学建模所解决的问题不是一个单一的数学问题,它要求我们除了有扎实的数学功底外,还需要我们去不断的查阅资料,并且还要能熟练的应用计算机的软件。所以它能极大的拓宽我们的知识面,这些知识也能为我们将来的工作打下坚实的基础,也让我理会到学习是不断发现真理的过程,并且它给我们带来的知识面不是任何专业都能涉及到的。在学习数学建模的过程中,我充分的体会到了数学给人们带便利实在太大了,在涉及到现实的工业生产中,它能给企业的利益最大化,并且也能节省国内的能源,所以人类要是离开了数学建模,那后果真是不堪设想。其实数学建模对于我们并不陌生,在我们的日常生活和工作中,经常会用到有关建模的概念,而在学习数学建模以前,我们面对这些问题时,解决它的方法往往是一种习惯性的思维方式,只知道要这样做,却不知道为什么会这样做。现在我们这种陈旧的思考方式已经被数学建模转化成多层次,多角度的从问题的本质出发的一种新颖的思维方式了,这种凝聚了多种优秀方法为一体的思考方式一旦被掌握了,它能转化成你自身的素质,并且能在你以后的生活和工作中继续发挥着作用的。我希望在今后的学习中,能够继续保持对知识的学习热情,努力提升自己。
13.应化171周晓妍 三月十日上午,菁英班邀请了数理学院的储慧琴老师来为我们做数学建模讲座,内容是多元回归分析。虽然之前听过相关内容的讲座,可这次课程依然让我受益良多。 首先,老师为我们解释了什么是多元统计分析:多元统计分析是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律的一门统计学科。它包括许多内容:聚类分析,主成分分析,因子分析等等,老师在这次讲座中为我们介绍的是因子分析,特别强调了降维的思想,用少数几个假想变量来反映原来众多变量的主要信息。 其次,老师给出了因子分析的数学模型,在模型中,观察数据被分解为公共因子,特殊因子和误差三部分。通过学习可以知道,因子分析的首要任务就是估计因子载荷和方差,然后给因子一个合理的解释。 短短的两个小时也许并无法将多元分析的全部内容传授给我们,但老师依然耐心细致地讲解着原理和细节,比较遗憾的是由于时间关系,缺少了上机操作的过程。在这里,也希望自己可以每天坚持学习新的知识,丰富自己。永远不要觉得自己什么都懂了,什么都会了。其实自己还差的远呢。需要学习的东西有很多很多,现在所了解的只是其中很小的一部分。只有不断的去探索、发现、学习,才能更好的成长。在成长的道路上虽然很多坎坷,但是当你经历过这些坎坷之后,前面的就是一片光明。岁月匆匆、人影重重,春意正浓,人生脚步不止,学习不止。
14.物联网172班张蓉 2019年3月10日,由褚慧琴老师给我们讲数学建模之多元线性分析,这部分很难,老师说想让我们知道这个分析问题以及解决问题的方法,希望对我们以后的学习有一定的帮助。 老师首先给我们介绍一些基本概念,比如:什么是回归分析,回归分析与相关分析的区别,线性关系与非线性关系。重点介绍了最小二乘法及参数估计,通过短短的两个小时,我明白了一些基本概念以及基本性质,看似复杂的公式被老师讲解后也没有想象中的那么难记。最后老师带我们看了一下拟合直线的性质,以便检测模型好坏。 两个小时的课程,内容还是比较多的,想要掌握并不简单,感觉听的都是模模糊糊,似懂非懂,因此,我们课下还要多下点功夫,多复习复习数学基本概念,多查查资料,相信以后的我们能够学会更多的建模理论知识并运用到实践中。
15.电科171盛晟 第二次的数学建模课程主要讲线性回归分析,回归分析用于研究一个变量(称为被解释变量或因变量)与另一个或多个变量(称为解释变量或自变量)之间的关系。线性回归有简单线性回归与多元线性回归,两者方法大致相同,只因变量的单一或多个而分开。老师以例题的形式展开,主要讲解了一元回归和其中掺杂的知识点。老师带领我们走了遍整个分析的过程,自己也对整个线性回归有了一定的了解。其中重要地讲解了最小二乘法其性质和标准化,让我们感受到了其重要性。对自身而言,整个课程内容较为复杂,较难掌握,还需自己再加以巩固,消化。从这节课中自己学到了很多,也让自己察觉到了自身的不足与缺陷,自己还需更加地努力学习,提升自己。
16.高分子172孙道萍 2019年3月10号,在储慧琴老师的带领下,全体菁英班同学一起学习了数学建模之多元线性分析课。因为我的专业是高分子材料与化学,那大二上的时候我学习了概率论的相关基础的内容,这也是我第一次感受到自己学习的内容与数学建模息息相关。通过老师的介绍,我们加深了对多元线性回归模型的认识,只有建立一个准确的数学模型,我们才能够用理论知识与实践相结合得出我们想要的结果。回归分析法在分析多因素模型时,更加简单和方便; 运用回归模型,只要采用的模型和数据相同,通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果,但在图和表的形式中,数据之间关系的解释往往因人而异,不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的;回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低,提高预测方程式的效果;在回归分析法时,由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少,要注意模式的适合范围,所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题,受多因素综合影响时使用,由此可见此方法对于数学建模的必要性与重要性,课堂上学习的理论是有限的,而概率论的深度是无限的,所以我们要通过自己更加努力的探索获得更加多元化的知识。既然菁英班给我们提供了这样一个好的平台,那么就努力吧!
17.电气172程灿 周日上午开展了第二次数学建模课程,由储慧琴老师授课,课题为数学建模之多元统计分析。老师从简单的线性回归模型讲起,介绍了回归模型的几个基本概念,之后着重介绍了最小二乘法及参数估计,以及参数的假设检验和置信区间,有些公式似曾相识,是在大二上学期的概率论与数理统计课程中学习过,但当时仅仅停留在记忆公式,遇到题目直接套公式,没有思考过公式的意义以及推导过程。很可惜由于时间的原因,很多知识点没有办法细细展开,只是笼统概括,需要我们在课下自己花时间认真研究。数学建模的思想不是一次课两次课就能很好建立的,需要长期的耐心学习以及保持一颗主动好学的心。
18.金融171赵雨 在上次的建模课程中,潘道远老师带我们走进了数据拟合的世界,学习使用Matlab软件进行基本的操作,而这次课程,储慧琴老师教我们关于多元统计分析,主要是说一元线性回归模型,在这里学习了不少东西,有的东西还需要自己课后再多下功夫,再多多琢磨,或许才能听懂,熟悉里面的奥妙,由于课程中,有的问题比较难,老师说可以先知道有这个东西存在,然后再后续好好研究研究,上课的过程中,也发现了自己的不足,上学期的概率论没有好好学习,虽然老师说的是东西有印象,但是具体是说什么的,这个东西是怎么运用的,差不多都忘记了,以后在学习中,不应该偷懒,还是老老实实地学习,书到用时方恨少,就是这个道理,没有事的时候,可以复习之前的学习的内容。最后挺佩服老师的,竟然连续说了两个多小时,中间还没有歇息。
19.材料171张庆达 一如既往,我们相聚在同一时间,同一地点,上数学建模课。 今天老师给我讲解的是数学建模之多元数据统计,老师给我们认真讲解了相关知识,我很开心,因为我今天的数学建模课完全听懂了,这对我来说算是一个很大的进步,上一节课完全是云里雾里,希望这是一个好兆头。 在今后的学习中,我还要加强数学思维的锻炼,不断加强模型构建的本领,只有这样才能好好的学完这门课。今天,老师很认真,讲的东西很实用,我从中收获不少,感谢老师的辛苦教学。 最后立一个flag吧,自学MATLAB软件和ug,希望能有所收获!
20.自动化172邢蕾 上午储慧琴老师给我们上了一堂多元统计分析的数学建模课,让我们受益匪浅。在这节课上老师主要给我们介绍了多元线性回归和最小二乘法,以及如何用它们来建立数学模型。老师从回归的定义和一些基本概念出发,逐步向我们介绍了多元回归和最小二乘法,从身边的例子出发,通俗易通,深入浅出。最后给我们介绍了最小二乘法及参数估计,让我们了解了这种方法的性质和使用条件。 自身的体会是,多元线性回归的方法的应用范围很广,适合于多种数学问题的建模,但是以前也只是初步的了解,并不能很好地把这种方法运用到实际的数学问题中。通过课堂的学习,我对这种方法更加地了解,但是我想光靠老师在课堂上的两个小时是远远不够的。在老师上课的基础上,我相信自己再通过课外的自学就能达到事半功倍的效果。
21.统计171刘钰文 这周学习了有关多元分析的知识,了解了最小二乘法、残差、参数估计的计算方法,还有一元回归线性参数检验与置信区间、拟合优度的判断、点预测等,在课上,储老师也提了很多关于数理统计的知识,现在正在学数理统计这门学科,其实真的很不简单,学起来很吃力,但这科又是统计的一门基础学科,所以自己要多找些视频课来看,为了自己有关建模知识的学习,也为了以后学习的统计相关知识。课后也要进一步学习有关多元分析知识,学习建模也是一个不断积累的过程,要不停地学习,继续积累。
22.机械171镇梁 这一次学的是多元统计分析方面的知识,一共两个多小时。经过学习我们了解了最小二乘法,从一元回归到多元回归方面的知识。刚开始还是能听懂,后来随着深入讲解自己感觉一知半解的。所以说最好的学习方法还是靠自学。自己刚开始接触数学建模方面,想要学好就得自己多花时间,多和优秀的同学一起交流,共同进步。虽然自己现在觉得有点困难,但是我相信只要自己坚持下去,一定会有所收获,真正的成为精英!
23.自动化174 姚笑莲 我们的第二次建模课程由储慧琴老师带领我们了解了多元分析的有关知识,老师跟我们说明了我们的课程时间等原因,我们只能通过简单的例子和一些理论知识来讲解。由于我们每个人课程进度的不同,我们专业才刚刚开始接触概率论与数理统计课程,所以很多地方我仍有很多听不懂的,一元分析是基础,我们面对很多数据的时候,要学会选择与研究主题相关的数据,有价值的数据,对其按部就班地分析。在课堂上,我们了解了最小二乘法、残差、参数估计等我有所接触过的计算方法,还有一元回归线性参数检验与置信区间、拟合优度的判断、点预测等。 虽然课程中有很多陌生的词汇,但我会慢慢积累,将概率论这门课学好,将高数、线性代数等课程熟练运用,及时复习巩固知识点,我相信,水滴石穿,积累是学习的重要一步!
24.电科172 刘浩 今天的建模课是一元线性回归方程跟概率论大大相关,由于我们专业上学期学过了概率论,所以听起来不是难以接受的,内容也能听懂。课上大量的使用了概率论中的名词,给我一个打击,我发现我概率论有些内容忘记了,所以我花了一下午的时间在图书馆回顾概率论的知识,温故而知新,然后我又回过头来再看老师上的内容,发现有了更多的思路,找到了课上最核心的知识点,然后对其理解,最后在matlab上输入代码找找感觉。当图形出现时内心还是有些欣慰的,因为每节课都能学到一些东西,每次课都有一点进步,这样日积月累我相信最后会获得长足的进步。 建模课不像我之前认为的那么枯燥,即使大量的内容没上完,但是正是这些没上完的知识使我有了动力去探究去深挖其中的东西。探究过程中便来了兴趣,一步一步逼近答案,一点一点获得快乐。
25.通信174 王璐 上周末我们又开始了新的数学建模课程的学习——线性回归。在科学实验中,我们经常需要对被测量参数间的关系进行拟合,以便找出它们之间可能存在的内在联系。回归分析,就是寻找被测量参数间关系的最有力的数学工具。学习的目的是通过对实际问题的处理,进-步理解回归分析的基本原理,掌握利用计算机进行线性回归分析的方法。 我们学习到了回归分析的含义:回归分析(Regression Analysis)用于研究一个变量(称为被解释变量或因变量)与另一个或多个变量(称为解释变量或自变量)之间的关系。对于两个具有线性关系的物理量之间,采用一元一次回归分析所建立的两者间的关系方程式具有最小的误差。这是因为回归分析是建立在使测量值与估计值间的残差平方和为最小的原理下确定的关系方程。我们也学习到了最小二乘法的参数估计、一元线性回归参数的 t检验与置信区间等等。数学建模最终要靠自己的自主学习和课后实践才能熟能生巧,将知识真正的学习应用到。我相信只要通过自己的努力与认真,一定会满载而归!
26.通信171王满满 通过学习数学建模训练,对我的收益不逊于以前所学的文化知识。而且,我觉得数学建模活动本身就是教学方法改革的一种探索,它打破常规的那种老师台上讲,学生听,一味钻研课本的传统模式,而采取提出问题,课堂讨论,带着问题去学习、不固定于基本教材,不拘泥于某种方法,激发学生的多种思维,增强其学习主动性,培养学生独立思考,积极思维的特性,这样有利于学生根据自己的特点把握所学知识,形成自己的学习机制,逐步培养很强的自学能力和分析、解决新问题的能力。这对于我们以后所从事的教育工作也是一个很好的启发。 总之,“一份耕耘,一份收获”。作为一名对数学有着浓厚兴趣的学生,我深刻地感到了自己在程序的编制和软件应用以及自学能力,有了很大的提高,并将对我今后的专业学习有很大的帮助。想到这里,我不由得被老师的良苦用心所感动,为我们创造了如此优越的学习条件,处处为学子着想。因此,在今后的学习中,我会保持这种学习的劲头,刻苦努力,争取以更优异的成绩。 随着科学技术的飞速发展,人们越来越认识到数学科学的重要性:数学的思考方式具有根本的重要性,数学为组织和构造知识提供了方法,将它用于技术时能使科学家和工程师生产出系统的、能复制的、且可以传播的知识……数学科学对于经济竞争是必不可少的,数学科学是一种关键性的、普遍的、可实行的技术。从第一次学习到当前的第二次关于方程的讲解让我坚定了继续数学建模学习的心,希望能和大家共同进步。
27.土木174 张克松 三月十日这天,我早早的就来到了上课地点,迫不及待的想听储慧琴老师讲课。因为上学期的线代老师就是她,她的课很有意思,讲的非常好。我们也听的津津有味。 通过老师的授课,我对数学建模又多了一层了解。老师主要通过细说一元回归线性分析,来处理相关变量,略讲了一下多元回归函数。老师也详细的介绍了最小二乘法的公式以及如何运用,略微提了一下最大似然法。最大似然法是和我们上学期所学概率论相关的一个求参数的方法。这次课程和概率论有许多莫大的关联,也让我们简单的复习了上学期的课程,明白了各个学科都是存在联系的,没有绝对的独立学科。在大家认真听课的前台下,时间过得很快,下课铃声响起了,感觉意犹未尽,还想继续听下去…… 很高兴能参加储老师的授课,收获颇多,在今后的学习中还要自己多多查找相关资料,努力丰富自己,学习更多的建模知识,虚心请教师友,取得好成绩。
28.金融171 邵佩琴 第二次数学建模的学习没有第一次那么盲目,富有挑战性和趣味性的知识似乎引起了我全部的注意,课程越往下听越觉得深奥也越觉得找到了学习之中更深层次的意义。虽然目前所学两节课都有一定的难度,但是这并不妨碍我们对他保持充分的热情与热爱。课上不懂的疑惑的,我们会几个人在课下集合在一起一起思索、一起去分享各自的看法,既让我们获得了知识又让我们收获了友谊。相信自己也相信菁英班的每位同学能够将那份初心与热忱永远的保持下去,不忘初心,方得始终,越努力,越幸运。
29.机制171 任英虎 今天的数学建模课,老师着重和我们讲授了数学建模一元线性回归方程的知识,这次的数学建模课对于我来说稍微有一点超纲,本次上课的内容很多都涉及到了概率论的知识,而我们这学期才刚刚开始接触概率论的知识,所以相对吃力。但是我并没有早早放弃,我仍然坚持听着老师用PPT的图形讲授,总算是到最后听出了一些眉目,也让我更加坚信自己是可以接受全新的知识的,只要我的态度足够认真。 最后,我很感谢老师两个小时不知疲倦的讲授,也希望这两个小时能为我后来学习概率论线性回归方程提供帮助!
30.土木174张旭炎 这次的建模课由褚慧琴老师为我们讲授了数学建模之多元统计的思想,老师通过收入与年龄散点图为例,首先求其平均数然后用线性函数进行截距斜率的拟合,并介绍了回归分析以及回归函数、随机误差项的概念,通过对概念的理解明白了自然界中所有的数据都是随机变量的科学观。 主要内容放在了最小二乘法及参数估计,包括古典线性回归方程模型的相关假定、模型参数估计方法及原理、拟合优度评价及修正拟合优度公式,通过这些内容的学习逐渐明白了如何将多组复杂的数据进行整理,归纳出因变量与不同解释变量之间的关系,并通过二乘法和最大似然估计法进行参数估计,最后用修正拟合优度来验证解释变量对因变量的影响,找到相关系数较大的作为最终的解释变量相关性不大的放到随机误差项处理。整个过程需要扎实的数理统计的基础作为理论支持,还需要课下多多温习,相信以后通过努力可以慢慢地接受不同的建模的基本方法和思想。
31.电气173谷陈 2019年3月10号周日,我在数理院参加了储慧琴老师的数学建模之多元统计分析。老师讲的很用心,重点讲了最小二乘法;老师的目的是让我们对多元统计分析有个大致的了解,期望我们在以后的一些可能类似的情景中会有这种方法的印象。 从9点30到11点30,连续讲了两个小时 一秒钟都没停过,真的很厉害!在这琳琅满目的知识宫殿门前,我再次深深地感受到了自身在知识面前的无助与渺小,我还有很长很长的路要走啊,我感受到了数学的博大精深;有些知识让我感受到了“看不透,摸不着的犹抱琵琶半遮面的朦胧美”;有些知识让我感受到了“让人惊呆了的,飞流直下三千尺的震撼美”······ 经过今天上午的学习,我感到路还很长,需要我们不断行走,也让我想起了牛顿,要努力做个在知识的海洋沙滩边高兴的捡贝壳的孩子。
32.机制173庞艳杰 今天听老师讲数学建模,老师多次提到概率论与数理统计的知识,我现在还在学习概率论与数理统计,概率论的应用的范围那么广,所以一定要好好学习。相关系数越大,变量的相关性越强。我们生活中的事件基本上都是随机变量,事件的结果是随机变量的一次取值。比如说进行一次考试,过几天再次考同样的试卷,考出的分数很大概率是不一样的。在一组数据中,数据量越大,平均数越具有准确性,能更好的反应整体数据情况。假设检验的过程中小概率事件在很少的实验次数下事项不会发生的,如果发生了将证明原假设是错误的。
33.自动化174徐归 今天的储老师给我们上了数学建模之多元统计分析,告诉了我们一些常用的数学统计及对数据的处理方法。确实学好数学对我们处理一些问题颇有帮助,特别是统计分析可以帮助我们可以从海量的数据分析中得出结论。老师说到课堂上只能简单的去介绍一些方法,给我们介绍了最小二乘法等数据处理方法,让我们在课下花更多的时间去探索,这样便会发现收获颇多。确实,我想大学的学习,老师起的是一个引导作用,重要的是在于个人的主动学习。我们菁英班的学子,更要发挥主动学习的精神,再创菁英班的辉煌。
34.车辆171朱会如 周日上午我们又上了数学建模课。在这次课上,储慧琴老师给我们讲了数学建模之线性回归。老师先是给我们讲了回归的定义和回归的几个基本概念。老师开始用一个问题来给我们讲解,后来,提出了最小二乘估计量的性质和一元回归模型的估计。老师分别给我们讲了简单线性回归和多元线性回归,并分别给我们讲了各自的性质。老师在课上认真的给我们讲了题目和一些性质,并引导我们去理解。在最后,老师给我们介绍了数学建模可以应用的软件。虽然只是几个小时的学习,但是在老师的讲解下,仍然是让我知道了很多东西,有些东西当时不是很理解,在课后就要多花点时间去理解,去钻研。也让我对数学建模越来越感兴趣,即使有很多不懂的地方,但更加要认真的去学习。
35.电子173郭庆 星期天上午,阳光明媚,天气晴朗。我和室友吃完早饭便早早的来到了3教。今天上午是数理学院储慧琴老师给我们讲的多元线性回归方程。在之前的概率论与数理统计这一课程中也提到了一元线性回归,只是学的比较少。而Matlab也是现在我们数学建模课程中所学习的软件,一开始,储老师给了我们一个工资与年龄之间的关系的数据,通过对案例中数据的分析可以建立比较符合数据的模型从而进行预测。通过储老师的讲解,我对多元线性回归方程有了更多的了解,包括多元线性回归方程的一些性质和求法。这次课程老师讲的很辛苦,我们听得也很认真,从9.30一直讲到了十一点半,我们也算是度过了一个充实的上午。更重要的是还学习到了知识。
36.化工171朱梦龙 昨天上午我们班开始了第二次数学建模培训,关于线性回归方面的。 开始的线性回归很简单,就和高中学的差不多,能够听懂和理解。但是慢慢的,开始深入了,牵扯到大学概率论得了,我就不太会了,因为概率论没有学过。老师说这里内容应该很多的,这次简讲不能讲的全面,而且会很快的。因为自己并没有提前预习,看建模的书,所以这两次的学习都不好,都不太会。感觉自己现在学习状态并不好,还是有些寒假的散漫,没有完全回到学习状态来。感觉自己需要快点调整一下了,毕竟已经开学好久了,耽误了好久的时间了。加油吧。
37.土木172范明月 2019.3.10,储慧琴老师给我们上了数学建模之多元线性分析课。这次课程相比上次潘远道老师的数据模拟课,我对自己又充满了信心,大都能听懂了,与第一次的数模课给人的感觉完全不一样。 在这次学习中,老师主要教我们从哪些方面分析一个事物的相关性,如何分析自己做出的模型,以及模型对自己问题解决的重要性。很喜欢老师说得那句话,如果你自己做出的模型,自己都不会分析,那么你的这个模型就是失败的,没有用的。 通过这两次课程的学习,我感到要想做好数学建模比赛,一要有MATLAB熟练的应用程度,二要有更近一步的数学知识,对MATLAB做出的模型进行恰到的分析。 在数学建模中,我看到了数学的重要性,更明白了自己在课堂上学得真的都是些最基础的内容,以后的道路还很艰难。但我始终相信,纵使前方风雨不断,我亦砥砺前行。
38.电子171姜玉昆 今天由储老师为我们讲授数学建模之多元统计的思想,老师通过年龄与收入的散点分布图开启课程的导入,老师介绍了相关数据拟合、线性回归函数的知识,自己对社会生活中的相关数据有了科学的认识。 通过储老师对我们讲解一元线性回归和多元线性回归的时,都和数据拟合中最小二乘法和参数估计有着千丝万缕的联系,这些相关知识在概率论和数理统计的课程中,当时上课老师都有所提及。通过这些内容的学习,我懂得该如何去对一些复杂的数据进行处理,自己归纳变量和解释变量的联系以及通过最大似然估计和最小二乘法进行参数估计等等,总之就是通过这些方法,对大量的数据集进行处理,得到自己所需求得线性回归趋势。这说起来简单,但是需要我们不断地联系,才能将老师所教授的知识转化为自己的知识,去应用到生活当中。
39.软件172袁野 3月10日上午,上了储慧琴老师的数学建模之多元统计分析课。依旧汗颜,不过相比上一次建模课,这次倒是可以听懂一些。虽然理论上的东西没太掌握,更多的是针对某一类问题的思考方式以及处理方法。既然课上的点拨是抛砖引玉,那么就有必要找时间恶补一下。毕竟自然界的数据都可以视为随机变量,为了让自己所身处的“实验”更贴近想要追寻的真值,就必须对“实验”投入的更多!
40.电气173王思成 2019年3月10日菁英班开设了第二堂数学建模课,这次课可以说是对概率论与数理统计课程的一个延伸。虽然我上学期刚学过这门课程,但经过一个寒假的遗忘,有些概念已经不是很熟悉了。这次课所学到的知识并不是十分简单,但是经过课后的巩固复习,可以发现其中包含的许多内容都是曾经学过,正好借此机会重新温习一次。这次课程的主要内容是简单线性规划模型,回归分析,相关分析,回归函数,随机误差项,一元回归模型的估计,最小二乘法等,经过此次课程,为以后的学习打下了基础,获益匪浅,不虚此行!
41.化工171王哲睿 今天老师给我们带来了数学建模之多元统计思想,为我们介绍了一些常用的数学统计及数据处理的方法。一开始,老师用工资与年龄之间关系数据,说明了对数据的分析可以建立符合数据的模型并进行了预测。老师主要为我们讲解了最小二乘法和一元回归模型,最后提到了多元回归分析及修正拟合优度公式,其实这只是一元回归的一种推广。老师上课时多次提到了概率论的相关知识,因为我还没有学过这门课,感觉有很多知识不清楚,不了解,不明白。关于这部分的知识,我们还需要课下自己多琢磨,多研究,老师只是知识给我们一个引导作用。建模的路真的很长,这节课让我充分认识到了自己的不足,我希望通过自己的努力可以逐步掌握建模的基本方法和思想,和小伙伴们一起探索数学建模的奥秘。
42.电子173章宏伟 这次的数学建模课,由褚慧琴老师上课,课题为多元统计,在上课的过程中,多次提到了最小二乘法,线性代数的知识,老师连续讲课讲了两个小时,中途未曾有任何休息,师傅领进门,修行在个人,何况老师也如此用心,我们又有什么理由不好好努力呢?身为菁英班的一份子,一定要身体力行,主动学习。数学建模的要求很多,知识面覆盖也特别广,只有不断的积累与努力才能做好这件事。虽然自己的能力尚且不足,可是两次的数学建模课程,让我对数学建模充满了兴趣,希望自己可以认真的学习matlab这个软件,并不断的积累自己的知识,在以后的时间里做的更好。
43.环工171刘睿健 在数学模型的构建过程中经常会遇到对测量、收集、计算数据的分析、整理等问题。解决这类问题的常用方法便是借助计算程序,把大量实验数据进行可视化或者函数化处理,以期得到直观认识。 第二次数学建模课仿佛回到了高中,确实有这种体会,但以原先拿来套路做题的方式理解数学建模就要大打折扣了。老师详细解说了最小二乘法极其一系列的问题,通过应用举例大量计算通式化,从中看出数据的各种动态。 结合第一次运用MATLAB,最小二乘法类似的问题还需要自己训练加以应用,学以致用还需要慢慢来!
44.工程172黄秋凡 今天老师给我们带来了数学建模之多元统计思想,为我们介绍了一些常用的数学统计及数据处理的方法。一开始,老师用工资与年龄之间关系数据,说明了对数据的分析可以建立符合数据的模型并进行了预测。老师上课时多次提到了概率论的相关知识,因为我还没有学完这门课,感觉有很多知识不清楚,不了解,不明白。建模的路真的很难,我充分认识到了自己的不足,我希望通过自己的努力可以逐步掌握建模的基本方法和思想,和小伙伴们一起探索数学建模的奥秘。
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