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（1）减弱数据的异方差性（2）如果变量本身不符合正态分布，取了对数后可能渐近服从正态分布（3）模型形式的需要，让模型具有经济学意义。解释型回归更多的关注模型整体显著性以及自变量的统计显著性和经济意义显著性即可。（1）回归分为解释型回归和预测型回归。如果自变量中有定性变量，例如性别、地域等，在回归中要怎么处理呢？（2）可以对模型进行调整，例如对数据取对数或者平方后再进行回归。思考: y = b + b1*Inx;（3）数据中可能有存在异常值或者数据的分布极度不均匀。本文由博客一文多发平台。

发现更多计算机知识，欢迎访问Cr不是铬的代码放在最后面!这篇文章是学习模型的笔记。

说在前面，在数学建模比赛中，拉格朗日插值不好，有龙格现象。不多做解释。

上篇文章谈到的层次分析法是有局限性的。比如评价的决策层不能太多，太多的话n会很大，判断矩阵和一致性矩阵差异可能会很大。其次，其无法利用原始的数据来做精确的评价。这个时候就体现出TOPSIS法的好处了。它在原始数据上，充分反映各个评价方案之间的差距。

DBSCAN(Density-based spatial clustering of applicationswith noise)是Martin Ester, Hans-PeterKriegel等人于1996年提出的一种基于密度的聚类方法，聚类前不需要预先指定聚类的个数，生成的簇的个数不定（和数据有关）。在这幅图里，MinPts = 4，点A 和其他红色点是核心点，因为它们的ε-邻域（图中红色圆圈）里包含最少4 个点（包括自己），由于它们之间相互相可达，它们形成了一个聚类。

典型相关分析（Canonical Correlation analysis）研究两组变量（每组变量中都可能有多个指标）之间相关关系的一种多元统计方法。它能够揭示出两组变量之间的内在联系。典型相关分析由Hotelling提出，其基本思想和主成分分析非常相似。首先在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数；然后选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，使其配对，并选取相关系数最大的一对；如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止。（假设性检验）

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（比如：17‐19、36‐38这六个样本作为测试组）比较设置不同的自变量后的模型对于测试组的预测效果。把数据分为训练组和测试组，用训练组的数据来估计出模型，再用测试组的数据来进行测试。为了消除偶然性的影响，可以对上述步骤多重复几次，最终对每个模型求一个平均的准确率，这个步骤称为。于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤。将求出来的beta代入得到的结果大于0.5则预测的y = 1，否则 y =0。已知分类结果的水果ID为1‐38，前19个为苹果，后19个为橙子。