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详细介绍：数学建模软件介绍 一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。
1.MATLAB的概况 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处 理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多. 当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包.
2.Mathematica的概况 Wolfram Research 是高科技计算机运算( Technical computing )的先趋，由复杂理论的发明者 Stephen Wolfram 成立于 1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。Mathematica 是一套整合数字以及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级科学运算环境。目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广泛使用。
Mathematica 的特色 ·具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，让 Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、 反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。 Mathematica不但可以做数值计算，还提供最优秀的可设计的符号运算。 ·丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。 ·Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形，提供丰富的图形表示方法，结果呈现可视化。 Mathematica可编排专业的科学论文期刊，让运算与排版在同一环境下完成，提供高品质可编辑的排版公式与表格，屏幕与打印的 自动最佳化排版，组织由初始概念到最后报告的计划，并且对 txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性。 可与 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 结合，提供强大高级语言接口功能，使得程序开发更方便。 Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。 Mathematica提供互动且丰富的帮助功能，让使用者现学现卖。强大的功能，简 单的操作，非常容易学习特点，可以最有效的缩短研发时间。
3.lingo的概况 LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中 LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和 LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。 模型建立语言和求解引擎的整合 LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。LINGO提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。 ■ 简单的模型表示 LINGO可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。 ■ 方便的数据输入和输出选择 LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地， LINGO可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。 ■ 强大的求解引擎 LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和整数最佳化。 ■ Model Interactively or Create Turn-key Applications LINGO提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界面可供使用者由撰写的程序中呼叫。 ■ 广泛的文件和HELP功能 LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手。LINGO使用者手册有详细的功能定义。 4.SAS软件概况 SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。SAS现在的版本为9.0版，大小约为1G。经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。在英美等国，能熟练使用SAS进行统计分析是许多公司和科研机构选材的条件之一。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，并在96～97年度被评选为建立数据库的首选产品。堪称统计软件界的巨无霸。在此仅举一例如下：在以苛刻严格著称于世的美国FDA新药审批程序中，新药试验结果的统计分析规定只能用SAS进行，其他软件的计算结果一律无效！哪怕只是简单的均数和标准差也不行！由此可见SAS的权威地位。
SAS系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。SAS系统具有灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS/FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。SAS有一个智能型绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。
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升级&&29.5%当前用户组为 初中生当前积分为 159, 升到下一级还需要 141 点。TA的每日心情怒 17:12签到天数: 22 天[LV.4]偶尔看看III自我介绍萌萌哒
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好厉害呀，涨姿势了
:你大几？准备参加“2016第九届数学中国数学建模网络挑战赛”吗？ 10:47&
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顶一个！！！
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很好的一篇文章啊，感谢楼主
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本课程系统讲解信用风险建模的全流程。学校学习重方法，实际工作重流程。一个高质量的模型既要求预测能力强，又要求运行稳定。这要求建模人员不但通晓各种建模方法的性能，还要对数据生成和采集过程有深入的了解。本课程从基础开始讲解，直到行业实际运用，满足有志于从事信用风险分析工作人员的学习需求。为了展现数据分析师真实的工作情景，本课程使用R进行讲解，并提供SAS程序进行对照。这两个软件是风险建模工程师的必备工具。R语言灵活、算法更新快，但是算法不稳定，很多检验功能不完善；SAS体系结构完善，但是算法更新不够及时。两个软件对照学习并进行算法实现的深入比较，对将来的工作将大有裨益。
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官方公共微信什么是标准差?顺便帮我做一道关于标准差的题 求数据70 71 72 73的标准差
1.具体理论的东西还是在书上或者网上自己查一查吧.
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平均值=71.5（71.5-70）+（71.5-71）+（72-71.5）+（73-71.5）=4标准差=[4/（4-1）]^1/2=1.1547
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如何将大批量数据进行标准差标准化
方法一：规范化方法也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。方法二：正规化方法这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。spss默认的标准化方法就是z-score标准化。用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。步骤如下：1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ；2.进行标准化处理：zij=（xij－xi）/si其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。3.将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。
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提问者采纳
对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，我们通常需要先将数据标准化（normalization）。数据标准化也就是统计数据的指数化现在因参加夏令营数学建模.0编制简单的代码就好了在数据分析之前，再加总才能得出正确结果.0很轻松地将大量数据标准化，可以在网上查到。数据标准化的方法有很多种、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，可以进行综合测评分析，自己在Mathematica 7，利用标准化后的数据进行数据分析，须先考虑改变逆指标数据性质，在Mathematica 7，使所有指标对测评方案的作用力同趋化。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性，即各指标值都处于同一个数量级别上，常用的有“最小—最大标准化”，数据进行标准差标准化的公式你应该知道吧，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，我用主成分分析法。经过上述标准化处理。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面
其他1条回答
这里只介绍Z标准化方法，最后点击确定。该方法是目前多变量综合分析中使用最多的一种方法，此时。基于此字段可以做其他分析。即每一变量值与其平均值之差除以该变量的标准差。无量纲化后各变量的平均值为0，首先将准备标准化的变量移入变量组中。spss的实现步骤，标准差为1，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段，从而消除量纲和数量级的影响spss提供了很方便的数据标准化方法：图例【1】分析——描述统计——描述【2】弹出“描述统计”对话框。在原始数据呈正态分布的情况下。【3】返回SPSS的“数据视图”，利用该方法进行数据无量纲处理是较合理的
标准差的相关知识
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出门在外也不愁用Mathematica编程_百度知道
用Mathematica编程
N+3*N3&#47：p{x=0}=0：M(N)=0*N0&#47，将结果记录在表中，三个标有号码0，从箱中任取一球,N3,N1,N2.实验目的验证数学期望的统计意义就是对随机变量进行长期观测所得数据的平均值2，两个标有号码2、3号球的次数N0.实验过程（1）进行N=100次试验，将过程（1）重复5组，统计N次试验中取得0号球。记X为所得号码;N+2*N2&#47，两个标有号码3,p{x=3}=0、1号球2号球,p{x=2}=0，记下号码后再放回箱中为一次实验.3,p{x=1}=0，则X是随机变量，三个标有号码1.3;N+1*N1&#47、形状相同的10个球.实验内容箱中装有大小数学期望（均值）的确定及统计意义1.2。根据试验;N（2）取N=100，其概率分布为，算出N次试验所得号码的平均值M(N)，你对期望有什么理解.23
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输出结果是概率打字不易; N其中n是重复实验的次数:= RandomInteger[{1, 10};/n &#47, n];probability = Length[Position[list, 10]]&#47，如满意，望采纳n = 2000000
它并不是标号1-10的十个球，用RandomInteger在1-10里随机生成数，要怎么样分辨它是标号为几的呢？为什么要记录生成数在10中的位置呢？输出的概率是表达什么意思？
n = 2000000;list := RandomInteger[{1, 10}, n];probability = Length[Position[list, 10]]/n // N其中n是重复实验的次数，输出结果是概率希望对你能有所帮助。
它并不是标号1-10的十个球，用RandomInteger在1-10里随机生成数，要怎么样分辨它是标号为几的呢？为什么要记录生成数在10中的位置呢？输出的概率是表达什么意思？
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