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通過數(shù)據(jù)建模方法分析預(yù)測奧運(yùn)獎(jiǎng)牌榜

2018-03-21 09:07祝子涵
電子技術(shù)與軟件工程 2018年2期
關(guān)鍵詞:線性回歸期望值

祝子涵

摘 要 本文使用線性回歸等數(shù)學(xué)模型,對(duì)獎(jiǎng)牌榜排名從歷史戰(zhàn)績、經(jīng)濟(jì)實(shí)力以及東道主效應(yīng)等方面進(jìn)行分析,并預(yù)測2020年奧運(yùn)獎(jiǎng)牌榜。

【關(guān)鍵詞】線性回歸 獎(jiǎng)牌榜預(yù)測 期望值

1 前言

本文首先介紹奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜預(yù)測數(shù)據(jù)來源和提取方法,然后采用多種數(shù)學(xué)模型分析奧運(yùn)獎(jiǎng)牌關(guān)聯(lián)性、綜合國力對(duì)奧運(yùn)成績的影響以及可能影響奧運(yùn)會(huì)的影響的其他因素,最后給出分析預(yù)測結(jié)論。

2 數(shù)據(jù)來源與提取方法

本文采用的世界各國在歷屆奧運(yùn)會(huì)獲得的總獎(jiǎng)牌數(shù)及各項(xiàng)獎(jiǎng)牌數(shù)由新浪體育提供,各國經(jīng)濟(jì)實(shí)力狀況由世界銀行(world bank)官網(wǎng)提供,提取方法采用八爪魚采集器采用網(wǎng)頁的自動(dòng)動(dòng)提取。

3 數(shù)學(xué)模型

回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變量間定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。按照涉及的變量的多少,分為一元回歸和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。公式為:

(1)

3.1 因變量與自變量設(shè)定

以所得分?jǐn)?shù)x為自變量,該國家在本屆奧運(yùn)會(huì)中所得獎(jiǎng)牌總數(shù)占據(jù)本屆奧運(yùn)會(huì)總數(shù)百分比Y為因變量,進(jìn)行回歸分析。

3.2 擬合程度分析

擬合優(yōu)度(Goodness of Fit)是指回歸直線對(duì)觀測值的擬合程度。度量擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量是可決系數(shù)(亦稱確定系數(shù))R2。R2的取值范圍是[0,1]。R2的值越接近1,說明回歸直線對(duì)觀測值的擬合程度越好;反之越接近0,說明擬合程度越差。

4 奧運(yùn)獎(jiǎng)牌榜關(guān)聯(lián)性分析

4.1 縱向討論歷史戰(zhàn)績對(duì)獎(jiǎng)牌榜的影響

4.1.1 概要

歷史戰(zhàn)績對(duì)新一屆奧運(yùn)獎(jiǎng)牌榜走勢有著至關(guān)重要的影響,主要利用求期望以及加權(quán)求和的方法求期望值,為該國新一屆奧運(yùn)會(huì)只考慮歷史戰(zhàn)績的獎(jiǎng)牌榜,通過一元線性回歸求出期望獎(jiǎng)牌榜與實(shí)際獎(jiǎng)牌榜的相關(guān)度。

4.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

我們提取2004、2008、2012以及2016這四屆奧運(yùn)會(huì)中20個(gè)獎(jiǎng)牌數(shù)最多的項(xiàng)目作為分析對(duì)象。

4.1.3 縱向討論方法

(1) 選取2004、2008、2012三屆奧運(yùn)會(huì)的數(shù)據(jù)求出期望值。分別求出各國各項(xiàng)目三屆比賽排名的平均值。

(2)將20個(gè)大項(xiàng)的期望值按權(quán)重相加。

權(quán)重 = 該項(xiàng)目三屆平均獎(jiǎng)牌數(shù)/20個(gè)大項(xiàng)目總獎(jiǎng)牌三屆的平均數(shù)。隨后我們對(duì)各國家各項(xiàng)目的期望值進(jìn)行加權(quán)求和,得出新一屆奧運(yùn)會(huì)期望的獎(jiǎng)牌榜排名。

(3)線性回歸求期望排名和實(shí)際排名的關(guān)聯(lián)度。

因變量與自變量設(shè)定。

以實(shí)際成績x為自變量,預(yù)測成績Y為因變量,進(jìn)行回歸分析。我們采用歷史戰(zhàn)績因數(shù)計(jì)算對(duì)下一屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜的影響程度。

5 綜合國力對(duì)奧運(yùn)成績影響

5.1 概要

在綜合國力方面主要考慮各國的經(jīng)濟(jì)因素、人口因素、國土面積。

(1)經(jīng)濟(jì)因素【economic】:用各國家GDP占近十年世界總GDP的份額來衡量經(jīng)濟(jì)實(shí)力。

(2)人口因素【population】:人口數(shù)量越多的國家將更有可能挖掘出更多高素質(zhì)的運(yùn)動(dòng)員,進(jìn)一步提高該國的奧運(yùn)成績,

(3)國土面積【Land】:鑒于國家國土面積限制,資源的分配不均勻,這里認(rèn)為以國土大小判定資源情況。

為統(tǒng)一衡量標(biāo)準(zhǔn),實(shí)行給分制,各個(gè)要素所占世界百分比n%*100即該國家在該項(xiàng)所得分?jǐn)?shù)。

5.2 線性回歸

5.2.1 因變量與自變量設(shè)定

以所得分?jǐn)?shù)x為自變量,該國家在本屆奧運(yùn)會(huì)中所得獎(jiǎng)牌總數(shù)占據(jù)本屆奧運(yùn)會(huì)總數(shù)百分比Y為因變量,進(jìn)行回歸分析。結(jié)果有如下幾種情況:

(1)直線關(guān)系:Y=0.006X+0.0288,R2=0.6296。

(2)冪函數(shù)關(guān)系:Y=0.036^0.2842,R2=0.4055。

(3)對(duì)數(shù)函數(shù): Y= 0.0152ln(x) + 0.0406,R2 = 0.4501。

通過以上三種函數(shù)分析,Y與X之間最可能存在線性直線關(guān)系。

5.3 問題回顧

我們將綜合國力分成3個(gè)對(duì)體育比較關(guān)鍵部分,來代表綜合國力,利用給分制,以世界整體水平為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行回歸擬合分析,得出綜合國力對(duì)奧運(yùn)成績的影響;并通過擬合程度檢驗(yàn)準(zhǔn)確性。但該模型尚存在以下缺陷:代表綜合國力因素過少,使綜合國力對(duì)獎(jiǎng)牌影響力說服性降級(jí);迫于時(shí)間壓力,選取國家過少,僅選取了2012屆前十名為代表的;R?偏低,說明在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段做的不夠好。

6 其他因素對(duì)奧運(yùn)會(huì)的影響

東道主效應(yīng),是指體育比賽中主辦地隊(duì)伍會(huì)因?yàn)闁|道主的各方面優(yōu)勢取得出乎平常的好成績的一種現(xiàn)象。歷屆比賽表明,東道主效應(yīng)讓主隊(duì)獲利甚多。奧運(yùn)會(huì)的主辦城市所在國家能取得比此前一屆奧運(yùn)會(huì)更好的成績。

7 結(jié)論--預(yù)測2020年獎(jiǎng)牌榜前十名

首先得出只考慮歷史戰(zhàn)績影響因素的預(yù)期排名;其次得出只考慮經(jīng)濟(jì)實(shí)力影響因素的預(yù)期排名;再乘以各自的影響程度進(jìn)行加和,最終得出的總排名如表1所示。

參考文獻(xiàn)

[1]線性回歸定義http://baike.baidu.com/link?url=doJ1Ds9HEIZ54F_W0jZYwaAEKoGDtQ1_1NLyqush774uG19wfsJHnNTm5mdNHC-C-w7Pz70XeVF9SZXsbPY1L8O0zt56zk9cM7R35M0suwEwxpAXHwhf9lDQ6XblUG3R,2017年2月2日.

[2]新浪網(wǎng):歷屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜數(shù)據(jù),http://match.2016.sina.com.cn/medals/歷屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜,2017(01).

作者單位

石家莊市第二中學(xué) 河北省石家莊市 050000

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