思考數學建模問題的四個問題：
發生了什麼？（描述性統計、綜合評價、分類與判別）
為什麼發生？（關聯與因果分析、比較分析）
未來會如何發展？（**與預報）
現在應該如何決策？（優化與控制）
由上述四個問題總結出五大類數學建模入門方法。
光知道方法還不夠，要多練積累經驗。熟能生巧！
一、綜合評價（多維降為一維）
屬於哪一類？排名是多少？最優方案是什麼？
·模糊綜合評判
·主成分綜合評價、因子分析、灰色關聯分析
·層次分析法（ahp）、熵值法、優劣解距離法（topsis法）
二、分類與判別
·系統聚類分析
·k-means聚類分析
·模糊聚類分析
·貝葉斯判別
·費舍爾判別
·模糊識別
·神經網路
·支援向量機
三、關聯、因果與比較
·兩個變數間的關聯分析（皮爾遜、斯皮爾曼、獨立性檢驗等）
·方差分析與h檢驗法
·通徑分析與標準化回歸
·典型相關分析
·主成分分析
·因果檢驗
四、**與預報
·滑動平均**
·時間回歸**
·殘差修正與新陳代謝灰色**
·資訊隨時間傳遞arima**
·隨機序列的markow鏈**
·多序列回歸**
·神經網路**
五、
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