返回信息流翻论文翻出来以前写的期末作业,用的13年数据,现在看着理论上漏洞百出(懒得改了),不过还蛮好玩的。贴一个摘要和其中一个最终结论。论文太长了,一堆数据和图示。
应用多元统计分析研究F1车手单圈能力
摘要
本文通过22名F1车手在8场排位赛中的数据,分析研究他们在不同情况下的单圈能力,对其进行基本评价和分类。
本文首先介绍了F1(世界一级方程式锦标赛)的相关背景知识,包括数据集中的赛道的基本情况介绍,排位赛基本规则和车手的基本情况,对数据的背景以及挑选数据的方法及选择数据的依据做了充分的说明。
然后文章通过聚类分析,对22名车手进行分类,基本划分成绩等级不同的车手。通过主成分分析,我们得到比利时斯帕赛道的数据与其他数据的差异,作为异常点,通过查找资料得到原因是当时比赛的天气情况与其他赛道不同,数据体现了不同车手在不同天气情况下的表现差异。又根据因子分析模型,找到了干地因子和湿地因子,由车手的因子得分即可得到其在不同情况下的能力水平。
最后,由于之前的分析得到比利时大奖赛的数据选择不是最佳的,在修改数据后,再对数据进行以上的分析,得到相应的结论,并将结论中的不同点予以说明。
摆一个最后结论
根据SAS输出结果,聚类得
第一类:VET/WEB/ALO/RAI/ROS/HAM
第二类:MAS/HUL/BUT/PER/DIR/SUT/RIC/VER/GUT/MAL/BOT/GRO
第三类:PIC/VAN/BIA/CHI
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GSpeed机器人发帖
翻论文翻出来以前写的期末作业,结论还挺有意思的
KimiEmily
2015/3/4镜像同步11 回复
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9 条回复
跪了……
【 在 KimiEmily (苏禾丁) 的大作中提到: 】
: [size=5]翻论文翻出来以前写的期末作业,用的13年数据,现在看着理论上漏洞百出(懒得改了),不过还蛮好玩的。贴一个摘要和其中一个最终结论。论文太长了,一堆数据和图示。
: 应用多元统计分析研究F1车手单圈能力
: 摘要
: ...................
唔,我不知道诶~我就单纯地回复了一下~
【 在 KimiEmily (苏禾丁) 的大作中提到: 】
: 黑我咩=_= 我明明删了那个T_T
: 来自「北邮人论坛手机版」