数据分析中数理统计方法的正确使用下载

weixin_39820780 2019-05-08 03:00:14

《环境科学学报》编委会执行副主编、编辑部主任张利田老师的讲义，包括统计软件的选择、均值的计算：理论问题、相关分析：相关系数的选择、相关分析与回归分析的区别、重要的数理统计学常识以及一些实例
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《环境科学学报》编委会执行副主编、编辑部主任张利田老师的讲义，包括统计软件的选择、均值的计算：理论问题、相关分析：相关系数的选择、相关分析与回归分析的区别、重要的数理统计学常识以及一些实例

1.概念将数理统计学的理论和方法应用于教学实际、通过对所获得数据分析和处理，达到探索教学规律、制定方案、作出决策和预测。 2.性质应用性：更重应用，不细究数理方法性：只是工具，不负责研究何种现象、提出何种假设、结论是否正确等。 3.分类描述统计（descriptive statistics）描述数据全貌。包括数据分组，使用统计图表描述数据的分组和分布，计算数据参数。推断统计（inferential statistics）依据随机样本数据，从局部推断总体特征。包括参数检验和非参数检验、方差分析、回归分析、因子分析等。 4.基本概念 4.1变量（variable）研究活动中的关键因素。相对于常量而言（在研究过程中始终保持不变的特征或条件）。自变量(independent variable)：教学方法因变量(dependent variable):学生成绩中间变量(interdependent variable):学习风格如：研究者经常在课题的研究对象（某一层次的学习者）中安排不同风格的学习者。当某个自变量（如教学方式）变化时，可以观测到因变量（学习成绩）的相应变化及其规律。然后针对不同学习风格的研究对象（中间变量），再观察上述教学现象规律有何变化。 4.基本概念 4.2总体(population)、个体(individual)、样本（sample）研究对象的全体为总体，组成总体的基本单元为个体，按照一定规则从总体中抽取的一部分个体为样本。 4.3样本容量（sample size）无严格的数量界限。一般把样本容量小于30（50、100）的样本称为小样本，大于等于30（50、100）的为大样本。

课程详细介绍了数理统计中的区间估计、假设检验、方差分析、线性回归、非参数统计和最大似然法等。帮助学员快速掌握人工智能学习过程中涉及到的数理统计知识。

组队分工——建模人其工作主要是建立模型数学知识的应用能力： ①概率与数理统计 ②运筹与线性规划 ③微分方程还有与计算机知识相交叉的知识：计算机模拟等等建模步骤模型准备——>模型假设——>模型建立——>模型求解——>模型分析——>模型检验（检验假设是否正确）——>模型应用建模过程 数据分析——>关联与分析——>分类与辨别——>评价与决策——>预测与预报——>优化与控制数据处理问题 ①插值拟合主要用于对数据的补全和基本的趋势分析 ②小波分析，聚类分析（高斯混合聚类，K-均值聚类等）主要用于诊断数据异常值并进行剔除 ③主成分分析、线性判别分析、局部保留投影等主要用于多维数据的降维处理，减少数据冗余关联与因果 ①灰色关联分析方法（样本点的个数较少） ②Superman或kendall等级相关分析 ③Person相关（样本点的个数比较多） ④Copula相关（比较难，金融数学，概率密度） ⑤典型相关分析（因变量Y1234，自变量组X1234，各自变量组相关性比较强，问哪一个因变量与哪一个自变量关系比较紧密？）分类与辨别 ①距离聚类（系统聚类）常用 ②关联性聚类（常

概率统计基础知识入门教程主要讲解概率统计中的基础概率，适用于数据分析的入门指导概率论是数理统计的基础，也是很多机器学习模型的支撑，概率论在机器学习中占主要地位，因为概率论为机器学习算法的正确性提供了理论依据。

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