数理统计在数据分析中的应用.docx
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1、数理统计在数据分析中的应用 摘要:社会经济的发展和科技的的进步加快了生产生活方式的变革,互联网信息技术的发展和普及使得数据分析的作用日渐凸显,数理统计可以为数据分析供应重要的基础,目前数理统计在数据分析中的应用日渐广泛,投资风险限制、企业管理决策、产品质量限制及保险学等相关的数据分析中都须要数理统计的参加。本文结合数理统计的概念和特点,就数理统计在数据分析中的详细应用进行了分析探讨。 关键词:数理统计;数据分析;应用 前言 科技的发展推动了互联网信息技术的普及推广,各个行业的工作人员通过数据资料的收集分析可以为日常工作和决策的制定供应参考和依据。数学统计方法的应用是数据处理分析的基础,数据分析
2、离不开数理统计方法的参加。伴随着科技的进步和经济的发展,数据分析在社会生产和人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。 一、数理统计概述 对须要分析的随机现象或者事务进行有限次数的试验和观测,并对所得数据实行科学的方法进行归纳分析,找出这些有限数据的规律性并以此为依据制定科学的可以对随机现象进行推断或推断的学科即数理统计。 数理统计的特点主要表现在探讨对象、探讨方法、探讨基础等方面。数理统计的探讨对象必需是随机事务或者是数量,对于已经确定的探讨对象的状况无法采纳数理统计的方法进行分析,数理统计可以说是一种数据分析方法,但是数理统计的探讨结果往往较为浅层,无法满意对数据的深层分析的要求,只是在数量
3、上对探讨对象的数据改变状况进行反映。数理统计的主要数学探讨方法为归纳法,在以数理统计为基础的数据分析中,须要对整体探讨样本进行抽样处理,并将抽取到的样本领件进行归纳分析,通过对样本反映的数据规律的分析推断整体样本对象的数据规律。概率论是数理统计的理论基础,因而数理统计得出的数据结果呈现出普遍性规律特征,但是数理统计的计算结果无法保证完全的精确性,且在抽取样本时也须要留意,样本应分多次抽取,且所抽取的样本须要具有肯定的代表性,单次抽取的样本往往会存在较大的局限性。在实际的数据分析过程中,经济条件允许的状况下应尽可能地增大实行样本的数量以保证样本的代表性和数理统计计算结果的精确性。 二、数理统计在
4、数据分析中的详细应用 1.区间估计及假设检验。区间即数轴上的随意一段距离或者是一个数据区间,区间估计依据所供应的条件对其可能的区间进行推断,这一区间被称作置信区间。通过对相关数据分布状况的分析可以进行置信区间的计算,一般来说区间范围应当尽可能小,详细的置信区间范围可以通过不等式变形得到。在进行区间估计时首先须要依据相应的标准对某个点进行估计,从而对相关数据的分布状况进行了解,之后便可以进行区间的计算,在此过程中要求给定探讨对象的置信水平,一般来说区间计算的范围要尽量小一点,确保区间估计的精确性。最终经过不等式变形便可以得到区间估计的结果。假设检验在数理统计中非常常见,首先要对置信系数的区间估计
5、进行假设,分别进行原假设和备选架设的设置。假如某个数据的集合为一个区间,即可以视其为一个置信区间,也是这个集合的置信系数。 2.时间序列及多元统计。时间序列法与多元统计方法在实际操作中存在较大的差别。时间序列法多用作某段数据的处理中,主要目的是对该段数据中不同数字的出现依次进行强调。多元统计方法多用于某一时点组成的数据群的处理中。在实际的应用中须要实行时序分析法进行处理计算时首先须要进行相应的模型的构建,以此获得所探讨系统的运行状态,通过该模型可以进行系统的限制预料以实现数据质量修正和数据计算限制统计的目标。可以通过数理统计方法的应用进行数据质量的重审。例如在进行人文发展指数的分析中,可以对成
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- 数理统计 数据 分析 中的 应用
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