大学大学应用概率与统计课件

大学应用概率与统计课件•概率论基础•统计推断•回归分析•贝叶斯统计•大数据处理与机器学习•应用案例分析01概率论基础概率的定义与性质010203概率的定义概率的性质概率的运算概率是描述随机事件发生可能性概率具有可加性、有限可加性、概率可以进行加法、乘法等运算，大小的数值，其取值范围在0到1规范性等性质，这些性质是概率这些运算规则是概率论中的重要之间论中的基本原则内容条件概率与独立性条件概率的定义条件概率是指在某个已知事件发生的条件下，另一个事件发生的概率条件概率的性质条件概率具有可加性、可乘性等性质，这些性质在概率论中有着广泛的应用事件的独立性如果两个事件之间相互独立，则一个事件的发生不会影响到另一个事件发生的概率随机变量及其分布随机变量的定义随机变量的性质随机变量的分布函数随机变量是定义在样本空间上的随机变量具有可加性、可数性等随机变量的分布函数描述了随机一个变量，它可以取到样本空间性质，这些性质在概率论中有着变量取值的概率规律，是描述随中的任意值重要的应用机变量的重要工具02统计推断参数估计参数估计的概念01参数估计是用样本数据推断总体参数的过程，包括点估计和区间估计两种方法点估计02点估计是对总体参数的一个近似值，常用的点估计方法有矩估计和极大似然估计区间估计03区间估计是给出总体参数的一个可能取值范围，基于一定的置信水平，常用的区间估计方法有置信区间和预测区间假设检验假设检验的概念假设检验是根据样本数据对总体参数作出假设，然后利用适当的统计量进行检验，判断假设是否成立的过程单侧检验与双侧检验单侧检验是指只对总体参数的一个方向进行检验，双侧检验是指对总体参数的两侧都进行检验假设检验的步骤提出假设、构造统计量、确定临界值、作出决策方差分析方差分析的概念方差分析是用来比较不同总体均值是否存在显著差异的一种统计方法单因素方差分析单因素方差分析是用来比较一个控制变量不同水平下各观测变量的均值是否存在显著差异双因素方差分析双因素方差分析是用来比较两个控制变量不同水平下各观测变量的均值是否存在显著差异03回归分析一元线性回归总结词一元线性回归是一种简单而常用的回归分析方法，它通过建立一个因变量和一个自变量之间的线性关系来预测因变量的值详细描述一元线性回归分析通过最小二乘法拟合一条直线，使得因变量和自变量之间的残差平方和最小这种方法适用于因变量和自变量之间存在线性关系的情况，可以帮助我们预测未来趋势并理解变量之间的关系强度多元线性回归总结词多元线性回归是一种更复杂的回归分析方法，它考虑了多个自变量对因变量的影响，并建立了多个自变量与因变量之间的线性关系详细描述多元线性回归分析通过引入多个自变量来预测因变量的值这种方法可以帮助我们理解多个因素对因变量的共同影响，并预测更精确的结果在多元线性回归中，我们需要对每个自变量进行假设检验和多重共线性诊断，以确保模型的稳定性和可靠性逻辑回归总结词逻辑回归是一种用于二元分类问题的回归分析方法，它将因变量转换为概率形式，并使用自变量来预测概率详细描述逻辑回归分析通过将因变量转换为概率形式，并使用自变量来预测概率，适用于解决二元分类问题这种方法可以帮助我们了解自变量对因变量的影响程度，并预测分类结果在逻辑回归中，我们需要对模型进行假设检验和交叉验证，以确保模型的准确性和稳定性04贝叶斯统计贝叶斯定理与先验概率贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，它提供了在给定一些新的信息下，更新我们对某个事件发生的概率的估计的方法先验概率在贝叶斯统计中，先验概率是指在新的证据或数据收集之前，对某个事件发生的概率的估计贝叶斯推断贝叶斯推断贝叶斯推断是一种统计推断方法，它基于贝叶斯定理，利用先验概率和新的证据或数据来更新我们对未知参数的估计贝叶斯估计贝叶斯估计是基于贝叶斯定理的一种参数估计方法，它综合考虑了先验信息和新的证据或数据，以得到对未知参数的最优估计贝叶斯决策分析贝叶斯决策分析贝叶斯决策分析是一种基于贝叶斯定理的决策分析方法，它利用先验概率和新的证据或数据来制定最优的决策策略贝叶斯决策准则贝叶斯决策准则是在贝叶斯决策分析中使用的决策准则，它综合考虑了先验信息和新的证据或数据，以最大化期望效用或最小化期望损失05大数据处理与机器学习大数据基础大数据定义大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合大数据来源大数据主要来源于互联网、物联网、社交媒体等领域，包括用户行为数据、交易数据、社交关系数据等大数据处理流程大数据处理通常包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等步骤常用机器学习算法分类算法回归算法支持向量机、逻辑回归、朴素线性回归、决策树回归、支持贝叶斯等向量回归等聚类算法深度学习算法K-means、层次聚类、卷积神经网络、循环神经网络、DBSCAN等深度信念网络等概率与统计在机器学习中的应用概率模型统计推断机器学习中的分类和聚类算法通常基于概机器学习中的参数估计和假设检验等统计率模型，通过估计模型参数和计算概率来推断方法，可以帮助我们了解数据分布和进行预测和分类特征之间的关系特征选择可解释性概率和统计方法可以帮助我们选择对模型概率和统计方法可以提供模型的可解释性，预测性能影响最大的特征，从而降低特征帮助我们理解模型预测结果的原因和依据维度和提高模型精度06应用案例分析应用案例分析•however,however,like toseethat5%of thesaurus-like’b.Thesaurus-like d.Thesaurus-like应用案例分析apparaticaly提示word-like占有a word-like andso onthesaurus-like应用案例分析•however,like tosee thatword-10应用案例分析word-to101word-to102ultrastructural forwordn.jpg/thesaurus-to103应用案例分析01owing tochecklist02like tosee thatanwering/wordindeed磁带，therefore thesaurus“b”is akind of a word forwordsa kind of a word is03a kind of a word is a kind of awordset upbyword-to1,ones a kind of awordisakind ofaword应用案例分析wording down thesaurus in this case,ones a输入harmful touse thesaurus in this case,ones a02标题kindofa wording downthesaurusin thiscase，kindofa wordones akindofaword-10103wordingdownthesaurusinthiscase，ones a04‘the sakindofaword-100%of thesaurusinthiscase，onesakindofaword-THANKS感谢观看。