【精品】PPT课件 第五讲 数据统计分析以及 概率模型

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对应的矩形高度与频率成正比，而且每个矩形的_面___积__等于这一组
数对应的频率，从而可知频率分布直方图中，所有矩形的面积之和
为___1___．
(3) 频 数 分 布 折 线 图 和 频 率 分 布 折 线 图 ： 把 每 个 矩 形 上 面 一 边 的 __中__点__用线段连接起来．为了方便看图，折线图都画成与横轴相交．
外阅读数量(单位：本)，并绘制了如下的折线统计图，下列说法正
确的是(
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A
等级的人数
有( )

化学
在化学领域，概率论与数理统计被用于研究化学反应的速率和化 学物质的分布，如化学反应动力学、量子化学计算等。
生物
在生物学中，概率论与数理统计用于研究生物现象的变异和分布， 如遗传学、生态学、流行病学等。
在工程中的应用
通信工程
01
概率论与数理统计在通信工程中用于信道容量、误码率、调制
解调等方面的研究。
边缘分布
对于n维随机变量(X_1,...,X_n)，在概 率论中，分别定义了X_1的边缘分布 、...、X_n的边缘分布。
04
数理统计基础
样本与抽样分布
01
02
03
总体与样本
总体是包含所有可能数据 的数据集合，样本是总体 的一个随机子集。
抽样方法
包括简单随机抽样、分层 抽样、系统抽样等。
样本分布
描述样本数据的分布情况 ，如均值、中位数、标准 差等。
参数估计与置信区间
参数估计
利用样本数据估计总体的 未知参数，如均值、方差 等。
点估计
用样本统计量作为总体参 数的估计值。
置信区间
给出总体参数的一个估计 区间，表示对总体的参数 有一个可信的估计范围。
假设检验与方差分析
假设检验
通过样本数据对总体参数提出 假设，然后根据假设进行检验
01
定义
设E是一个随机试验，X，Y是定义在E上，取值分别为实数的随机变量
。称有序实数对(X，Y)为一个二维随机变量。
02
分布函数
设(X，Y)是一个二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数
F(x,y)=P({X<=x,Y<=y})称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。
03
边缘分布
对于二维随机变量(X,Y)，在概率论中，分别定义了X的边缘分布和Y的

栏目 导引
第五章 统计与概率
判断正误(正确的打“√”，错误的打“×”)
(1)中位数是一组数据中间的数．( × ) (2)众数是一组数据中出现次数最多的数．( √ )
(3) 一 组 数 据 的 标 准 差 越 小 ， 数 据 越 稳 定 ， 且 稳 定 在 平 均 数 附
近．(√ )
栏目 导引
第五章 统计与概率
奥运会体操比赛的计分规则为：当评委亮分后，其成绩先去掉
一个最高分，去掉一个最低分，再计算剩下分数的平均值，这是因
为( )
A．减少计算量
B．避免故障
C．剔除异常值
D．活跃赛场气氛
解析：选 C.因为在体操比赛的评分中使用的是平均分，记分过程中
采用“去掉一个最高分，去掉一个最低分”的方法，就是为了防止
个别裁判的人为因素给出过高或过低的分数对选手的得分造成较
栏目 导引
第五章 统计与概率
解：(1) －x 甲＝18(95＋82＋88＋81＋93＋79＋84＋78)＝85(分)， －x 乙＝18(83＋75＋80＋80＋90＋85＋92＋95)＝85(分)． 甲、乙两组数据的中位数分别为 83 分、84 分．
栏目 导引
第五章 统计与概率
(2)由(1)知－x 甲＝－x 乙＝85 分，所以 s2甲＝18[(95－85)2＋(82－85)2＋…＋(78－85)2]＝35.5， s2乙＝18[(83－85)2＋(75－85)2＋…＋(95－85)2]＝41. ①从平均数看，甲、乙均为 85 分，平均水平相同； ②从中位数看，乙的中位数大于甲，乙的成绩好于甲； ③从方差来看，因为－x 甲＝－x 乙，s2甲＜s2乙，所以甲的成绩较稳定；
栏目 导引
第五章 统计与概率

回归分析在市场预测中的应用还包括价 格分析、消费者行为分析等方面。
在市场营销领域，回归分析可以用于预 测产品需求、销售量、市场份额等方面 。
通过回归分析，企业可以了解市场趋势 ，制定有针对性的营销策略，提高市场 竞争力。
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感谢您的观看
03
统计方法在医学领域的应用还包括疾病预测、诊断和治疗效果评估等 方面。
04
统计方法在医学领域的应用有助于提高医学研究的准确性和可靠性。
回归分析在市场预测中的应用
回归分析是一种常用的统计分析方法， 用于探索变量之间的关系，并对未来趋 势进行预测。
回归分析在市场预测中的应用有助于企 业做出科学合理的决策，提高市场占有 率和盈利能力。
详细描述
时间序列分析涉及对按时间顺序排列的数据 进行统计处理，以揭示其内在的规律和特性 。这种方法广泛应用于金融、气象、医学等 领域，用于预测未来趋势和进行决策分析。
06 案例研究
概率论在金融中的应用
概率论在金融领域中有着 广泛的应用，如风险评估 、投资组合优化、期权定 价等。
概率论在金融领域的应用 还包括信用评级、保险精 算、风险管理等方面。
描述随机变量取值的平均水平和分散程度。
常见的随机变量分布
二项分布、泊松分布、正态分布等。
02 统计推断
参数估计
参数估计的概念
参数估计是用样本信息来估计总体参 数的过程，是统计推断的重要内容之 一。
点估计
点估计是指用一个单一的数值来估计 总体参数，常用的方法有矩估计和极 大似然估计。
区间估计
区间估计是指用一个区间范围来估计 总体参数，常用的方法有置信区间和 预测区间。
假设检验的步骤

5 - 11
B A
A∩B
统计学
事件的关系和运算 (互斥事件)
事件A与事件B中，若有一个发生，另一个必定不发生， 则称事件A与事件B是互斥的，否则称两个事 件是相容的。显然，事件A与事件B互斥的充分必要条件是事件A与事件B没有公共的样本点
5 - 12
A
B
A 与 B互不相容
统计学
事件的关系和运算 (事件的逆)
5 - 28
统计学
概率的加法法则 (例题分析)
【例】根据钢铁公司职工的例子，随机抽取一名职工，计算该职工为炼钢厂或轧钢厂职工的概率
解：用A表示“抽中的为炼钢厂职工”这一事件；B表示“抽中的为轧钢厂职工”这一事件。随机 抽取一人为炼钢厂或轧钢厂职工的事件为互斥事件A与B 的和，其发生的概率为
P (A B ) P (A ) P (B )48 1 05 0 0 0 .50 04 121 52 05 000
统计学课件 (05)第5 章 概率与概率分布
统计学
第 5 章 概率与概率分布
§5.1 随机事件及其概率 §5.2 概率的性质与运算法则 §5.3 离散型随机变量及其分布 §5.4 连续型随机变量及其分布
5 -2
统计学
学习目标
1.
定义试验、结果、事件、样本空间、概率
2.
描述和使用概率的运算法则
3.
解：设A＝{读甲报纸}，B＝{读乙报纸}，C＝{至少读一种报纸}。则 P ( C ) =P ( A∪B )
= P ( A ) + P ( B ) - P ( A∩B ) =0.2 + 0.16 - 0.08 = 0.28
5 - 31
统计学
条件概率、乘法公式与独立事件

C P(C) C =t 0.5 C =f 0.5
C
P(R/C) C=t C=f
R=t
0.8 0.2
R
R=f
0.2 0.8
P(S/C) C=t C=f
S S=t
0.1 0.5
S=f
0.9 5
W
P(W /RS) W=t W=f
R S = t,t 0 .9 9 0 .0 1
R S = t,f 0 .9 0 .1
因为依赖和独立关系是人们日常推理的基本工具，而且人类知识的基本结
构也可以用依赖图来表达
7
贝叶斯网与概率推理
推理（inference）是通过计算回答查询（query）的过程 使用概率方法进行不确定性推理就是：
（1）把问题用一组随机变量 X{X1, ,Xn}来刻画 （2）把关于问题的知识表示为一个联合概率分布
W=f
0.01 0.1
0 .1
0 .9
简单易行，当P(E=e)很小时，算法效率低，收敛速度慢 17
2.似然加权法
重要性抽样法
避免逻辑抽样因舍弃样本而造成的浪费
按拓扑序对每个变量X进行抽样：当X不是证据变量时，抽样方 式与逻辑抽样法一样；当X是证据变量时，则以X的观测值作为 抽样结果
保证了每个样本都与证据E=e一致，从而可以利用，不必舍弃
16
重要性抽样法
假设通过抽样过程获得了m个独立样本D1，D2，…，Dm，其中
满足E=e的有me个，而在这me个样本中，进一步满足Q=q的有
mq,e，有
P ( Q q ,E e ) m 1 i m 1Q q ( D i) P ( E D e i ( ) D i) P ( D i ) m 1 i m 1Q q ( D i)E e ( D i ) m m q , e

占总数的百分比。
从图中能清晰地看出 作用 各数量的多少，便于
相互比较。
从图中既能看出数量的多 从图中能清晰地看出各部
少，也能清晰地看出数量 分占总体的百分比，以及
的增减变化情况。
部分与部分之间的关系。
-
3.条形统计图绘制的步骤和方法：（1）根据纸张的大小画出两条互相垂 直的射线；（2）通常在横轴上适当分配条形的位置，确定直条的宽度和间隔 ；（3）通常在纵轴上根据数据大小的具体情况，确定单位长度；（4）按照 数据的大小画出长短不同的直条，并标明数量；（5）写上统计图的名称并标 明制图时间。
-
统计
续表
（3）扇形统计图用整个圆表示总数，用圆内的扇形表示各部分，扇形统计 图可以清楚地反映出各部分与总数之间的关系。 3.平均数：总数量÷总份数=平均数。
1.生活中，有些事件的发生是不确定的，一般用“可能”来描述，有些事件 的发生是确定的，一般用“一定”或“不可能”来描述。 2.事件发生的可能性是有大小的，事件发生的可能性的大小与物品数量的多 可能性 少有关。数量多，可能性大；数量少，可能性小。 3.体验事件发生的等可能性及游戏规则的公平性，能设计出公平的、符合指 定要求的游戏规则。
-
例 1 丽丽统计的本班20位学生体重如下。（单位：kg） 男生：37 42 39 40 46 41 40 43 44 39 女生：29 32 40 41 27 35 36 33 34 38 数一数，把下面的统计表补充完整。
体重/kg 32以下
32～35
36～39
40～43错答案：0 0 3 5 2 错因分析：错解只统计了10位男生的体重情况，而统计表是汇总的20位 同学的整体体重情况。 满分备考：根据各初始数据统计整理数据时，一定要做到不重不漏。

在建立概率模型时，样本的数量是非常关键的。如果样本数量不足，模型可能会产生偏差，导致预测结果不准确。此外，样本数量过少还可能导致模型过度拟合，使模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。因此，增加样本数量可以有效地提高模型的性能和泛化能力。
总结词
详细描述
增加样本数量
模型参数的选择对模型的准确性和性能有着重要的影响，调整模型参数可以帮助优化模型的性能。
总结词
在建立概率模型时，需要选择合适的模型参数。这些参数包括学习率、迭代次数、正则化参数等。这些参数的选择对模型的准确性和性能有着重要的影响。例如，学习率过高可能会导致模型在训练过程中出现震荡现象；正则化参数过小可能会导致模型过度拟合。因此，调整模型参数可以帮助优化模型的性能，提高模型的准确性和泛化能力。
xx年xx月xx日
概率建立概率模型课件ppt
CATALOGUE
目录
概率模型概述建立概率模型的步骤常见的概率模型建立概率模型的注意事项概率模型的优化与改进概率模型案例分析
概率模型概述
01
概率模型是一种数学模型，用于描述随机现象的概率分布和概率关系。
定义
通过概率模型，人们可以更好地理解和分析随机现象，预测其可能的结果和趋势。详细描述源自调整模型参数总结词
不同的概率模型算法具有不同的特点和适用场景，选择合适的模型算法可以帮助提高模型的准确性和泛化能力。
详细描述
在建立概率模型时，需要选择合适的模型算法。不同的算法具有不同的特点和适用场景。例如，朴素贝叶斯算法适用于文本分类等任务，决策树算法适用于分类和回归任务，神经网络算法适用于复杂的模式识别任务。因此，选择合适的模型算法可以帮助提高模型的准确性和泛化能力。
3. 建立概率模型：根据分析结果，建立概率模型，预测未来股票价格的涨跌趋势。

基尼(Gini)系数
在洛伦兹曲线的基础上，意大利统计学家基尼 于1992年在他发表的有关收入集中指数的研究中 提出了基尼系数。
g

1 2

1 0
L(x)dx
1
12
L(x)dx
1
0
2
评价
纵观以上洛伦兹曲线得到的过程，只用到 数理统计中极其平常而简单的数据处理的基础 知识，但却解决了“收入分配公平程度分析” 这样的大问题。由此可见，往往不是我们所学 的知识没用，而是我们没有运用知识的意识， 没有深入理解知识的本质，也没有抓住问题的 本质。而数学建模正是在用数学知识解决问题 的过程中把对知识的运用和对问题的挖掘同时 发挥到极致！
模型构成
用随机变量X表示一年之中死亡的人数，则 X~B(2500,0.0001),一年之中有k个人死亡的概率为：
P { X k } C 2 k 5 0 0 ( 0 . 0 0 0 1 ) k ( 0 . 9 9 9 9 ) 2 5 0 0 k , k 0 , 1 , 2 ,, 2 5 0 0
npq
对于二项分布，当n很大时，可以应用 中心极限定理用正态分布近似计算。
关于中心极限定理
在客观实际中有这样一种随机变量,它们是由大量 的相互独立的随机因素的综合影响所形成的。而其中 每一个别因素在总的影响中所起的作用都是微小的。 这种随机变量往往近似地服从正态分布，这种现象就 是中心极限定理的客观背景。
13 58 8.55 26 68 9 39 75 10.2
编号
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
x
76
77

如果水果店现已有n百千克水果，那么再进1百 千克水果，从而就存有n+1百千克水果。
2020/4/13
信息工程大学 韩中庚
7
1、初等概率模型
问题1：水果店的合理进货模型
首先给出以下两个概念：
边际利润（Marginal Profit）：由所增加的1个
单位水果带来的纯利润，记为MP。
边际损失（Marginal Loss）：由所增加的１个
1、初等概率模型
问题1：水果店的合理进货模型
某时令水果店每售出一百千克水果，可以获得 利润250元，若当天进货不能出售出去，则每一 百斤将损失325元。该水果店根据预测分析，每 天的需求量和对应的概率值如下表：
水果需求量/百千克 0
1
相应的概率值 0.05 0.1
2
3
4
5
6 78
0.1 0.25 0.2 0.15 0.05 0.05 0.05
损失，即不考虑缺货所带来的损失。 （2）水果店的纯利润为卖出水果后所获利润与
因未卖出的水果所带来的损失部分之差。
2020/4/13
信息工程大学 韩中庚
2
1、初等概率模型
问题1：水果店的合理进货模型
模型的建立与求解 ：利用概率知识及经济学中边际 分析的方法，综合分析讨论这个问题。
不妨记需求量为随机变量 ，则需求量的期望值 为 E( ) 3.65 。
E () 0 .0 5 ( 6 5 0 ) 0 .1 ( 7 5 ) 0 .1 5 0 0 0 .2 5 5 0 0 0 .2 5 0 0
0 .1 5 5 0 0 0 .0 5 5 0 0 0 .0 5 5 0 0 0 .0 5 5 0 0 3 8 5
2020/4/13