数学建模—概率模型 PPT

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数学建模(6离散概率模型)

的概率为α。
的概率为 95%
如果要求控制y值，适合解方程组：
怎么办？即可
数学建模(6离散概率模型).pptx(3/3)
R2(t)
子系统2推进
可控宇宙火箭推进点火系统
检查每个子系统，子系统1（通讯系统）是并联的，可靠性为0.998，子系统2（推进系统）是串联的，可靠性为0.8208。这两个子系统是串联的，所以整个系统的可靠性是两个子系统可靠性的乘积： Rs(t)=R1(t)*R2(t)=0.998*0.8208=0.8192
pptx13人的健康状况分为健康和疾病两种状态设对特定年龄段的人今年健康明年保持健康状态的概率为08而今年患病明年转为健康状态的概率为07健康与疾病人的健康状态随着时间的推移会随机地发生转变保险公司要对投保人未来的健康状态作出估计订保险金和理赔金的数额若某人投保时健康问10年后他仍处于健康状态的概率n1只取决于x
奥兰多 0.6 坦帕 0.3
0.4
0.6
奥兰多P
坦帕q
0.3 汽车租赁例中奥兰多和坦帕的马尔可夫链
4.模型求解
n 0 1 2 奥兰多 1 0.6 0.48 0.444 0.4332 0.42996 0.428988 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 坦帕 0 0.4 0.52 0.556 0.5668 0.57004 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012
对每个状态从当前状态向下一个状态的转移概率之和为1。
例1：汽车租赁

数学建模—概率模型 ppt课件

数学建模—概率模型
v3统计图(examp05-03) v箱线图（判断对称性） v频率直方图（最常用） v经验分布函数图 v正态概率图（+越集中在参考线附近，越近似正态分布）
v4分布检验 vChi2gof,jbtest,kstest,kstest2,lillietest等 vChi2gof卡方拟合优度检验，检验样本是否符合指定分布。它把观测数据分组，每组包含5个以上的观测值，根据分组结果计算卡方统计量，当样本够多时，该统计量近似服从卡方分布。 vjbtest,利用峰度和偏度检验。
3 单因素一元方差分析步骤
（ example07_01.m 判断不同院系成绩均值是否相等）
数据预处理
正态性检验 lillietest （p>0.05接受）
方差齐性检验 vartestn （p>0.05接受）
方差分析
anoval （ｐ＝0 有显著差别）
多重比较：两两比较，找出存在显著差异的学院，multcompare
构造观测值矩阵，每一列对应因素Ａ的一个水平，每一行对应因素Ｂ的一个
水平
方差分析
anova2 得到方差分析表
方差分析表把数据差异分为三部分（或四部分）：列均值之间的差异引起的变差列均值之间的差异引起的变差行列交互作用引起的变差（随机误差）后续可以进行多重比较，multcompare，找出哪种组合是最优的
Computer Science | Software Engineering & Information System
数学建模—概率模型
目的：用一个函数近似表示变量之间的不确定关系。 1 一元线性回归分析做出散点图，估计趋势；计算相关系数矩阵； regress函数，可以得到回归系数和置信区间,做残差分析，剔除异常点，重新做回归分析 Regstats 多重线性或广义回归分析，它带有交互式图形用户界面，可以处理带有常数项、线性项、交叉项、平方项等模型 robustfit函数：稳健回归（加权最小二乘法）

数学建模课堂PPT(部分例题分析)

和风险进行量化分析。
在解决实际问题时，概率论与数理统计可以帮助我们描述和预测随机事件，例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支，用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时，概率论与数理统计可以帮助我们描述和预测随机事件，例如股票价格波动、
例题三：股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息，来预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回归分析、机器学习等方法，来建立股票价格与相关因素之间的数学关系。例如，可以使用ARIMA模型或神经网络模型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的复杂度。如果数据量较小，应选择简单模型以避免过拟合；如果数据量较大，可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的适用范围。例如，逻辑回归模型适用于二分类问题，而K均值聚类模型则适用于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时，需要考虑模型的复杂度。如果数据量较小，应选择简单模型以避免过拟合；如果数据量较大，可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三：股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件，如假设股票价格是随机的或遵循一定的规律。然而，在实际情况下，股票价格受到多种因素的影响，如公司业绩、宏观经济状况、市场情绪等。因此，这些模型可能存在局限性，不能完全准确地预测股票价格的走势。

数学建模-概率模型

确定性现象的特征
条件完全决定结果
随机现象
在一定条件下可能出现也可能不出现的现象.
实例1 在相同条件下掷一枚均匀的硬币，观察正反两面出现的情况.
结果有可能出现正面也可能出现反面.
实例2 明天的天气可
特征: 条件不能完全决定结果
能是晴 , 也可能是多云
或雨.
说明 1. 随机现象揭示了条件和结果之间的非确定性联系 , 其数量关系无法用函数加以描述. 2. 随机现象在一次观察中出现什么结果具有偶然性, 但在大量试验或观察中, 这种结果的出现具有一定的统计规律性 , 概率论就是研究随机现象这种本质规律的一门数学学科. 如何来研究随机现象?
P( A)
m n
A
所包含样本点的个数样本点总数
.
古典概型的基本模型:摸球模型
(1) 无放回地摸球
(2) 有放回地摸球
例1 某接待站在某一周曾接待过 12次来访,已知所有这 12 次接待都是在周二和周四进行的,问是否可以推断接待时间是有规定的.
解假设接待站的接待时间没有
规定,且各来访者在一周的任一天
0.0000003 .
小概率事件在实际中几乎是不可能发生的 , 从而可知接待时间是有规定的.
例2 假设每人的生日在一年 365 天中的任一天是等可能的 , 即都等于 1/365 ,求 64 个人中至少有2人生日相同的概率.
解 64 个人生日各不相同的概率为
p1
365
364
(365 36564
2. 假设遗传基因是由两个基因A和B控制的，则有三种可能基因型：AA、AB和BB。
例如：金鱼草是由两个基因决定它开花的颜色，AA 型开红花，AB型开粉花，而BB型开白花。这里AA型和AB型表示了同一外部特征，此时可以认为基因A 支配了基因B，也可以说基因B对基因A是隐性的。

《数学建模培训》PPT课件

数学建模案例解析
04
经济学案例：供需平衡模型
供需平衡理论
通过数学语言描述市场需求与供给之间的平衡关系，涉及价格、数量等关键变量。
建模过程
收集相关数据，建立需求函数和供给函数，通过求解方程组找到均衡价格和均衡数量。
模型应用
预测市场趋势，分析政策对市场的影响，为企业决策提供支持。
物理学案例：热传导模型
Lingo在数学建模中的应用案例
展示Lingo在数学建模中的实际应用，如线性规划、整数规划、非线性规划等优化问题的求解。
其他数学建模相关软件与工具简介
Mathematica软件
简要介绍Mathematica的特点和功能，以及其在数学建模中的应用。
SAS软件
简要介绍SAS的特点和功能，以及其在数学建模中的应用。
数据预处理
包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等，保证数据质量。
数据可视化
利用图表、图像等手段展示数据，便于理解和分析。
数据分析方法
如回归分析、时间序列分析、聚类分析等，用于挖掘数据中的信息和规律。
数学建模常用方法
03
回归分析
线性回归
通过最小二乘法拟合自变量和因变量之间的线性关系，得到最佳
模型应用
预测舆论走向，分析社会热点问题，为政府和企业提供决策支持。
数学建模软件与工
05
具介绍
MATLAB软件介绍及使用技巧
MATLAB概述
简要介绍MATLAB的历史、功能和应用领域。
MATLAB常用函数
列举并解释MATLAB中常用的数学函数、绘图函数、数据处理函数等。
MATLAB基础操作
详细讲解MATLAB的安装、启动、界面介绍、基本语法和数据类型等。

数学建模中的概率统计模型1

x1 2，F1统计量和与χ y1 对应的概率p。相关系数 R 回归系数 a ， b 以及它们的置信区间 0 残差向量e=Y-Y 及它们的置信区间 X , Y 1 xn yn
残差及其置信区间可以用rcoplot(r,rint)画图。
3、将变量t、x、y的数据保存在文件data中。 save data t x y 4、进行统计分析时，调用数据文件data中的数据。 load data 方法2 1、输入矩阵：
data=[78,79,80,81,82,83,84,85,86,87; 23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4; 41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.0]
线性模型 (Y , X , I n ) 考虑的主要问题是：（1）用试验值（样本值）对未知参数和 2 作点估计和假设检验，从而建立 y 与
x1 , x 2 ,..., x k 之间的数量关系；
（2）在 x1 x01 , x2 x02 ,..., xk x0 k , 处对 y 的值作预测与控制，即对 y 作区间估计.
1 ( x0 x ) 2 ˆ 1 d n t (n 2) n Lxx 2
Q ˆ n2
2
设y在某个区间(y1, y2)取值时, 应如何控制x 的取值范围, 这样的问题称为控制问题。
可线性化的一元非线性回归需要配曲线，配曲线的一般方法是： • 先对两个变量x和y 作n次试验观察得画出散点图。 • 根据散点图确定须配曲线的类型。 • 由n对试验数据确定每一类曲线的未知参数 a和b采用的方法是通过变量代换把非线性回归化成线性回归，即采用非线性回归线性化的方法。

概率统计模型决策模型课件

案例三：市场预测决策
பைடு நூலகம்
总结词
通过概率统计模型，可以帮助企业了解市场趋势和消费者需求，为产品研发、市场营销等提供决策支持。
VS
详细描述
市场预测决策需要考虑消费者行为、市场趋势等因素。利用概率统计模型，可以对历史数据和消费者行为进行分析，预测未来市场趋势和消费者需求，为产品研发、市场营销等提供决策支持。
案例二：生产计划制定决策
总结词
通过概率统计模型，可以帮助企业根据市场需求和生产能力制定合理的生产计划，提高生产效率和降低成本。
详细描述
生产计划制定决策需要考虑市场需求、库存状况、生产能力等因素。利用概率统计模型，可以对历史销售数据进行分析，预测未来市场需求，同时根据生产能力等因素进行生产计划安排，实现生产效益最大化。
决策模型是指用来描述一个系统或者过程的一系列数学方程和算法，它可以帮助我们理解和预测系统的行为。
决策模型通常包括三个主要部分：输入、处理和输出。输入部分包括所有可能影响决策的因素，处理部分包括决策规则和算法，输出部分则是决策结果。
决策模型的应用领域
决策模型被广泛应用于各种领域，如金融、医疗、军事、环境保护等。
案例四：质量控制决策
总结词
通过概率统计模型，可以帮助企业实现产品质量控制和优化生产过程，提高产品质量和生产效益。
详细描述
质量控制决策需要考虑产品质量、生产过程等因素。利用概率统计模型，可以对生产过程数据进行统计分析，找出影响产品质量的关键因素，实现产品质量控制和优化生产过程，提高产品质量和生产效益。
概率统计模型的基本概念
01
02
03
04
概率
描述随机事件发生的可能性大小。

数学建模常用方法介绍ppt课件

遗传算法一般步骤
1. 完成了预先给定的进化代数 2. 种群中的最优个体在连续若干代后没有改进 3. 平均适应度在连续若干代后基本没有改进
竞赛中的群体思维方法
✓平等地位、相互尊重、充分交流 ✓杜绝武断评价 ✓不要回避责任 ✓不要对交流失去信心
竞赛中的发散性思维方法
➢ 借助于一系列问题来展开思路
与模糊数学相关的问题（二）
模糊聚类分析—根据研究对象本身的属性构造模糊矩阵，在此基础上根据一定的隶属度来确定其分类关系
模糊层次分析法—两两比较指标的确定
模糊综合评判—综合评判就是对受到多个因素制约的事物或对象作出一个总的评价，如产品质量评定、科技成果鉴定、某种作物种植适应性的评价等，都属于综合评判问题。由于从多方面对事物进行评价难免带有模糊性和主观性，采用模糊数学的方法进行综合评判将使结果尽量客观从而取得更好的实际效果
3. 合并距离最近的两类为一个新类 4. 计算新类与当前各类的距离（新类与当
前类的距离等于当前类与组合类中包含的类的距离最小值），若类的个数等于 1，转5，否则转3 5. 画聚类图 6. 决定类的个数和类。
统计方法（判别分析）
➢ 判别分析—在已知研究对象分成若干类型，并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分类。
这个问题与什么问题相似？如果将问题分解成两个或几个部分会怎样？极限情形（或理想状态）如何？综合问题的条件可得到什么结果？要实现问题的目标需要什么条件？
➢ 借助于下意识的联想（灵感）来展开思路
抓住问题的个别条件或关键词展开联想或猜想综合所得到的联想和猜想，得到一些结论进一步思考找出新思路和方法

概率建立概率模型课件ppt

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。

数学建模-第四章-概率统计模型PPT参考课件

3.不确定型决策——各种自然状态下发生的概率既不知道，也无法预先估计。
8
数
学 4.1.2 风险型决策问题
建
模
1．最大可能准则
由概率论知识，一个事件的概率就是该事
件在一次试验中发生的可能性大小，概率越大，事件发生的可能性就越大。基于这种思想，在风险决策中我们选择一种发生概率最大的自然状态来进行决策，而不顾及其他自然状态的决策方法，这就是最大可能准则。这个准则的实质是将风险型决策问题转化为确定型决策问题的一种决策方法。
建解悲观法：因为每个行动方案在各种状态下的
模最大效益值为
m i nj {a1 j } min{50,10,5} 5
m i nj {a2 j } min{30,25,0} 0
m i nj {a3 j } min{10,10,10} 10
所以最大效益的最大值为
ma
x
i
m
29
数
学建
4.2 报纸零售商最优购报问题
模
报纸零售商售报： a (零售价) > b(购进价) > c(退回价)
数学建模
（Mathematical Modeling)
1
数学建模
概率统计模型
2
数
学
建
概率统计模型
模
决策模型
报纸零售商最优购报问题
经济轧钢模型
线性回归模型
排队论模型
建模举例
重点:概率统计模型的建立和求解难点:概率统计模型的基本原理及数值计算
3
数
学建
4.1 决策模型
模
决策问题是人们在政治、经济、技术和
9
数
பைடு நூலகம்

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anoval （ｐ＝0 有显著差别）
多重比较：两两比较，找出存在显著差异的学院，multcompare
4方差分析
4 双因素一元方差分析步骤（如判断两种肥料使用量不同对产量的影响）
数据预处理
正态性检验 lillietest （p>0.05接受）
方差齐性检验 vartestn （p>0.05接受）
构造观测值矩阵，每一列对应因素Ａ的一个水平，每一行对应因素Ｂ的一个
选中文件名 Load函数适用于全是数据的文件，且等长；常用的还有dlmread,textread(适合分隔符多样的情况)
➢1.3调用低级函数导入数据步骤：按指定格式打开文件（fopen），获取文件标识符(fid)，读
取文件内容（fseek,ftell,frewind,feof控制读写位置，fgets读取文件的下一行,textscan读取数据等），关闭文件（fclose）。
统计数值型数组，字符串数组等各元素出现的频数，频率等，请同学们检查是否安装的有matlab统计工具箱
2随机数生成
❖3 蒙特卡洛方法这是计算机随机模拟方法，是一种基于随机数的计定概率。
例子：用蒙特卡洛方法求圆周率圆心在原点的单位圆与外接正方形，相互独立的ｘ，ｙ服从[-1,1]上的均匀分布，则（ｘ，ｙ）在正方形内服从二元均匀分布，Ａ为落在圆内的概率，则Ｐ（A）=?
2随机数生成
❖1 随机数用于信息安全，网络游戏，计算机仿真和模拟计算等。
Rand [0,1] Randn 标准正态 Randstream 适合于7.7及其以后版本，调用类函数
统计工具箱中以rnd结尾的用来生成符合某种分布的随机数，如 Normrnd 正态分布 Binornd 二项分布 Exprnd 指数分布等 ❖2 histrate函数（非自带）
3拟合与检验
❖3统计图(examp05-03) ❖箱线图（判断对称性） ❖频率直方图（最常用） ❖经验分布函数图 ❖正态概率图（+越集中在参考线附近，越近似正态分布）
❖4分布检验 ❖Chi2gof,jbtest,kstest,kstest2,lillietest等 ❖Chi2gof卡方拟合优度检验，检验样本是否符合指定分布。它把观测数据分组，每组包含5个以上的观测值，根据分组结果计算卡方统计量，当样本够多时，该统计量近似服从卡方分布。 ❖jbtest,利用峰度和偏度检验。
数学建模—概率模型
目录
1
数据导入、导出与预处理
2
随机数生成
3
参数估计与假设检验
4
5
数据拟合
6
聚类分析
7
判别分析
8
主成分分析
1数据处理
➢1.1 用菜单导入数据对txt文档，直接使用file－import data 例如example 02-01;02-05(长短不齐)
➢1.2 调用高级函数导入数据 importdata(‘examp02-01.txt’),把文件复制到目录下，重命名
3拟合与检验
❖5核密度估计(example05_04.m) ❖需要用样本估计总体的概率分布函数，方法有参数法和非参数法。参数法假定总体服从某种已知的分布，估计参数。非参数法不需要做对总体分布的假设，核密度估计就是一种非参数法。
4方差分析
预备知识有关术语简介因素或因子：所要检验的对象水平：因子的不同表现观察值：在每个因素水平下得到的样本值
1数据处理
➢1.4 数据写入txt文件
fprintf(fid,'%-f %-f %-f %-f %-f %-f %-f %-f\n', x);
➢1.5从excel文件中读取数据 num = xlsread('examp02_14.xls', 'A2:H4‘)
➢1.6 数据预处理 1.画出散点图估计趋势 2.剔除奇异点 3.平滑处理（smooth，建议用excel）或对数变换 4.标准化变换，适合于各变量的量纲和数量级不一致的时候。数据减去均值，除以标准差（zscore）[xz,mu,sigma] = zscore(x) 5.极差归一化变换（rscore ,非matlab自带）
2 方差分析的基本假定 ❖正态性方差齐性独立抽样前两个条件满足认为方差分析是稳健的
3 单因素一元方差分析步骤
（ example07_01.m 判断不同院系成绩均值是否相等）
数据预处理
正态性检验 lillietest （p>0.05接受）
方差齐性检验 vartestn （p>0.05接受）
方差分析
Ｆ检验（两个方差） vartest2
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
3拟合与检验
理论上概率统计都假定变量服从某分布，构造统计量，做出统计推断。但总体到底服从何种分布，你的假定是真的吗？ ❖例子examp02_14.xls
描述性统计(examp05-03) ❖均值，标准差，最值，极差，中位数，众数， ❖变异系数，标准差与平均数的比值，自己计算 ❖偏度，分布密度曲线的对称性，越接近0，越对称 ❖峰度，密度曲线在峰值附近的陡峭性，正态为3
方差分析能做： 1 检验多个总体均值是否相等（不同院系的高数成绩） 2 需要研究生产条件或实验条件的改变对产品的质量或产量有无影响，比如种植业研究诸多因素对因变量的影响（品种、施肥量、密度对产量）。在诸多影响因素中哪些是主要的？ 3 确定最优组合
4方差分析
1 之所以叫方差分析，是我们虽然关心的是均值，但在判断均值是否有差异时需要借助于方差。这个名字也表示，它是通过误差来源的分析来判断不同总体的均值是否相等。
水平
方差分析
anova2 得到方差分析表
方差分析表把数据差异分为三部分（或四部分）：列均值之间的差异引起的变差列均值之间的差异引起的变差行列交互作用引起的变差（随机误差）后续可以进行多重比较，multcompare，找出哪种组合是最优的
还可以用来求面积，体积，积分值，概率等
3参数估计
1 参数估计统计工具箱中以fit结尾的函数，用来求常见分布的参数的最大似然估计和置信区间估计。
例子05.01
2 正态总体参数的检验(例子05.02)
U检验(标准差已知) ztest
Ｔ检验(标准差未知) ttest
均值比较ｔ检验
ttest2
卡方检验（单个方差）vartest