統(tǒng)計建模就像是一種理論的正式描述。它通常被描述為隨機變量和非隨機變量之間的數(shù)學關(guān)系。那么賓夕法尼亞大學統(tǒng)計建模課程主要學什么?

一、課程簡介

統(tǒng)計建模的目的是增強有效決策的能力，而這一領(lǐng)域的獨特貢獻在于它能夠?qū)⒍鄬哟蔚牟淮_定性納入明智決策的框架之中。在過去幾年中，新計算工具的開發(fā)和 "大數(shù)據(jù) "前所未有的發(fā)展將統(tǒng)計建模推向了新的高度。如今，統(tǒng)計建模和機器學習的影響力已達到任何大型組織都無法忽視的程度。信息領(lǐng)域正在發(fā)生前所未有的變化。

在沃頓商學院，統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學系很榮幸能在這一發(fā)展過程中發(fā)揮領(lǐng)導作用。該系參與了計算機科學、金融、醫(yī)學、神經(jīng)科學和公共政策等多個領(lǐng)域的大學聯(lián)盟。此外，我們的教職員工在統(tǒng)計科學的許多領(lǐng)域都做出了卓越的貢獻，包括貝葉斯分析、博弈論、高維推斷、信息論、機器學習、模型選擇、非參數(shù)函數(shù)估計、觀察研究、概率論、統(tǒng)計算法和時間序列分析，他們的貢獻贏得了國際認可。

二 、什么是統(tǒng)計建模?

統(tǒng)計建模過程是在數(shù)據(jù)科學中將統(tǒng)計分析應用于數(shù)據(jù)集的一種方法。統(tǒng)計模型涉及隨機變量和非隨機變量之間的數(shù)學關(guān)系。

統(tǒng)計模型可以提供直觀的可視化效果，幫助數(shù)據(jù)科學家識別變量之間的關(guān)系，并通過對原始數(shù)據(jù)應用統(tǒng)計模型進行預測。

常見的統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)集包括人口普查數(shù)據(jù)、公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)和社交媒體數(shù)據(jù)。

1.統(tǒng)計建模技術(shù)

數(shù)據(jù)收集是統(tǒng)計建模的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)可能來自云、電子表格、數(shù)據(jù)庫或其他來源。數(shù)據(jù)分析中使用的統(tǒng)計建模方法有兩類。它們是

2.監(jiān)督學習

在監(jiān)督學習模型中，算法使用標注的數(shù)據(jù)集進行學習，在對數(shù)據(jù)進行訓練時，算法使用答案密鑰來確定準確性。統(tǒng)計建模中的監(jiān)督學習技術(shù)包括

回歸模型：旨在分析自變量和因變量之間關(guān)系的預測模型。最常見的回歸模型是邏輯模型、多項式模型和線性模型。這些模型可確定變量、預測和建模之間的關(guān)系。

分類模型：一種對大量復雜數(shù)據(jù)點進行分析和分類的算法。常見的模型包括決策樹、Naive Bayes、最近鄰、隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3.無監(jiān)督學習

在無監(jiān)督學習模型中，算法獲得無標記數(shù)據(jù)，并嘗試獨立提取特征和確定模式。聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則就是無監(jiān)督學習的例子。下面是兩個例子：

K 均值聚類：該算法根據(jù)相似性將指定數(shù)量的數(shù)據(jù)點組合成特定的分組。

強化學習：這種技術(shù)包括利用深度學習訓練算法，使其在多次嘗試中不斷迭代，獎勵產(chǎn)生有利結(jié)果的動作，懲罰產(chǎn)生不良后果的活動。

三、機器學習與統(tǒng)計建模

統(tǒng)計與機器學習(ML)的主要區(qū)別在于它們的目的不同。您可以建立 ML 模型來預測未來，在沒有明確編程的情況下進行準確預測，而統(tǒng)計模型可以解釋變量之間的關(guān)系。

不過，有些統(tǒng)計模型即使能預測，但由于無法捕捉數(shù)據(jù)之間的復雜關(guān)系，因此并不準確。ML 預測更加準確，但在理解和解釋方面也更具挑戰(zhàn)性。

在統(tǒng)計模型中，對數(shù)據(jù)和變量的概率模型進行解釋和識別，如預測變量的影響。統(tǒng)計模型確定變量之間關(guān)系的大小和重要性及其規(guī)模。基于機器學習的模型則更注重經(jīng)驗。

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