统计分析法学习方法

‘壹’ 统计学习方法

统计学习方法：

1、得到一个有限的训练数据集合。

2、确定学习模型的集合——————模型。

3、确定模型选择的准则——————策略。

4、实现求解最优模型的算法————算法。

3、线性模型：模型函数是线性的。

4、非线性模型：模型函数是非线性的。

5、参数化模型：有限维参数刻画，简单模型。

6、非参数化模型：参数维度不固定，复杂现实问题。

‘贰’ 统计学分析方法有哪些

常用的有：简单线性回归，多重线性回归，logistic回归，聚类，判别，主成分分析，因子分析，方差分析，时间序列分析，典则变量分析。

‘叁’ 统计学中常用的数据分析方法有哪些

1、描述统计

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。

2、假设检验

参数检验：参数检验是在已知总体分布的条件下(一般要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态)进行检验。

3、信服分析

介绍：信度(Reliability)即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。

信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数(跨时间的一致性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

‘肆’ 统计分析学习之数值分析方法

统计分析学习之数值分析方法
最近补了一些统计学的知识，大多都在这些年的学习中接触过，这里做个总结，以便回头方便看。
从以下几个方面对数值进行分析：
数值的位置
平均数与中位数
这个最常见的就是平均值和中位数了，平均值指的是数据在数值上的中心位置，是所有数和的平均，而中位数是一个样本序列在数值上的中间，序列长度为奇数是，中位数就是最中间的那个。我们可以吧平均数理解为样本序列在数学上的中间位置，把中位数理解为样本序列在物理上的中间位置。
加权平均数
权值对于学过算法或者图论的小伙伴都不陌生，权值不同则认为每个数据的权值（可以简单理解为重要性）不同，在上边提到的平均数中是认为每个数的权值相同。那加权平均数就是求平均时对每个数值乘上了他的权值。
ps,加权的样本序列就比普通的样本序列多了一维的信息量。
几何平均数
这是个很有意思的平均数，在之前并没有接触过，它是n个数值乘积的n次方根，既然是几何平均数，那小伙伴们可以把它放在欧几里得空间来理解它的意义。
众数
样本序列中出现次数最多的数，这个在一些基本算法的面试题中经常出现，比如怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？（这个主要是采用分而治之的思想，外加hash等方法，有兴趣的可以网络一下）
四分位数
四分位数是百分位数的一种特殊情况，但是这个数值的位置具有比较高的工程使用价值，在统计分析中出现频率很高，比如后边用到的箱形分析法等跟此关系很大。
数值的离散程度
数据的离散程度也可以成为数据的变异程度，学过聚类算法的小伙伴说离散程度应该比变异程度更容易理解一些。有极差、四分位数间距、方差、标准差等指标（MAE、MSE等指标对机器学习的小伙伴应该都不陌生）。这个变异程度可以放在欧几里得几何空间来理解，都是描述数值之间分散的程度。注意：1.极值是最容易计算的，但是它比较容易受到异常值影响，单独计算时的工程意义并不大。2.四分位数间距能很好的避免异常值影响，甚至能进一步的检测异常值。（箱形法）
3.样本方差是总体方差的无偏估计，标准差是方差的正平方根。
分布形态和相对位置
偏度
偏度是分布形态的最常用度量。偏度的计算公式这里就不贴出来了，也可以通过平均数和中位数的关系来判断偏度。其关系如下所示：偏度为正值 = 数据右偏 = （平均数>中位数）偏度为0 = 数据对称 = （平均数=中位数）
偏度为负值 = 数据左偏 = （平均数<中位数）
切比雪夫定理
学概率论的时候都接触过这个，这里就不做过多解释。他能帮我们指出与平均数的距离在某个特定个数的标准差之内的数据值所占的比例。（与平均数的距离在z个标准差之内的数据项所占比例至少为（1-1/z^2），其中z是大于1的任何实数）。
异常点的检测
异常点也成为离群点（outlier），对于机器学习的小伙伴也不陌生，在统计工程上常用的方法有简单的统计量分析，比如最大值最小值是否超出合理的范围，还有就是比较经典的箱形法。
以上方法是基于统计的方法，其在多维数据上表现的很无力。除此之外还有基于位置，基于偏差和基于密度的方法。还有一些比较新的论文，是基于信息熵（Correntropy）和深度学习的异常点检测算法。有兴趣的小伙伴可以下一些论文看看。

‘伍’ 常用统计分析方法有哪些

1、对比分析法

对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。

根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。

最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。

例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

‘陆’ 统计学上的分析方法有哪些

统计分析方法从根本上说有两大类，一是逻辑思维方法，二是数量关系分析方法。在统计分析中二者密不可分，应结合运用。
逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂，从特殊到一般，从偶然到必然，从现象到本质。坚持辨证的观点、发展的观点，从事物的发展变化中观察问题，从事物的相互依存、相互制约中来分析问题，对统计分析具有重要的指导意义。
数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现，包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。

‘柒’ 常用的统计学方法有哪些

常用的统计方法：1、计量资料的统计方法：分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法；2、计数资料的统计方法：计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析；3、等级资料的统计方法：等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。统计资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一 个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。

‘捌’ 社会科学中有哪些常用的统计分析方法

1、聚类分析

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。

2、因子分析

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。

3、相关分析

相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。

4、对应分析

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

‘玖’ 学好统计学的方法有哪些 怎么学好统计学

1、大量观察法

这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

2、统计分组法

由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显着性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

3、综合指标法

统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

‘拾’ 常用的统计学方法有哪些(统计学中统计方法有哪些)

1.统计方法：测量的尺度：统计学一共有四种测量的尺度或是四种测量的方式。

2.这四种测量，即名目、顺序、等距、等比在统计过程中具有不等的实用性。

3.等比尺度拥有零值及资料间的距离是相等被定义的。

4.等距尺度资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的，如智力或温度的测量。

5.顺序尺度的意义并非表现在其值而是在其顺序之上。

6.名目尺度的测量值则不具量的意义。

7.统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。

8.它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。

9.由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。