什麼是統計預測方法? 相關
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- 其使用進階的數學、統計和機器學習技術來分析資料，以確定和推斷隱藏的趨勢。 許多企業和組織使用預測分析來指導未來的決策。
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統計學很重要嗎?
- 時間序列。時間序列是一組按時間順序排列的資料點。比如：每小時的氣壓。每年的醫院急診。按分鐘計算的股票價格。
- 時間序列的組成部分。時間序列資料有三個主要組成部分。趨勢季節性。殘差或白噪聲。
- 趨勢。在時間序列中記錄的長期緩慢變化/方向。
- 季節性。季節性是在固定時間內發生的時間序列中的迴圈模式。下面的時間序列顯示了季節性，在每個週期中，都處於底部和峰值，模式相似。
- 統計學到底有多重要？
- 統計學——特徵
- 統計學——概率分佈
- 統計學——降維
- 統計學——過取樣和欠取樣
- 統計學——貝葉斯統計
在回答資料分析入門要具備什麼樣的能力的問題中，我經常提到統計學知識，統計學是一種利用數學理論來進行資料分析的技術，通過統計學我們可以用更富有資訊驅動力和針對性的方式對資料進行操作。 在資料分析工作中，利用統計學，我們可以更深入、更細緻地觀察資料是如何進行精確組織的，並且基於這種組織結構確定資料分析的方法，來獲取更多的資訊。今天給大家介紹資料分析中常用的五個統計基本概念。
特徵統計可能是資料科學中最常用的統計學概念。它是你在研究資料集時經常使用的統計技術，包括偏差、方差、平均值、中位數、百分數等等。理解特徵統計並且在程式碼中實現都是非常容易的。請看下圖： 上圖中，中間的直線表示資料的中位數。中位數用在平均值上，因為它對異常值更具有魯棒性。第一個四分位數本質上是第二十五百分位數，即資料中的25%要低於該值。第三個四分位數是第七十五百分位數，即資料中的75%要低於該值。而最大值和最小值表示該資料範圍的上下兩端。 箱形圖很好地說明了基本統計特徵的作用: 1. 當箱形圖很短時，就意味著很多資料點是相似的，因為很多值是在一個很小的範圍內分佈; 2. 當箱形圖較高時，就意味著大部分的資料點之間的差異很大，因為這些值分佈的很廣; 3. 如果中位數接近了底部，那麼大部分的資料...
我們可以將概率定義為一些事件將要發生的可能性大小，以百分數來表示。在資料科學領域中，這通常被量化到0到1的區間範圍內，其中0表示事件確定不會發生，而1表示事件確定會發生。那麼，概率分佈就是表示所有可能值出現的機率的函數。請看下圖： 常見的概率分佈，均勻分佈(上)、正態分佈(中間)、泊松分佈(下)： 1. 均勻分佈是其中最基本的概率分佈方式。它有一個只出現在一定範圍內的值，而在該範圍之外的都是0。我們也可以把它考慮為是一個具有兩個分類的變數：0或另一個值。分類變數可能具有除0之外的多個值，但我們仍然可以將其視覺化為多個均勻分佈的分段函數 2. 正態分佈，通常也稱為高斯分佈，具體是由它的平均值和標準偏差來定義的。平均值是在空間上來回變化位置進行分佈的，而標準偏差控制著它的分佈擴散範圍。與其它的分...
降維這個術語可以很直觀的理解，意思是降低一個數據集的維數。在資料科學中，這是特徵變數的數量。請看下圖： 上圖中的立方體表示我們的資料集，它有3個維度，總共1000個點。以現在的計算能力，計算1000個點很容易，但如果更大的規模，就會遇到麻煩了。然而，僅僅從二維的角度來看我們的資料，比如從立方體一側的角度，可以看到劃分所有的顏色是很容易的。 通過降維，我們將3D資料展現到2D平面上，這有效地把我們需要計算的點的數量減少到100個，大大節省了計算量。 另一種方式是我們可以通過特徵剪枝來減少維數。利用這種方法，我們刪除任何所看到的特徵對分析都不重要。 例如，在研究資料集之後，我們可能會發現，在10個特徵中，有7個特徵與輸出具有很高的相關性，而其它3個則具有非常低的相關性。那麼，這3個低相關性的特徵...
過取樣和欠取樣是用於分類問題的技術。例如，我們有1種分類的2000個樣本，但第2種分類只有200個樣本。這將拋開我們嘗試和使用的許多機器學習技術來給資料建模並進行預測。那麼，過取樣和欠取樣可以應對這種情況。請看下圖： 在上面圖中的左右兩側，藍色分類比橙色分類有更多的樣本。在這種情況下，我們有2個預處理選擇，可以幫助機器學習模型進行訓練。 欠取樣意味著我們將只從樣本多的分類中選擇一些資料，而儘量多的使用樣本少的分類樣本。這種選擇應該是為了保持分類的概率分佈。我們只是通過更少的抽樣來讓資料集更均衡。 過取樣意味著我們將要建立少數分類的副本，以便具有與多數分類相同的樣本數量。副本將被製作成保持少數分類的分佈。我們只是在沒有獲得更多資料的情況下讓資料集更加均衡。
完全理解為什麼在我們使用貝葉斯統計的時候，要求首先理解頻率統計失敗的地方。大多數人在聽到“概率”這個詞的時候，頻率統計是首先想到的統計類型。它涉及應用一些數學理論來分析事件發生的概率，明確地說，我們唯一計算的資料是先驗資料(prior data)。 假設我給了你一個骰子，問你擲出6點的機率是多少，大多數人都會說是六分之一。 但是，如果有人給你個特定的骰子總能擲出6個點呢?因為頻率分析僅僅考慮之前的資料，而給你作弊的骰子的因素並沒有被考慮進去。 貝葉斯統計確實考慮了這一點，我們可以通過貝葉斯法則來進行說明: 在方程中的概率P(H)基本上是我們的頻率分析，給定之前的關於事件發生概率的資料。方程中的P(E|H)稱為可能性，根據頻率分析得到的資訊，實質上是現象正確的概率。 例如，如果你要擲骰子100...
統計預測法的內容主要包括：對預測資料的初步分析；確定適用的預測模型和估計模型參數；列出預測公式，進行外推預測；對預測結果加以統計分析，不斷改進預測。
什麼是回歸分析？ 回歸分析是一種預測建模技術，它可以被用來研究因變數（目標）和自變數（預測）之間的關係，常見於預測建模、時間序列建模和查找變數間關係等應用。舉個例子，透過回歸分析，我們能得出司機超速駕駛和發生交通事故次數之間的關係。
預測分析是進階分析的分支，可預測未來事件、行為和結果。 其使用統計技術，包括 機器學習 演算法和精細複雜的預測模型，來分析目前和歷史資料，並評估某事發生的可能性，即使這些事項不在企業的關注範圍裡。
迴歸分析（英語： Regression Analysis ）是一種統計學上分析數據的方法，目的在於了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變數來預測研究者感興趣的變數。
統計預測是對事物的發展趨勢和在未來時期的數量表現作出推測和估計的理論和技術。. 統計預測以自然現象和社會現象發展規律為依據，以充分的統計資料和最新信息為基礎，以統計方法和數學方法為手段，配合適當的數學模型，通過推理和計算，找出該事物 ...
