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1、概率与概率与统计统计基基础础ppt课课件件contents目录概率论基础统计推断基础回归分析基础随机过程基础贝叶斯统计基础01概率概率论论基基础础基本概念必然事件的概率为1，不可能事件的概率为0。概率具有可加性、有限可加性、加法公式等性质。概率是描述随机事件发生可能性的度量，其值在0到1之间。概率的定义与性质条件概率与独立性01条件关系02条件概率是指在某个已知事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。03独立性是指两个事件之间没有相互影响，一个事件的发生不影响另一个事件发生的概率。04条件概率与独立性是概率论中的重要概念，它们在概率论和统计推断中有着广泛的应用。01随机变量是定义在样本空间上的
2、一个实数函数，它表示某个随机试验的结果。离散随机变量和连续随机变量是随机变量的两种类型。随机变量的分布函数、概率密度函数和累积分布函数等描述了随机变量的统计特性。随机变量表示020304随机变量及其分布02统计统计推断基推断基础础参数估计的概念参数估计是根据样本数据推断总体参数的过程。点估计通过样本数据直接给出总体参数的估计值。区间估计给出总体参数的可能取值范围，以及该范围的可信度。估计量的评价标准无偏性、有效性和一致性。参数估计根据样本数据对总体参数提出假设，然后利用适当的统计量进行检验。假设检验的基本原理提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出决策。假设检验的步骤单侧检验和双侧检验、参数
3、检验和非参数检验。假设检验的类型避免两类错误、注意假设的可检验性。假设检验的注意事项假设检验03方差分析的步骤计算各组的均值、计算总变差、计算组间变差和组内变差、比较组间变差和组内变差的贡献、做出决策。01方差分析的概念方差分析是用来比较多个总体的均值是否存在显著差异的统计方法。02方差分析的基本思想将总变差分解为组间变差和组内变差，通过比较组间变差和组内变差的贡献来推断各总体均值是否存在显著差异。方差分析03回回归归分析基分析基础础总结词一元线性回归是回归分析中最简单的一种，它研究一个因变量和一个自变量之间的关系。一元线性回归分析通过找到一条直线，使得这条直线尽可能地接近因变量和自变量之间的
4、关系。这条直线是通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来得到的。(y=ax+b)其中，(a)是斜率，(b)是截距。一元线性回归适用于因变量和自变量之间存在线性关系的情况，且自变量对因变量的影响是单一的。详细描述公式适用场景一元线性回归第二季度第一季度第四季度第三季度总结词详细描述公式适用场景多元线性回归多元线性回归是当一个因变量受到多个自变量的影响时所使用的回归分析方法。多元线性回归通过找到一个平面，使得这个平面尽可能地接近因变量和自变量之间的关系。这个平面是通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来得到的。(y=a_1x_1+a_2x_2+.+a_nx_n+b)其中，(a_1,a_2,.,a_
5、n)是斜率，(b)是截距。多元线性回归适用于因变量和自变量之间存在线性关系的情况，且自变量对因变量的影响是多个和复杂的。总结词非线性回归分析是当因变量和自变量之间的关系不是线性时所使用的回归分析方法。公式非线性回归分析没有统一的公式，而是根据具体情况选择适合的函数形式。常见的非线性函数形式包括指数函数、对数函数、多项式函数等。适用场景非线性回归分析适用于因变量和自变量之间存在非线性关系的情况，例如生物学、医学、经济学等领域中的许多问题。详细描述非线性回归分析通过找到一个曲面或者更复杂的模型，使得这个模型尽可能地接近因变量和自变量之间的关系。这个模型是通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来得到
6、的。非线性回归分析04随机随机过过程基程基础础定义马尔科夫链是一个随机过程，其中每个状态只依赖于前一个状态，不依赖于过去的状态。特性马尔科夫链具有无记忆性，即未来状态只与当前状态有关，与过去状态无关。应用马尔科夫链在自然语言处理、股票市场预测等领域有广泛应用。马尔科夫链定义泊松过程是一种随机过程，其中事件在每个时间单位内以恒定概率发生。特性泊松过程具有独立增量性，即在不同时间段内发生的事件是独立的。应用泊松过程在物理学、生物学和工程学等领域有广泛应用。泊松过程定义随机漫步是一种随机过程，其中每一步都是随机的，方向和距离都是随机的。特性随机漫步具有连续性和不可预测性，即每一步都是独立的，无法预测
7、下一步的方向和距离。应用随机漫步和布朗运动在物理学、化学和生物学等领域有广泛应用。随机漫步与布朗运动03020105贝贝叶斯叶斯统计统计基基础础贝叶斯定理与贝叶斯决策贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，它提供了在给定先验概率和条件概率的情况下，计算后验概率的方法。贝叶斯决策贝叶斯决策理论是贝叶斯统计的一个重要应用，它基于贝叶斯定理，通过计算后验概率来做出最优决策。参数估计是统计学中的一项重要任务，它涉及到根据样本数据来估计未知参数的值。参数估计贝叶斯推断提供了一种在参数估计中考虑先验信息的方法，通过将先验信息和样本数据结合起来，可以得到更加准确的参数估计结果。贝叶斯推断在参数估计中的应用贝叶斯推断在参数估计中的应用贝叶斯网络是一种基于概率的有向图模型，它用于表示随机变量之间的概率依赖关系。贝叶斯推理是贝叶斯网络中的一个重要概念，它涉及到根据已知证据来更新网络中节点的概率值。贝叶斯网络与贝叶斯推理贝叶斯推理贝叶斯网络THANKYOU