统计学习方法范文

统计学习方法范文（精选6篇）

统计学习方法 第1篇

统计学习

统计学习的对象是数据，它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。

统计学习的目的就是考虑学习什么样的模型和如何学习模型。

统计学习方法包括模型的假设空间、模型选择的准则以及模型学习的算法。实现统计学习的步骤如下：

(1) 得到一个有限的训练数据集合;

(2) 确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合;

(3) 确定模型选择的准则，即学习的策略;

(4) 实现求解最优模型的算法，即学习的算法;

(5) 通过学习方法选择最优模型;

(6) 利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析。

统计学习方法 第2篇

统计学习=模型+策略+算法

3.1 模型

统计学习中，首先要考虑学习什么样的模型，在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数，由决策函数表示的模型为非概率模型，由条件概率分布表示的模型为概率模型。

3.2 策略

有了模型的假设空间，统计学习接着需要考虑的是按照什么样的准则学习或选择最优的模型。监督学习实际上就是一个经验风险或者结构风险函数的最优化问题。风险函数度量平均意义下模型预测的好坏，模型每一次预测的好坏用损失函数来度量。

监督学习问题就是从假设空间F中选择模型f作为决策函数，对于给定的输入X，由f(X)给出相应的输出Y，这个输出的预测值f(X)与真实值Y可能一致也可能不一致，用一个损失函数来度量预测错误的程度。损失函数记为L(Y, f(X))。常用的损失函数有以下几种：

3.3 算法

非统计专业统计学教学方法探讨 第3篇

一、用通俗简洁的语言进行教学

统计学是一门对客观实际进行调查、分析和研究, 找出事物的发展规律, 并在此基础上做出预测或决策的学科。它作为经济管理类专业核心课程之一, 一直被学生认为是枯燥而难学的课程。

传统的统计学教学过于注重统计指标的计算统计理论的演绎, 使学生深陷繁复的计算中, 对于如何运用统计方法和统计工具解决实际问题则很少讲到。教师在具体授课过程中一般都津津乐道于统计学基本概念的阐述和统计公式的推导, 使用的语言都非常专业化、学术化。对一部分学生来讲, 他们认为教师的语言是晦涩难懂的。

针对这一现状, 在教学中要用简洁、通俗的语言。而且这种语言形式要贯穿讲课的始终, 不管是讲授统计思想、统计概念, 还是讲授统计公式。可以把公式具体化, 删繁就简, 挑选重点有代表性的着重讲解, 而没有必要对每一个公式都推导其来龙去脉。还可以通过不断地举例来解释说明统计概念的实际意义, 使学生活学活用。另外, 教师在上课过程中应该多用些提问句、疑问句, 引导学生发现问题、提出问题, 培养学生提问问题的能力。

教师还要与学生互动, 一起探讨问题、解决问题, 这样可以激发学生的学习积极性, 提高教学效率。统计学的灵魂在于与经济管理类各实质学科相结合, 用统计方法去分析、解决问题。所以, 教师在讲课时可以与学生熟知或学过的课程联系, 这样更加便于他们理解、掌握所学的统计学知识, 并且能把所学过的知识融会贯通其中。

二、案例教学法

案例教学法就是教师通过分析案例, 激发学生参与讨论、分析, 让学生从自己的亲身体验中理解理论知识。这个方法在非统计专业的授课过程中运用得非常广泛, 普遍反映效果良好, 具有很高的推广价值。

第一, 要做好准备工作, 就是精心选择适当的案例。所谓的适当是指:一要和所讲述的理论知识联系密切;二要难度适中, 但要有综合性, 不能只针对某个具体定义而编写, 因为案例太容易就没有挑战性, 不深入讨论就学不到东西, 太难就会让一部分学生知难而退, 不参与讨论;三是尽量选择学生感兴趣的题材, 所选的案例必须是真实发生过的事件, 而不能是一个虚构的故事。比如对于金融专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小等。对于经管专业的学生, 精选抽样推断、假设检验、方差分析对于控制产品质量, 经营决策等方面的案例, 深入浅出地介绍这些方法的基本思想、并用Excel进行分析。既激发了学生的兴趣、扩大了学生的视野, 也使统计学的课堂不再是教师1块黑板、1支粉笔、1本教材、1张嘴巴就能将一门专业课程从头讲到尾。

第二, 要组织好案例教学的课堂教学。教师的角色需要发生变化, 要从教师的角色转化为一个普通学生, 让自己参与其中, 充分调动学生的积极性、主动性和自觉性, 放手让学生自由讨论。当学生提出问题时, 不要直接作答, 而是引导学生互答问题和辩论, 让学生通过讨论、分析, 自觉地运用所学的理论知识, 自觉地归纳总结。

第三, 还要注意在案例课结束以后, 让同学写总结。把课上所运用的理论知识, 在讨论中领悟到的东西, 以及自己归纳总结的东西书面化, 只有这样才能达到好的教学效果。

三、多媒体教学

多媒体教学以其不可替代的优越性正在逐步取代传统的利用黑板、粉笔的教学模式。利用多媒体教学就可以把授课重点转向过去传统教学顾及不到但实际上更加重要的方面, 即从过去主要针对统计学概念和方法的理解转向使学生深入理解和掌握各种统计方法的实际应用。

多媒体教学的关键是教学课件的制作。为了达到更好的教学效果, 作为教师应该自觉地学习并掌握教学课件的制作, 由于运用多媒体演示课件或幻灯片信息的流量大、速度快, 接受起来有些难度, 学生可以不再记笔记, 而是将不明白的作标记, 课件可以让学生课下拷贝, 以便于复习。

四、将Excel应用在统计学教学中

第一, Excel是使统计学教学走出困境的一个辅助教学工具。统计学是关于数据的收集、整理、分析和解释的一门科学, 统计学教学活动也是围绕着数据展开的。由于概念多、图表多、公式多、计算繁琐、抽象、枯燥、难教难学、学生缺乏学习兴趣等, 使统计学教学面临严峻的困境。Excel在统计学教学中的应用, 可以节省大量的时间, 丰富教学内容, 增强趣味性, 活跃课堂气氛, 使一些比较抽象、难以理解的东西具体化、简单化, 完成那些在传统教学手段下难以完成的任务, 并且教师的课堂操作、演示, 还可以激发学生课下动手的兴趣。

第二, Excel是目前最适合作为统计学教学辅助工具的一款软件。 (1) Excel的统计功能虽然不像专业统计软件那样强大, 但能够满足教学需要; (2) 无论是多媒体教室里的还是学生宿舍里的计算机, 一般都装有现成的Excel软件, 而那些专业统计软件则需专门购买, 而且价格昂贵; (3) 大学一般会开设Office软件应用课程, 学生具备一定的Excel应用基础; (4) 最重要的是Excel软件易学易用, 比起那些专业性的统计软件来更受欢迎。

五、注重实践

第一, 课堂体验方式, 即在课堂进行现场实验教学。例如在介绍统计学的抽样估计内容时, 可以以同学的学习成绩、学习时间、学生每月的消费等为调查内容, 课堂上当场随机抽取部分同学资料, 进行样本资料计算, 进行估计和精度分析, 当场给出结论说明。使学生直接感受到了抽样调查和估计的整个过程, 从而很快就能理解和掌握, 不再显得抽象和难学了。

第二, 实践性教学, 即通过组织学生到统计部门进行见习活动, 增加学生对统计工作的感性认识。例如, 在学生学习了统计的基础知识, 理解了统计的学科性质和任务后, 我们可以组织学生到统计局进行现场了解本区人口数据, 根据统计目的的不同, 让一部分学生用变量进行分组, 如按年龄、按家庭人口数等进行分组, 以了解人口的年龄状况、家庭状况等情况;让一部分学生按品质标志进行分组, 如按职业、文化程度等进行分组, 以了解人口的职业、文化程度分布等情况, 再用Excel进行统计分析, 然后把结果与该局统计的结果进行交流比较。让学生了解统计工作的整个流程, 使学生对如何组织一项统计工作有了进一步的认识, 为学生今后能胜任工作, 奠定了一定的基础。

第三, 直接参与方式, 即利用假期, 让学生自行设计, 自行组织调查, 直到调查报告的编写, 调查总结或体会的形成, 全部由同学自己来完成。通过这次调查活动, 使学生加深了对统计调查工作的理解, 而且在这次活动中, 学生也能够灵活运用各种统计调查方法和组织形式进行调查, 如调查网吧的运营情况, 学生就会采用抽样调查的方法, 而调查上网人员的构成情况, 有的学生采用了抽样调查, 也有的学生采用了重点调查和典型调查等方法, 组织形式有的采用等距抽样, 有的采用整群抽样, 达到了预期的目的, 为学生将来独立组织统计调查工作打下了一定的基础。

参考文献

[1]戴发山.统计学课程教与学探讨.高教论坛, 2006.8.

[2]王尚武.重建统计学教学模式.统计与决策, 2001.1.

学习新《统计法》感受统计新形势 第4篇

■ 中国统计机遇与压力并存

美国保守派智库美国传统基金会(Heritage Foundation)网站近日发布该基金会亚洲经济政策研究员Derek Scissors的署名文章,文章称“尽管中国经济情况多变且复杂,国家统计局却只需要15天就能调查13亿人口的经济动态”,对此表示质疑。

对统计数据质量的质疑并不仅此一件,如今全社会在愈加重视统计工作的成果——统计数据的同时,必然也更加重视统计工作成果的质量,即统计数据的真实性、准确性,这正是当前统计工作面临的新形势,一方面形势大好,另一方面困难重重。

针对美国对中国经济数据的质疑,国家统计局作出回应。“中国建立了一个比较完善的统计调查体系,单是政府综合统计系统就有近10万人每天都在从事统计调查、搜集和整理工作,中国数据在季后或月后15天统计出来是有制度保障的。”

中国的统计工作的确具有这样的制度保障,不仅如此,它具有世界上其他国家的政府统计所不具备的独一无二的特点。其一,透过新修订《统计法》,将政府统计的职能定义为“了解国情国力,服务经济社会发展”,在统计工作实际实施过程中,统计结果已经不仅仅是“温度计”、“化验单”,乃至“咨询书”、“诊断书”,重要性非同一般。其二,中国对于统计数据的需求结构极为复杂。需求内容多,不同的行业和部门需要有各种大大小小统计指标进行衡量;变化快,全球的经济形势正处于复杂多变的情况下,中国经济发展的重要地位毋庸置疑,特别在全球性金融危机的冲击以及中国经济体制改革的背景下,对于统计数据的需求也就体现出了变化快的特点;时效强,中国政府的统计制度是时效性的关键保障。中国政府统计这两个方面独一无二的特点反映了当前统计工作所面临的新形势:机遇与压力并存。

我国著名经济学家马寅初先生曾经说过一段极为精辟的话:“学者不能离开统计而研究,政治家不能离开统计而施政,事业家不能离开统计而执业。”统计工作对于全社会经济发展的重要性毋庸置疑,而如何能够保障我们的政府统计工作真正发挥出“了解国情国力,服务经济社会发展”的功能是统计工作的重中之重。通过立法规范政府统计,约束统计行为,是保障统计职能切实发挥的重要途径。

■ 新《统计法》突出五大方面

《中华人民共和国统计法》于1983年12月8日在第六届全国人民代表大会常务委员会第三次会议上审议通过。从颁布统计法至今已有26个年头,而在这26年里统计法经历了两次修订,1996年第一次,今年第二次。

新修订《统计法》对政府统计工作五个大的方面做出了更加符合科学发展观的规定。

保障统计数据质量。统计应当作为政府及公众雪亮的眼睛,明察社会生活经济运行的总体及具体情况。只有正确认识世界在先,才能依据客观规律进行改造和发展。据悉,虚报、瞒报、伪造、篡改统计资料的违法行为约占全部统计违法行为的60%。新修订《统计法》为确保统计数据的质量,在以下几个方面做出规定:首先,防止行政干预;其次,建立统计资料的审核签署制度;再次,强化统计人员的责任;此外,加大了对弄虚作假行为的处罚力度。

强化统计调查项目管理。进一步明确国家统计调查项目的审批权,调整了部门统计调查项目和地方统计调查项目的划分标准,调整地方统计调查项目的审批权限,明确了统计调查项目审批的原则、内容和程序。

加强规范统计资料的管理和公布。新修订《统计法》第十八、二十、二十一、二十二、二十三、二十四条中明确了统计资料管理及公布各方面工作的规定。

重视统计监督检查工作。新修订《统计法》特别增加了“监督检查”一章。统计机构监督检查权限不明确、缺乏有效的检查手段,是造成统计监督不办、统计违法难究的重要原因之一。新《统计法》明确了国家统计局负责组织管理全国统计工作的监督检查,并对国家统计局及其派出的调查机构、县级以上地方人民政府统计机构的执法权限做出规定;对县级及以上人民政府统计机构在调查统计违法案件或者核查统计数据时可以采取的措施做出了规定;规定了有关部门在统计执法方面的职责;规定了单位和个人在接受统计检查时应当履行的义务。

严禁统计违法行为,明确法律责任。为保障统计数据质量,维护统计工作秩序,新修订《统计法》增加了统计违法行为的种类,同时加大了对统计违法行为的处罚力度。

新修订《统计法》在以上五个方面进行的规定,不仅是政府统计顺利开展的保障,更是确保统计工作规范科学的重要支撑。使我们更加明确,政府统计活动不同于民间统计行为,它是一种行政管理活动。政府统计本身具有实施主体为行政主体,依照法律开展,具有强制性、义务性和无偿性,调查结果公共性等四大基本特征。

新修订《统计法》是统计立法史上的第二次修订,是统计法制建设上的历史性进步。同时我们应当看到,统计立法工作仍然任重而道远,与发达国家较健全的统计法律制度相比,我国统计法律法规需要进一步完善。

■ 加强统计法律法规的宣传普及

统计法律法规在全社会范围内的普及工作亟需加强。一名学习统计学专业已四年的大学生曾经问过这样的问题:“我们国家有专门的统计法吗?”设想一下,如果这些统计学专业的大学生,今后走向统计工作岗位从事统计工作,却没有依法统计的意识,我们的数据质量何以得到保障呢?由此,笔者对加强统计法律法规的宣传普及提出以下两点建议。

首先,要将全社会各行各业公众都纳入统计法律法规的宣传对象范围,从事统计研究、统计工作、行政工作的人员要作为重点宣传对象。持之以恒地将统计法律法规普及到经济社会生活的每一个方面,通过进农村、进机关、进社区、进校园、进企业、进家庭,使得全社会认识并了解统计法。

其次,对于具有不同文化教育程度、不同职业背景的人员采取不同的宣传教育方式。例如,对于学习统计专业的学生,要注意宣传手段的新颖以及宣传内容的规范;对于高校从事统计研究工作的学者、教师,要注意结合统计实务工作中的具体问题进行宣传;对于企事业单位的统计人员,要结合统计违法违规处罚案例,加强宣传警示作用;而对于并不太涉及统计工作的老百姓,要注意宣传内容的趣味性和吸引力。

通过学习新《统计法》,感受到统计事业发展的新形势。作为一名统计人,深感欣喜和自身的责任重大,相信伴随国家统计法律法规的逐步完善,政府统计工作将在我国社会主义现代化建设中显现出更为卓著的成效!

统计学习方法 第5篇

判别模型

该模型主要对p(y|x)建模，通过x来预测y。在建模的过程中不需要关注联合概率分布。只关心如何优化p(y|x)使得数据可分。通常，判别式模型在分类任务中的表现要好于生成式模型。但判别模型建模过程中通常为有监督的，而且难以被扩展成无监督的。

常见的判别式模型有：

Logisticregression

Lineardiscriminant analysis

Supportvector machines

Boosting

Conditionalrandom fields

Linearregression

Neuralnetworks

生成模型

该模型对观察序列的联合概率分布p(x,y)建模，在获取联合概率分布之后，可以通过贝叶斯公式得到条件概率分布。生成式模型所带的信息要比判别式模型更丰富。除此之外，生成式模型较为容易的实现增量学习。

常见的生成式模型有:

Gaussian mixture model and othertypes of mixture model

HiddenMarkov model

NaiveBayes

AODE

LatentDirichlet allocation

RestrictedBoltzmann Machine

统计学习方法 第6篇

前面提到过，输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题;输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题;输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题。

对于二分类问题，常用的评价指标是精确率和召回率。通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确，4中情况出现的总数分别记为：

TP将正类预测为正类数;

FN将正类预测为负类数;

FP将负类预测为正类数;

TN将负类预测为负类数。

则，精确率定义为：

许多统计方法可以用于分类，包括k近邻法、感知机、朴素贝叶斯法、决策树、决策列表、逻辑斯谛回归模型、支持向量机、提升方法、贝叶斯网络、神经网络、Winnow等。

标注问题的输入是一个观测序列，输出是一个标记序列。标注问题在信息抽取、自然语言处理等领域被广泛采用。例如，自然语言处理中的词性标注就是一个典型的标注问题：给定一个由单词组成的句子，对这个句子中的每一个单词进行词性标注，即对一个单词序列预测其对应的词性标记序列。标注常用的统计学习方法有：隐马尔科夫模型、条件随机场。