統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學關系。那么賓夕法尼亞大學統計建模課程主要學什么?

一、課程簡介

統計建模的目的是增強有效決策的能力，而這一領域的獨特貢獻在于它能夠將多層次的不確定性納入明智決策的框架之中。在過去幾年中，新計算工具的開發和 "大數據 "前所未有的發展將統計建模推向了新的高度。如今，統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。信息領域正在發生前所未有的變化。

在沃頓商學院，統計與數據科學系很榮幸能在這一發展過程中發揮領導作用。該系參與了計算機科學、金融、醫學、神經科學和公共政策等多個領域的大學聯盟。此外，我們的教職員工在統計科學的許多領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、非參數函數估計、觀察研究、概率論、統計算法和時間序列分析，他們的貢獻贏得了國際認可。

二 、什么是統計建模?

統計建模過程是在數據科學中將統計分析應用于數據集的一種方法。統計模型涉及隨機變量和非隨機變量之間的數學關系。

統計模型可以提供直觀的可視化效果，幫助數據科學家識別變量之間的關系，并通過對原始數據應用統計模型進行預測。

常見的統計分析數據集包括人口普查數據、公共衛生數據和社交媒體數據。

1.統計建模技術

數據收集是統計建模的基礎。數據可能來自云、電子表格、數據庫或其他來源。數據分析中使用的統計建模方法有兩類。它們是

2.監督學習

在監督學習模型中，算法使用標注的數據集進行學習，在對數據進行訓練時，算法使用答案密鑰來確定準確性。統計建模中的監督學習技術包括

回歸模型：旨在分析自變量和因變量之間關系的預測模型。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系。

分類模型：一種對大量復雜數據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、隨機森林和神經網絡模型。

3.無監督學習

在無監督學習模型中，算法獲得無標記數據，并嘗試獨立提取特征和確定模式。聚類算法和關聯規則就是無監督學習的例子。下面是兩個例子：

K 均值聚類：該算法根據相似性將指定數量的數據點組合成特定的分組。

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

三、機器學習與統計建模

統計與機器學習(ML)的主要區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，而統計模型可以解釋變量之間的關系。

不過，有些統計模型即使能預測，但由于無法捕捉數據之間的復雜關系，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性。

在統計模型中，對數據和變量的概率模型進行解釋和識別，如預測變量的影響。統計模型確定變量之間關系的大小和重要性及其規模。基于機器學習的模型則更注重經驗。

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