统计建模是什么?具体流程是什么?难不难?给点案例。

发布网友 发布时间：2022-04-26 18:18

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热心网友 时间：2023-10-02 20:08

一、什么是统计建模
统计建模是以计算机统计分析软件为工具，利用各种统计分析方法对批量数据建立统计模型和探索处理的过程，用于揭示数据背后的因素，诠释社会经济现象，或对经济和社会发展作出预测或判断。随着计算机和网络技术的快速普及和广泛发展，我们面对着数据和信息爆炸的挑战，如何迅速有效地将数据提升为信息、知识和智能，是统计工作者面临的重要课题。而统计建模将统计方法、计算机技术完美结合，带动以数据分析为导向的统计思维，发现和挖掘数据背后的规律，为经济社会的发展提供更好更多的统计信息。
大赛题目一般来源于社会、经济和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过统计专业的基本内容，较为熟练地掌握统计分析方法，并且具备一定的统计工作经验。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计及计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文（即答卷）。大赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。
我们从下面一个例子，看一看什么是统计建模。
案例：从交通事故数据能够得到什么结论？
基本数据：各省市自治区改革开放以来的交通事故数据。数据应该包括机动车（货运，大客车、小轿车、农用车、拖拉机、各种摩托车和工程车等）、非机动车（自行车、三轮车）、其他（如电动、加力自行车和机动三轮车，虽然可能非法）、残疾人车、兽力车、行人等等；数据也应该包括事故等级，事故个数、死亡人数、财产损失、受伤人数等；肇事者的职业、年龄、驾龄、教育程度、是否酒后驾车（很重要！）、是否疲劳驾车、是否打手机、车速、路况（街道、普通公路、等级公路、高速公路）、事故时间段等等（这些都是交管部门的标准记录）。数据应该覆盖至少10年（最好有月度数据）。
附加数据：各省市自治区相应年份的经济资料，包括各种道路的里程、各种机动车的保有数等。
问题：
1.找出各种车辆的各种事故的概率（及影响因素）、这些事故数量的影响变量（比如年龄因素、是否喝酒、山区或闹市区、时间段、何种道路、车辆种类，等等）。
2.找出在什么因素（变量）下最容易出事、什么因素（变量）下最容易造成重大人身伤害、什么因素（变量）造成财产损失最大。
3.找出各省市自治区事故的各自特点，并且按照事故模式把各省市自治区分类，同时按照经济分类进行比较。说明交通事故与经济发展之间的关系。
4.找出各地和全国事故的趋势，以及这些趋势与经济（包括道路里程、机动车数量等）之间的关系。并且对未来事故进行预测。
5.对各省市自治区，根据各种与交通事故相关的变量进行排序。
要求：一切根据数据。任何所采用的统计方法要说明条件和假定。任何输出的结果要有说明和解释。
根据上述案例，不难形成这样一个判断：在一定意义上，统计建模是一种命题作文，它有以下几个特点：
一是统计建模从经济社会发展的实际情况出发，找出事物发展的趋势和规律，如果脱离了这一点，统计建模也就失去了意义。
二是统计建模从数据出发，找出数据之间的联系，用数据说话，数据是统计建模最大的特质。
三是统计建模将统计分析方法和计算机技术有效结合，包括收集数据、利用统计分析软件对数据进行分析等。
四是统计建模涉及数据收集、整理、分析等方面，对建模者的能力要求较为全面。

二、统计建模的流程
(一)明确问题。统计建模强调问题导向，因此，首先要明确需要求解的问题。
(二)收集信息：在明确问题的基础上，根据题目的要求，从可用的数据库中收集和整理出各种必要的信息。
(三)模型假设：利用统计分析方法，对问题做出必要的、合理的假设，使问题的主要特征凸现出来，忽略问题的次要方面。
(四)模型构建：根据所做的假设以及事物之间的联系，构造各种量之间的关系，把问题转化为统计分析问题，注意要尽量采用适当的统计分析模型及方法。
(五)模型求解：利用构建的模型进行计算，并得到与问题有关的一些信息。如果必要，可对问题作出进一步的简化或提出进一步的假设。
(六)模型分析：对所得到的信息进行分析，形成判断，特别要注意当数据变化时所得结果是否稳定。
(七)结果检验：分析所得结果的实际意义，与实际情况进行比较，看是否符合实际，如果不够理想，应该修改、补充假设，或重新建模。
(八)撰写论文：在上述基础上形成论文，论文应包括问题的阐述、假设的叙述、模型构建的过程、模型求解结果、主要结论以及对结论的评价。
三、统计建模论文的基本内容
提交的论文应包括三个部分：
（一）标题、摘要部分
题目——写出较确切的题目
摘要——200-300字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。
（二）主体部分
1．问题提出，问题分析。
2．模型建立：
（1）提出假设条件，明确概念，引进参数；
（2）模型构建；
（3）模型求解。
3．计算方法设计和计算机实现。
4．主要的结论或发现。
5．结果分析与检验。
6．讨论——模型的优缺点，结果的意义。
7．参考文献。
（三）附录部分
计算程序，框图。
各种求解演算过程，计算中间结果。
各种图形、表格。

所谓难者不易，易者不难，每个确切的标准，不好评判一二。不过，可以肯定的是，学之则易，不学则难。望勉之。

参考资料：http://www.zgxxb.com.cn/news.asp?id=11717

热心网友 时间：2023-10-02 20:09

关于统计建模这方面

百科已经说的很清楚了

http://ke.baidu.com/notexists?word=%CD%B3%BC%C6%BD%A8%C4%A3