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统计建模课件XX有限公司汇报人：XX目录统计建模基础01模型选择与评估03分类与聚类模型05数据准备与处理02回归分析模型04时间序列分析06统计建模基础01统计建模定义统计建模是用统计方法分析数据，建立数学模型的过程。定义概述旨在揭示数据内在规律，为预测和决策提供依据。目的意义建模的基本步骤明确建模目的，界定问题范围。问题定义根据问题需求，收集并整理相关数据。数据收集选择合适的统计方法，构建模型并验证其有效性。模型建立常用统计模型简介逻辑回归模型用于二分类问题，预测事件发生的概率。线性回归模型描述变量间线性关系，预测因变量值。0102数据准备与处理02数据收集方法利用政府、学术机构等公开的数据库，获取所需数据。公开数据源通过科学实验获取数据，确保数据的准确性和可靠性。实验数据设计问卷，通过线上或线下方式收集目标群体的数据。问卷调查数据清洗技术缺失值处理填补或删除数据中的缺失值，确保数据完整性。异常值检测识别并处理数据中的异常值，提高数据准确性。数据预处理技巧0201填补或删除缺失数据，确保数据完整性。缺失值处理异常值检测对数据进行标准化处理，消除量纲影响。数据标准化识别并处理异常值，提高数据准确性。03模型选择与评估03模型选择标准选择预测精度最高的模型，确保结果与实际数据高度吻合。准确性评估模型在不同数据集上表现稳定，对异常值和数据噪声有较好的抵抗力。稳定性与鲁棒性模型应具备清晰的结构，便于解释和理解其决策过程。可解释性010203模型评估方法采用交叉验证评估模型泛化能力，确保模型在不同数据集上表现稳定。交叉验证01通过计算模型预测准确率，直观反映模型对数据的拟合程度。准确率评估02模型优化策略通过调整模型参数，改善模型拟合度和预测精度。调整参数设置根据数据分析结果，引入新变量以增强模型解释力和预测能力。引入新变量回归分析模型04线性回归模型描述变量间线性关系基本原理预测分析，趋势判断应用场景R方值，残差分析模型评估多元回归分析挑选关键变量，确保模型准确且简洁。变量选择通过统计检验，验证模型的有效性和可靠性。模型检验回归模型的诊断检查残差分布，识别异常值。残差分析检测自变量间相关性，避免多重共线性影响。共线性检测分类与聚类模型05逻辑回归模型基于概率分类，预测二分类结果。常用于信用评分、疾病诊断等领域。模型原理应用场景决策树与随机森林基于数据特征分类，直观展示决策过程。决策树模型结合多棵决策树，提高预测准确率与稳定性。随机森林算法K-均值聚类算法迭代求解聚类算法原理01数据分析与机器学习应用场景02时间序列分析06时间序列概念按时间顺序排列的数据序列。时间序列定义经济、金融、气象等领域的数据预测与分析。应用领域ARIMA模型介绍p自回归阶数，d差分次数，q移动平均阶数参数解释自回归+差分+移动

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