数理统计 软件 数理统计法用什么软件
数理统计软件的应用......（加分）
是一组数据还是几组数据的？如果预测的话可以用回归，得出一个预测值和因变量的函数关系。
还不知道你用的是什么软件？统计分析的软件有很多，SAS、SPSS、R语言等如果你只是想快捷应用 推荐用SPSS 直接可以菜单操作。
在菜单栏里应该可以找到简单回归分析或线性回归分析的，就行了
数理统计软件硕士期间学的是概率论与数理统计,不知道要学会哪些常...
0.什么是数据挖掘？ 数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。
数据挖掘能做什么？ 1）数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： 分类 （Classification） 估值（Estimation） 预言（Pediction） 相关性分组或关联规则（Affinity gouping o association ules） 聚集（Clusteing） 描述和可视化（Desciption and Visualization） 2）数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。
分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3）各种分析方法的简介 分类 （Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。
例子： a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 . 分配客户到预先定义的客户分片 注意： 类的个数是确定的，预先定义好的 估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。
例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 . 根据购买模式，估计一个家庭的收入 c. 估计eal estate的价值 一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。
给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。
例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Scoe 0~1）。
然后，根据阈值，将贷款级别分类。
预言（Pediction） 通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。
从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。
预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。
相关性分组或关联规则（Affinity gouping o association ules） 决定哪些事情将一起发生。
例子： a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A = B（关联规则） . 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析） 聚集（Clusteing） 聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。
聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
例子： a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 . 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群 聚集通常作为数据挖掘的第一步。
例如，“哪一种类的促销对客户响应最好？”，对于这一类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。
描述和可视化（Desciption and Visualization） 是对数据挖掘结果的表示方式。
2.数据挖掘的商业背景 数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。
有价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。
1）数据挖掘作为研究工具 （Reseach） 2）数据挖掘提高过程控制（Pocess Impovement） 3）数据挖掘作为市场营销工具（Maketing） 4）数据挖掘作为客户关系管理CRM工具（Custome Relationship Management） 3.数据挖掘的技术背景 1）数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力 2）数据挖掘和机器学习（Machine Leaning） 机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物 机器学习分为两种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如决策树） 数据挖掘由来 数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。
它是一个新兴的，面向商业应用的AI研究。
选择数据挖掘这一术语，表明了与统计、精算、长期从事预言模型的经济学家之间没有技术的重叠。
3）数据挖掘和统计 统计也开始支持数据挖掘。
统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等 4）数据挖掘和决策支持系统 数据仓库 OLAP（联机分析处理）、Data Mat（数据集市）、多维数据库 决策支持工具融合 将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。
4. 数据挖掘的社会背景 数据挖掘与个人预言：数据挖掘号称能通过历史数据的分析，预测客户的行为，而事实上，客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。
所以，数据挖掘的结果，没有人们想象中神秘，它不可能是完全正确的。
客户的行为是与社会环境相关连的，所以数据挖掘本身也受社会背景的影响。
比如说，在美国对银行信用卡客户信用评级的模型运行得非常成功，但是，它可能不适合中国。
数理统计基础及其应用有哪些？
即在国际学术交流中.Statistica也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件，在我国用的也不如SAS与SPSS那么普遍。
3，该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用，我们介绍一些常用的统计软件，是世界上应用最广泛的专业统计软件。
在国际学术界有条不成文的规定，Excel就不那么“傻瓜”、医疗、银行。
6，以使学生对统计软件有初步的认识。
但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便，画图功能是都具备的。
尽管现在已经尽量“傻瓜化”，那就必须装了才行。
当然，卫生部。
2，为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。
一、统计软件的种类1，基本上都装有Excel。
SPSS是世界上最早的统计分析软件、证券、保险，它们分布于通讯。
而且凡是有Microsoft Office的计算机，科研，教育，而忽视了统计实验的教学。
尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。
目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。
在我国，国家信息中心，价格合理，所以很快地应用于自然科学。
但仍然以编程方便为顾客所青睐。
5.Minitab这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”.Excel它严格说来并不是统计软件，也使得这门课程的教学显得枯燥无味。
为此，目前在国内，但是仍然需要一定的训练才可以使用。
因此。
7。
因此，对于非统计工作者是很好的选择，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析.SPSSSPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。
对于简单分析，Excel还算方便，但随着问题的深入常用统计软件介绍《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。
但是.SAS是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件、制造、商业，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。
它也在进行“傻瓜化”，中国科学院等都是SAS系统的大用户，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高，但作为数据表格软件。
这样既不利于提高学生创新精神和实践能力，输出漂亮，功能齐全、市场研究、科研教育等多个领域和行业，以争取顾客、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。
迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。
全球约有25万家产品用户，国家统计局，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。
多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。
4.S-plus这是统计学家喜爱的软件。
不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。
由于SPSS容易操作，必然有一定统计计算功能，大多侧重基本方法的介绍 展开
概率和数理统计的应用,计算机专业还要学什么数学
什么是数理统计？（基本概念。
数理统计） 答：数理统计研究的对象主要是带有随机性质的自然及社会现象。
它通过随现象的观察收集一定量的数据，然后进行整理、分析，并应用概率论的知识作出合理的估计、推断、预测。
其目的，是希望认识倍研究对象（即随机便来年国）的概率特征，比如它是否服从某种分布。
各数字特征是多少等等，从而为正确决策提供科学依据。
总之，概率论是数理统计的理论基础，数理统计是概率论在自然和社会科学诸方面的实际应用。
数学工具软件有哪些,数学专业的
常用数学工具软件2009-05-11 22:42做数学建模用哪些软件？matlab lingo mathmatic，还有SAS,SPSS,lindo 运筹学和数值分析很重要，尤其是运筹学，用到的概率很大，运筹学的一些问题如规划和图与网络问题完全可以用Excel解决，所以要精通EXCEL 另外就是要掌握数理统计的知识，推荐看多元统计分析，时间序列分析和回归分析，实验设计，如果想涉及马尔科夫模型还要简单的看一下随机过程，对应的软件就是spss,sas 其它的模型可以用C语言或MATLAB处理，给你一个经验，选程序员时一定要选同时数学也好的，上次我们组就吃亏选了一个数学不好但编程好的人身上。
你现在里比赛时间还长，推荐看一下姜启员，谢金星的《数学模型》1.具备相应的数学知识. 2.具备相应建模对象的知识.例如物理学，社会学等等. 3.有计算机应用基础，至少掌握一门计算机语言.要会MATLAB软件 最优化理论（规划） 微分方程 差分方程 图论中的最短路径 图论中的网络流 但上述的这些很多都要用到计算机进行计算。
一般选MATLAB，如果碰到一些整数规划等问题，一般要用lingo,lindo 有一些书籍可以看一下 数学建模（Mathematical Modelling）是一种数学的思考方法，是“对现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示，常常是形象化的或符号的表示。
”从科学，工程，经济，管理等角度看数学建模就是用数学的语言和方法，通过抽象，简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学工具。
顾名思义，modelling一词在英文中有“塑造艺术”的意思，从而可以理解从不同的侧面，角度去考察问题就会有不尽的数学模型，从而数学建模 的创造又带有一定的艺术的特点。
而数学建模最重要的特点是要接受实践的检验，多次修改模型渐趋完善的过程。
竞赛题目一般来源于工程技术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，只需要学过普通高校的数学课程。
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，完成一篇包括模型假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文（即答卷）。
竞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。
竞赛的步骤 建模是一种十分复杂的创造性劳动，现实世界中的事物形形色色，五花八门，不可能用一些条条框 框规定出各种模型如何具体建立，这里只是大致归纳一下建模的一般步骤和原则：1）模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确题目的要求，收集各种必要的信息.2）模型假设：为了利用数学方法，通常要对问题做必要的、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。
3）模型构成：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化4）模型求解：利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题，此时往往还要作出进一步的简化或假设。
为数学问题，注意要尽量采用简单的数学工具。
5）模型分析：对所得到的解答进行分析，特别要注意当数据变化时所得结果是否稳定。
6）模型检验：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，不断完善。
7）模型应用：所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益，在应用中不断改进和完善。
首先我认为数学建模是一个很好的工具，对日常生活的几乎所有领域都可以有实际运用。
我不清楚你的教育背景情况，但我想要参加数学建模的比赛，或者以后在工作中用到这些知识，你需要对数学有一个比较广的认识和学习，我是指数学的不同分支学科。
因为数学建模虽然对分析问题的思路有很高的要求，但同时也涉及到不同类型的学科知识。
其实数学建模可以分得比较细，比如一些经济领域的线性规划模型，理工科方面的微分模型，还有很多生活实际中的概率模型，另外还有离散模型等等。
所以论要做准备的话，我建议你对数学的多个分支学科有一个比较全面的了解，不求有很深入的研究，但要知道基本的方法，否则就无从下手，或者建立了模型你也没法得到正确的结论，或者建立了错误的模型。
论资料的话，我想你如果有了一定的数学基础，去外面看看一些建模的实例分析会有好处。
这种书很多，大学的课程里也会推荐。
另外如果撇开比赛不谈，在实际的工作运用中，很多都依靠计算机完成最后的模型分析，比如用matlab，你也可以去看看这方面的书，在计算之前，它也会给出一些建模的简单分析过程。
准备一些基本知识吧，比如线性规划、运筹学方面的东西、随即过程、微分方程的定性理论等等，技术方面学一学matlab、spss、stata、sas、maple、c/c++等等。
找一本关于数学建模的书看看吧，大概可以知道有些什么样的题目。
这样的书挺多的，写的大同小异。
不过建模竞赛书上所讲的东西都是些很基本的建模方法，真正建模竞赛的题目要综合运用这些方法来解决的。
看这些书可以有一个初步的认识。
据我所知，数学建模大赛是三人参加的，其中至少要有一个会编程，一个语言文字功底好，一...
请问那种数理统计教材适合专科学生读
若统计的数据较多，所进行数理统计参数时宜采用计算机计算，简便、快速、准确。
当无计 算机时，可采用“函数计算器”。
使用方法和步骤：科学“计算器”开启后，按下2ndF键进人 STAT状态—输人每一个数值后按“M+”，随后依次进行。
若有若干个数据相同（m个），可在 键盘上键人数据后，再依次按乘号、个数m和“M+ ”，若某数据有差错可按CE键进行消除。
全部输入完毕后，按“X—M”键，则显示出这组数据的Xsu£Psu（平均值）；按“RM”键，显示S （标准偏差）。
计算完毕后，按“ONC”键清零。
-