第十二章 统计学习方法总结《统计学习方法》课件
常用统计方法培训课件
评估非线性回归模型的表现通常通过比较预测值 和实际值，使用相关系数、均方误差等指标。
多元回归分析
01 定义
多元回归分析是一种用于描述多 个自变量与一个因变量之间关系 的统计方法。
03
02
假设
模型
多元回归模型通常表示为 y = ax1 + bx2 + cx3 + ... + zxn + e，其 中 a、b、c 等是系数，e 是误差项 。
3
机器学习方法
利用计算机学习大量数据，从中发现规律和模 式的方法。
统计方法的应用范围
社会科学
用于研究人类行为、社会现象，如社会调查、心 理学等。
自然科学
用于研究自然界现象、规律，如医学、生物学等 。
工程领域
用于优化设计、质量控制、预测等，如制造、建 筑等行业。
统计方法的发展趋势
大数据时代的挑战
如何处理海量数据，提取有用 信息。
评估线性回归模型的表现通常通过比较预测 值和实际值，使用相关系数、均方误差等指 标。
非线性回归分析
定义
非线性回归分析是一种用于描述一个或多个自变 量与因变量之间非线性关系的统计方法。
假设
非线性回归模型通常也需要满足一些假设，包括 误差项的独立性、同方差性和无序列相关性。
模型
非线性回归模型通常表示为 y = f(x1, x2, ..., xn)， 其中 f 是一个非线性函数。
用于检验时间序列是否存在单位根，判断 序列是否平稳。
ADF检验
一种单位根检验方法，比DF检验更有效。
KPSS检验
与单位根检验相反，用于检验序列是否平 稳。
PP检验
一种检验单位根的稳健方法，适用于小样 本数据。
第12章 统计学习与推理
生物信息学
Bioinformatics
第十二章：统计学习与推理
主讲人：王茂先
第一节 统计学习与推理基础
一、fisher经典参数统计理论
fisher把判别分析、回归分析和密度估计问题等表达 为特定参数化模型的参数估计问题，并提出了估计 所有模型未知参数的方法——最大似然法。
主讲人：王茂先
二、主成分分析
（一）基本原理
主成分分析（PCA）是把多个指标化为少数几个综 合指标的一种统计分析方法。
（二）分析步骤 1）原始数据的标准化 2）样本矩阵的相关系数矩阵 3）特征向量 4）选择主成分
主讲人：王茂先
三、Fisher判别
基于Fisher准则，判别的结果应使两组间别最大，使 每组内的离散性最小。确定线性判别函数
（四）计算二聚体个数 dimercount(mitochondria,chart,bar)
主讲人：王茂先
（五）计算密码子使用频率 codoncount(ntseq) （六）ORF分析 f=seqshoworfs(ntseq) （七）序列翻译 ND2AASeq=nt2aa(ND2Seq) （八）序列比对
主讲人：王茂先
四、芯片数据分析
主讲人：王茂先
其中， 为待求判别函数的系数。
第四节 贝叶斯推理
一、贝叶斯定理
二、朴素贝叶斯分类器
主讲人：王茂先
三、贝叶斯应用示例
第五节 隐马尔可夫模型
一、马尔可夫及隐马尔可夫模型
二、隐马尔可夫模型的数学描述
三、隐马尔可夫模型的三个基本问题及解决方案
1、评估问题及前向、后向算法 2、解码问题及Viterbi算法 3、学习问题及Baum-Welch算法
八年级数学第十二章知识点总结
八年级数学第十二章知识点总结八年级数学第十二章是一个较难的章节，本文将对这一章的知识点进行总结，以便广大学生更好地掌握这些知识，提高数学成绩。
一、整式的加减整式的加减是本章的重点内容，需要掌握以下几个知识点：1. 同类项的概念：同类项是指具有相同代数式（包括字母和次数）的代数式，例如2x、3x等是同类项。
2. 整式的加减法原则：将同类项合并，系数相加减，并注意化简的步骤。
3. 带括号的整式的加减：先将括号中的整式按照同类项的原则进行合并，再按照整式的加减法原则进行运算，最后再化简。
二、一元二次方程一元二次方程也是本章的难点，需要掌握以下几个知识点：1. 一元二次方程的概念：形如ax²+bx+c=0（其中a≠0）的代数式称为一元二次方程。
2. 解一元二次方程的方法：可以用因式分解法、配方法、公式法等方法解一元二次方程。
3. 一元二次方程实际应用：在实际生活中，一元二次方程可以用来解决一些实际问题，例如小明买了5元一袋的糖果，但他只有16元，他最多能买几袋糖果等等。
三、立体几何图形立体几何图形也是需要掌握的知识点，需要掌握以下几个知识点：1. 立体图形的分类：立体图形主要有以下几类：点、线、面、体，分别对应零维、一维、二维、三维。
2. 立体几何图形的基本概念：包括各种图形的面积、体积、表面积等重要概念。
3. 立体几何图形的应用：在实际生活中，立体几何图形也有很多应用，例如建筑、工程等。
四、概率概率是本章的最后一个重点内容，需要掌握以下几个知识点：1. 随机事件的概念：任何有多种可能结果的事件都称为随机事件。
2. 概率的概念：概率是指某一随机事件在总事件中出现的可能性大小。
3. 概率的计算方法：概率的计算方法主要有古典概型、几何概型、统计概型等方法。
以上是八年级数学第十二章的主要知识点，需要同学们认真学习并反复练习，才能真正掌握这些知识，提高数学成绩。
管理统计学12 第十二章 统计决策
❖
原概率修改为P（A1）P（a2/ A1）=0.6×0.1=0.06；
❖ 当新产品销路不好时，采用新产品就要亏损X21=－3万元；不采用新产 品，就有可能用更多的资金来发展老产品，获利X22=10万元。
❖ 现确定销路好（A1）的概率为P（A1）=0.6，
❖
销路差（A2）的概率为P（A2）=0.4。
方案 ❖
新产品销路好 A1
P（A1）概率 0.6
新产品销路差 A2
P（A1）概率 0.4
管理统计学 [第四版]
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第十二章 统计决策
• §12.1 统计决策概述 • §12.2 以期望值为准则的决策方法 • §12.3 以最大可能性为准则的决策方法 • §12.4 决策树方法 • §12.5 贝叶斯决策方法
星蓝1海学习网
案例导入
1981年3月30日，一个大学退学生Hinckley企图对里根总统行刺。他打伤了里根、 里根的新闻必输以及两个保安人员。在1982年审判他时，Hinckley以精神病为理由 作为其无罪的辩护。在18个医师中作证的医师是Daniel R.Weinberger，他告诉法院 当给被诊断为精神分裂症的人以CAT扫描（计算机辅助层析扫描）时，扫描显示 30%的案例为脑萎缩，而给正常人以CAT扫描时，只有2%的扫描显示脑萎缩。 Hinckley的辩护律师试图拿Hinckley的CAT扫描结果为证据，争辩说因为Hinckley的 扫描展示了脑萎缩，他极有可能患有精神病，从而免于受到法院的起诉。一般地， 在美国精神分裂症的发病率大约为1.5%。利用以上数据，运用贝叶斯公式，我们 可以算出即使Hinckley的扫描展示了脑萎缩，他也只有18.6%的可能性患有精神分 裂症，因此CAT扫描无法作为其无罪的证据。
高考数学大一轮复习第十二章算法统计概率65算法课件文
输出的k的值为________． • 【5解析】初始值k＝1，S＝1，第一次循环：
S＝3，k＝2，不满足条件S>16；第二次循 环：S＝8，k＝3，不满足条件S>16；第三 次循环：S＝16，k＝4，不满足条件S>16； 第四次循环：S＝27，k＝5，此时满足条 件S>16，停止循环，输出k的值为5.
出的 y＝21.
(例1)
• (2016·徐州、连云港、宿迁三检)
执行如图所示的流程图，输出的k
的值为________．
• 【3解析】初始值n＝13，k＝0，第 1次循环：n＝6，k＝1；第2次循 环：n＝3，k＝2；第3次循环：n ＝1，k＝3.满足条件“n＝1”， 输出k的值为3.
(变式)
循环结构
• 其中A表示_________的条件，B表示_______条件时执 行的操作内容，判C断表示_______条件时满执足行的操作内容，
End If表示条件不语满句足_______．
结束
• (2) 循环语句 • ①循环语句用来实现算法中的__循__环_____结构． • ②其中当型循环可用下面的语句形式来描述：
知识梳理
• 1. 算法的含义：算法通常指可以用计算机来解决某
一类问题的程序或步骤，这些程序或步骤必须是 ________和______，而且能够在____明_确__的_步之有内效完的
成．
有限
• 2. 流程图：又叫程序框图，是一种用程序__框_____流_、程线 _中_文，_字_一_说_个_明及或_几__个__程__序__框_来的表组示合算表法示的算图法形中．的在一流个程步图
第十二章 算法、统计概率
统计学习方法PDF
统计学习方法PDF统计学习方法——cart, bagging, random forest, boosting ? cart（classification and regression tree）breiman, friedman, olshen & stone (1984), quinlan (1993) 思想：递归地将输入空间分割成矩形优点：可以进行变量选择，可以克服missing data，可以处理混合预测缺点：不稳定example: 对于下面的数据，希望分割成红色和绿色两个类，原本数据生成是这样的： red class:x1^2+x2^2>=4.6green class: otherwise 经过不断分割可以得到最后的分类树：篇二：如何合理选择统计方法——常用统计学方法汇总01如何选择合适的统计学方法？1连续性资料1.1 两组独立样本比较1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。
1.1.3 资料方差不齐，（1）采用satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如wilcoxon检验。
1.2 两组配对样本的比较1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。
1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。
1.3 多组完全随机样本比较1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。
如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有lsd检验，bonferroni法，tukey法，scheffe法，snk法等。
1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的kruscal－wallis法。
如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用bonferroni法校正p值，然后用成组的wilcoxon检验。
1.4 多组随机区组样本比较1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。
第12课《〈论语〉十二章》课件-2024-2025学年统编版语文七年级上册(2024)
字词翻译
①三军:指军队。夺:改变。
②匹夫:指平民中的男子，这 里泛指平民百姓。
③子夏(前507-?):即卜商， 字子夏，春秋末期晋国人， 孔子的弟子。
④笃志:志向坚定。笃，坚守。
⑤切问而近思:恳切的发问求 教，多思考当前的事情。切， 恳切。
课文探究
5、子曰:学而不思则罔①，思而不学则殆②。--《为 政》
【翻译】孔子说:“读书不深入思考，越学越糊涂;思考不读书，就无所得。”
6、子曰∶“贤哉，回也!一箪③食，一瓢饮，在陋巷， 人不堪④其忧，回也不改其乐。贤哉，回⑤也!”-《雍也》
【翻译】孔子说∶“贤德啊，颜回吃的是一小筐饭，喝的是一瓢水，住在穷陋 的小房中，别人都受不了这种贫苦，颜回却仍然不改变向道的乐趣。贤德啊， 颜回!”
学而时习之，不亦说乎?
为人处事
吾日三省吾身:为人谋而不忠乎?与朋友交而不信乎? 传不习乎? 吾十有五而志于学，三十而立，四十而不惑，五十 而知天命，六十而耳顺，七十而从心所欲，不逾矩。
温故而知新，可以为师矣。 学而不思则罔，思而不学则殆 博学而笃志，切问而近思，仁在其中矣。
饭疏食，饮水，曲肱而枕之，乐亦在其中矣。不义 而富且贵，于我如浮云。 有朋自远方来，不亦乐乎?
学习态度
贤哉，回也!一箪食，一瓢饮，在陋 巷，人不堪其忧，回也不改其乐。 贤哉，回也! 知之者不如好之者，好之者不如乐 之者。 三人行，必有我师焉。择其善者而 从之，其不善者而改之。
珍惜时间
逝者如斯夫，不舍昼夜。
道德修养
三可夺军志可也夺。帅也 ，匹夫不 人乎?不知而不愠，不亦君子
主旨归纳
七年级语文上册第三单元11《论语》十二章课件(幻灯片40张)
有些词的原有意义范围比较狭小，现在的应用范围比本来广泛了。其特点 是：今义大于古义，古义又包括在今义之中。例如，“江”古代指长江，现在 泛指所有江河；“河”古代特指黄河，现在泛指所有河流。“中国”古义只指 中原地区，现在指全中国。 2.词义缩小
5.表示承递关系，相当于“而且”“并且”“就”或不译。
知识点解析
【例】①择其善者而从之，其不善者而改之。 ②余闻而愈悲。 ③置之地，拔剑撞而破之。 ④灭滑而还。 ⑤君子博学而日参省乎己。
6.表因果关系，相当于“因而” 。 【例】 ①遏其生气，以求重价，而江浙之梅皆病。（《病梅馆记》）
②赂秦而力亏，破灭之道也。 7.表目的，相当于“以便”。 【例】诸侯恐惧，会盟而谋弱秦。（《过秦论》）
知识点解析
【例】1.学而时习之 （时，古义： 按一定时间 ；今义： 时间 。习，古义： 复习 ；今义：学习 ）
2.吾日三省吾身（日，古义： 每天 ；今义： 一日 。三，古义： 泛指多数 ； 今义： 数词，三 ） 【讲评】准确辨析古今异义词，我们可以利用朗读时语音的不同或停顿，来 区分词的界限，从而分辨古今词义的差异；我们结合词语出现的上下文语境 ，通过分析比较，也能分辨出古今词义的差异。
旧的知识
知识点解析
【小练习】1.温故而知新（古义：旧的知识 ；今义： 过去的，老的 ） 2.择其善者而从之（善者，古义：优点 ；今义： 善良的人 。从，古义：跟从 （学习） ；今义： 跟从 。） 3.可以为师矣（古义：可以凭借 ；今义：可能，许可） 【讲评】准确辨析古今异义词，我们可以利用朗读时语音的不同或停顿，来区 分词的界限，从而分辨古今词义的差异；我们结合词语出现的上下文语境，通 过分析比较，也能分辨出古今词义的差异。