统计学习基础.ppt
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二年级下数学课件-统计-人教
对比分析和趋势分析
通过对比不同时间、不同对象的数据 ，发现数据的变化趋势和规律。
数据分析的常见错误
数据解读错误
数据源不准确
对数据的误读或误解，导致错误的结论。
数据来源不可靠或数据质量差，影响分析 结果。
样本偏差
忽略变量间的相关性
样本选取不具有代表性，导致分析结果偏 离总体特征。
在分析过程中忽略了变量间的相关性，导 致分析结果不准确。
05
练习与巩固
基础练习题
总结词
巩固基础概念
详细描述
基础练习题主要针对统计的基础概念，如分类、整理数据、制作简单 统计图表等，目的是帮助学生掌握基本知识和技能。
总结词
培养基本技能
详细描述
通过基础练习题，学生可以逐步培养对数据的观察、分类、整理和简 单分析的能力，为后02入题
详细描述：综合练习题注重统计知识的综合运用，题 目涉及多个知识点和技能，要求学生能够灵活运用所 学知识解决较为复杂的问题。
03
详细描述：综合练习题鼓励学生创新思维，通过分析 和解决具有挑战性的问题，培养学生的创新意识和解
决问题的能力。
04
总结词：培养创新思维
THANKS
感谢观看
特征。
统计的基本步骤
统计通常包括明确问题、设计调 查方案、收集数据、整理数据、
分析数据和解释结果等步骤。
统计的重要性
决策依据
指导实践
统计结果可以为决策者提供重要的数 据支持，帮助他们做出科学、合理的 决策。
统计结果可以指导实践工作，例如在 市场营销中，企业可以通过统计了解 市场需求和消费者行为，从而制定更 加精准的营销策略。
02
统计图表
柱状图
统计学基础ppt课件
➢ 调查失败的主要原因是抽样框出现了问题。在经济大萧条 时期由于电话和汽车并不普及，只是富裕阶层才会拥有， 调查有电话和汽车的人们，并不能够反映全体选民的观点
4-4
统计学 参数估计在统计方法中的地位
基础
统计方法
描述统计
推断统计
参数估计
假设检验
4-5
第 4 章 抽样与参数估计
4.1 抽样与抽样分布
4 - 14
统计学 基础
有关抽样的几个基本概念
4、抽样比 抽样比是指在抽选样本时，所抽取的样本
单位数n与总体单位数N之比。一般地讲， n≥30为大样本，n＜30为小样本。研究社会 经济现象时，通常采用大样本进行抽样调查。
对于给定的研究对象，全及总体是唯一确定 的，而样本总体不是唯一的，它是随机的。
有关抽样的几个基本概念
2、抽样框
目标总体规定了理论上的抽样范围，但是进行抽样 的总体单位与目标总体有时是不一致的，因而， 在抽样之前，还必须明确实际进行抽样的总体范 围和抽样单位。
抽样框是指用以代表总体，并从中抽选样本的一个
框架。
目标总体与抽样框有时是一致的；多数情 况下，目标总体的范围要率大于抽样框。
4. 局限性
当N很大时，不易构造抽样框 抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难 没有利用其它辅助信息以提高估计的效率
4 - 17
统计学 基础
抽样方法和样本可能数目
1、重复抽样
重复抽样也叫重置抽样，是指每次抽取一个元素 后又放回，重新参加下一次的抽选，直到抽取n个 元素为止。全及总体单位数始终保持不变，每个总 体单位都有被重复抽中的可能。 重复抽样通常要考虑单位排列顺序，如电话号 码中的“8651”和“1568”不同。
其样本可能数目为 m重 N n
4-4
统计学 参数估计在统计方法中的地位
基础
统计方法
描述统计
推断统计
参数估计
假设检验
4-5
第 4 章 抽样与参数估计
4.1 抽样与抽样分布
4 - 14
统计学 基础
有关抽样的几个基本概念
4、抽样比 抽样比是指在抽选样本时，所抽取的样本
单位数n与总体单位数N之比。一般地讲， n≥30为大样本，n＜30为小样本。研究社会 经济现象时，通常采用大样本进行抽样调查。
对于给定的研究对象，全及总体是唯一确定 的，而样本总体不是唯一的，它是随机的。
有关抽样的几个基本概念
2、抽样框
目标总体规定了理论上的抽样范围，但是进行抽样 的总体单位与目标总体有时是不一致的，因而， 在抽样之前，还必须明确实际进行抽样的总体范 围和抽样单位。
抽样框是指用以代表总体，并从中抽选样本的一个
框架。
目标总体与抽样框有时是一致的；多数情 况下，目标总体的范围要率大于抽样框。
4. 局限性
当N很大时，不易构造抽样框 抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难 没有利用其它辅助信息以提高估计的效率
4 - 17
统计学 基础
抽样方法和样本可能数目
1、重复抽样
重复抽样也叫重置抽样，是指每次抽取一个元素 后又放回，重新参加下一次的抽选，直到抽取n个 元素为止。全及总体单位数始终保持不变，每个总 体单位都有被重复抽中的可能。 重复抽样通常要考虑单位排列顺序，如电话号 码中的“8651”和“1568”不同。
其样本可能数目为 m重 N n
统计学ppt课件
配对样本非参数检验
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
统计学完整ppt课件完整版
假设检验的基本思想：小概率事件原 理
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
《统计学基础》PPT课件1
任务二 统计学研究对象和作用
本节的重点： 统计研究对象及其特点 统计的作用
本节的难点： 统计研究对象的特点
27
一、统计学的研究对象及其特点
（一）统计学的研究对象 社会经济统计学的研究对象，是社会经济现象
的总体的数量方面，即社会经济现象总体的数 量特征和数量关系。 就是通过特有的统计指标和统计指标体系来表 明社会经济现象的规模、水平、速度、比例和 效益等，揭示现象发展的本质规律。
概率论 （包括分布理论、大数定律
和中心极限定理等）
反映客观 现象的数
据
样本数据
描述统计
（统计数据的搜集、整
总体数据 理、显示和分析等）
推断统计
（利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进
行估计和检验等）
总体内在的 数量规律性
统计学探索现象数量规律性的过程
理论统计与应用统计
理论统计
▪ 研究统计学的一般理论 ▪ 研究统计方法的数学原理
23
三、统计学与其他学科的关系
（三）统计学与数学的关系 数学是统计学的研究工具，统计研究要
运用大量的数学知识，研究理论统计学 的人需要较深的数学功底，使用统计方 法的人要具有良好的数学基础。统计学 与数学又有着本质的区别
24
三、统计学与其他学科的关系
（四）统计学与数理统计学的关系 一方面，统计学的产生先于数理统计学，从一
12
历史上各国对统计学的译法
法国: Statistique
意大利: Statistica
英国:
Statistics
日本:
政表、政算、国势、形势等
中国: ,,,,,,,,,,统计（钮永建、林卓南于1903译）
13
《统计学》完整ppt课件
秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
统计学基础课件 第2章 统计设计与统计调查
统计设计的一般问题
社会
▪ 统计设计是统计工作的首要阶段，是根据统计研究对象的
性质和研究目的，对统计工作各个方面和各个环节的通盘 考虑。
▪ 覆盖统计研究对象的各个方面
研究工业企业的生产经营状况：产、供、销各方面
▪ 贯穿统计工作的各个环节：统计调查、统计整理、统
计分析
工程
统计设计的种类
▪ 按设计内容划分：横社向会设计和纵向设计
总量指标 相对指标
反映总体现象规模的统计指标（人口规模）
管理
两个有联系的总量指标相比较的结果。例如，用总 体的部分数值和总体的全部数值相比较说明总体的 结构
平均指标
按某个数量标志说明总体单位一般水平的统计指标，
例如，平均工资，平均成本计量 ….
统计指标的类型
数量指标
反映总体绝对数量多少的统计指标，是用绝对数形式 表现的，具有实物的或货币的计量单位，如人口数、
——调查工作顺利开展的保证
主要内容：
• 调查的组织领导机构和调查人员的组成 • 调查的方式和方法 • 调查前的准备工作，如宣传教育、干部培训、文件印刷等 • 调查资料的报送办法 • 调查经费的预算开支 • 提供或者公布调查成果的时间，以及其他
统计调查的组织方式
统计调查方式
统
普
抽
重
典
计
样
点
型
报
查
调
调
主栏项目、宾栏指标及补充资料项目等。
统计报表
填表说明： 统计报表制度的内容
填报范围。即填报单位或报告单位；各级主管 部门和统计部门的综合范围，即汇总时包括 哪些单位。
指标解释。即对统计指标的概念、计算方法、 计算范围及其他有关问题的具体说明。
统计学基础与实务-ppt-第6章假设检验
6-49
总体均值的检验
(大样本)
STAT
1. 假定条件
– 正态总体或非正态总体大样本(n30)
2. 使用z检验统计量 2 已知：z x0 ~N(0,1) n
2 未知：z x0 ~N(0,1)
sn
6-50
总体均值的检验(大样本)
(决策规则)
STAT
1. 在双侧检验中，如果｜z｜ z/2 ，则拒绝原 假设H0；反之，则不能
STAT
1. 研究者想收集证据予以反对的假设 2. 又称“0假设” 3. 总是有符号 , 或 4. 表示为 H0
– H0 ： = 某一数值
– 指定为符号 =， 或
– 例如, H0 ： 10cm
6-12
备择假设
(alternative hypothesis)
STAT
1. 研究者想收集证据予以支持的假设 2. 也称“研究假设” 3. 总是有符号 , 或 4. 表示为 H1
– 总体参数包括总体均值、 比率、方差等
– 分析之前必须陈述
6-6
什么是假设检验?
(hypothesis test)
STAT
1. 先对总体的参数(或分布形式)提出某种假 设，然后利用样本信息判断假设是否成 立的过程
2. 有参数检验和非参数检验 3. 逻辑上运用反证法，统计上依据小概率
原理
6-7
假设检验中的小概率原理
z 检验
z x 0 sn
z 检验
z x 0 n
t 检验
t x 0 sn
6-47
STAT
总体均值的检验
(大样本)
6-48
总体均值的检验
(提出假设)
总体均值的检验
(大样本)
STAT
1. 假定条件
– 正态总体或非正态总体大样本(n30)
2. 使用z检验统计量 2 已知：z x0 ~N(0,1) n
2 未知：z x0 ~N(0,1)
sn
6-50
总体均值的检验(大样本)
(决策规则)
STAT
1. 在双侧检验中，如果｜z｜ z/2 ，则拒绝原 假设H0；反之，则不能
STAT
1. 研究者想收集证据予以反对的假设 2. 又称“0假设” 3. 总是有符号 , 或 4. 表示为 H0
– H0 ： = 某一数值
– 指定为符号 =， 或
– 例如, H0 ： 10cm
6-12
备择假设
(alternative hypothesis)
STAT
1. 研究者想收集证据予以支持的假设 2. 也称“研究假设” 3. 总是有符号 , 或 4. 表示为 H1
– 总体参数包括总体均值、 比率、方差等
– 分析之前必须陈述
6-6
什么是假设检验?
(hypothesis test)
STAT
1. 先对总体的参数(或分布形式)提出某种假 设，然后利用样本信息判断假设是否成 立的过程
2. 有参数检验和非参数检验 3. 逻辑上运用反证法，统计上依据小概率
原理
6-7
假设检验中的小概率原理
z 检验
z x 0 sn
z 检验
z x 0 n
t 检验
t x 0 sn
6-47
STAT
总体均值的检验
(大样本)
6-48
总体均值的检验
(提出假设)
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统计学习基础
xx 中国科学院研究生院信息学院
2019年8月28
感谢你的观看
1
概率 vs. 统计
概率：研究随机事件出现的可能性的数学分支，描述非确 定性（Uncertainty）的正式语言，是统计推断的基础
概率： 一个事件或事件集合出现的可能性 基本问题：给定以一个数据产生过程，则输出的性质是什么
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3
统计学习
统计学 ≈ 根据数据进行推理的学科
统计学习 ≈多元统计分析 + 计算统计学
多元统计分析 ≈ 基于一个多元变量数据集，预测函 数值
计算统计学 ≈ 统计问题的计算方法 (a.k.a. 统计计 算) + 计算繁重的统计方法
数据挖掘 ≈ 研究数据分析，尤其是大数据量/复杂
NIPS (Neural Information Processing Systems Conference)
IJCNN ( Internet Joint Conference on Neural Networks)
Machine Learning (ML)
Journal of Machine Learning Research
统计推断：处理数据分析和概率理论的数学分支，与数据 挖掘和机器学习是近亲
统计量：一个用以描述样本或总体性质的数值，如均值或方差 基本问题：给定输出数据，我们可以得到该数据的产生过程的哪些
信息
2019年8月28
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2
概率 vs. 统计
概率
数据产生过程
观测到的数据
统计推断
2019年8月28
的数据集 2019年8月28
感谢你的观看
4
例：人脸形状 （随机事件、概率与统计学习）
p
I;
,
F
Z
1
,
F
exp
K j 1
x,y
j
Fj I x, y
ICCV2020011:9L年ea8rn月in2g8inhomogeneous Gibbs models of faces by m感ini谢m你ax的en观tro看py
and Computation
Theory (COLT)
…
2019年8月2…8
感谢你的观看
13
其他信息
助教：杨涛 ssss104@
课件网址
/user/lyqing/StatLearnin g/StatLearning.htm
[CB] George Casella and Roger L. Berger，Statistical Inference，机械工业出版社，2002
详尽的统计推断教材：可以作为[Wasserman]一书的补充 Chp1-10
2019年8月28
感谢你的观看
9
预修课程
高等数学 线性代数 概率：有一定概率基础
采样、MCMC (Monte Carlo Markov Chain)
2019年8月28
感谢你的观看
12
相关会议、刊物
会议
刊物
Internet Conference on Machine Learning
KDD (Internet Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)
Annals of Statistics
Data Mining and Knowledge Discovery
IEEE-KDE
IEEE-PAMI
Artificial Intelligence
Journal of Artificial Intelligence Research
2019年8月28
感谢你的观看
14
作业和考试
作业：40%
非编程作业20%、编程作业（包括上机实验作业） 20%
每次作业留1-2周时间 请按时交作业，鼓励讨论，但NO COPY
考试：闭卷
期末考试：60%
2019年8月28
感谢你的观看
15
其他
课前预习
课堂上预告下节课内容 预习教材相应章节或相应的补充材料
Chp1-13, Chp20，Chp23-24
[HTF] Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman著，范明，柴玉梅，昝红英译，《统计学习基础—数据 挖掘、推理与预测》， 电子工业出版社，2004
统计学习部分的主要教材：主要从机器学习的角度讲述 Chp1-7
课后复习
复习教材和课件，适当阅读课外材料 下节课开始前，对上节课的内容都已经掌握
讨论
鼓励讨论：学得更快/更多、学习兴趣更高 先独立解决问题，然后比较和讨论，最后提交的答案是自己的理解 编写程序时，可以利用别人的代码，但需注明出处及自己的工作
2019年8月28
感谢你的观看
16
为学习ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ他课程打好统计学基础
机器学习
数据挖掘
模式识别
人工智能
… 2019年8月28
感谢你的观看
7
数学基础的重要性
研究数据分析必须打好概率和统计基础
Using fancy tools like neural nets, boosting and support vector machines without understanding basic statistics like doing brain surgery before knowing how to use a band-aid.
5
统计学习的基本问题
有监督/无监督学习
有监督学习：回归、分类 无监督学习：概率密度估计、聚类、降维
增强学习
模型选择
模型评价：损失函数 模型选择
复杂性 vs. 推广性
2019年8月28
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6
课程目的
为计算机专业的学生快速提供广泛的概率和统计 背景
概率 统计 统计学习
作业
从日常生活、学习或工作中找出1～2个与统计相 关的有趣问题
2019年8月28
感谢你的观看
17
2019年8月28
感谢你的观看
18
可复习任一本科概率论教材
盛骤 谢式千 潘承毅，《概率论》， （浙江大学）编， 高等 教育出版社
2019年8月28
感谢你的观看
10
课程内容（1）
第一部分：概率基础知识
概率理论 随机变量及其概率分布 常用的概率分布 多元随机变量 概率不等式和收敛性
第二部分：统计基础知识
2019年8月28
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教材/参考书
[Wasserman] Larry Wasserman, All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference, Springer Press, 2004
主要教材：内容很全，但有些部分篇幅略少，更偏向于从统计的角度 讲述
Computational Intelligence
Artificial Intelligence
Neural Computation
and Machine Learning Conference
IEEE-NN Research, Information
Computational Learning
统计基本知识 非参数估计、Bootstrap、Jackknife 参数估计 假设检验
2019年8月28
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课程内容（2）
第三部分：统计学习基本模型及理论
统计学习概述 线性回归 概率密度估计 核方法 统计判决理论 模型选择和模型评估
第四部分：随机计算
xx 中国科学院研究生院信息学院
2019年8月28
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概率 vs. 统计
概率：研究随机事件出现的可能性的数学分支，描述非确 定性（Uncertainty）的正式语言，是统计推断的基础
概率： 一个事件或事件集合出现的可能性 基本问题：给定以一个数据产生过程，则输出的性质是什么
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3
统计学习
统计学 ≈ 根据数据进行推理的学科
统计学习 ≈多元统计分析 + 计算统计学
多元统计分析 ≈ 基于一个多元变量数据集，预测函 数值
计算统计学 ≈ 统计问题的计算方法 (a.k.a. 统计计 算) + 计算繁重的统计方法
数据挖掘 ≈ 研究数据分析，尤其是大数据量/复杂
NIPS (Neural Information Processing Systems Conference)
IJCNN ( Internet Joint Conference on Neural Networks)
Machine Learning (ML)
Journal of Machine Learning Research
统计推断：处理数据分析和概率理论的数学分支，与数据 挖掘和机器学习是近亲
统计量：一个用以描述样本或总体性质的数值，如均值或方差 基本问题：给定输出数据，我们可以得到该数据的产生过程的哪些
信息
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概率 vs. 统计
概率
数据产生过程
观测到的数据
统计推断
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的数据集 2019年8月28
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例：人脸形状 （随机事件、概率与统计学习）
p
I;
,
F
Z
1
,
F
exp
K j 1
x,y
j
Fj I x, y
ICCV2020011:9L年ea8rn月in2g8inhomogeneous Gibbs models of faces by m感ini谢m你ax的en观tro看py
and Computation
Theory (COLT)
…
2019年8月2…8
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13
其他信息
助教：杨涛 ssss104@
课件网址
/user/lyqing/StatLearnin g/StatLearning.htm
[CB] George Casella and Roger L. Berger，Statistical Inference，机械工业出版社，2002
详尽的统计推断教材：可以作为[Wasserman]一书的补充 Chp1-10
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预修课程
高等数学 线性代数 概率：有一定概率基础
采样、MCMC (Monte Carlo Markov Chain)
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相关会议、刊物
会议
刊物
Internet Conference on Machine Learning
KDD (Internet Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)
Annals of Statistics
Data Mining and Knowledge Discovery
IEEE-KDE
IEEE-PAMI
Artificial Intelligence
Journal of Artificial Intelligence Research
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作业和考试
作业：40%
非编程作业20%、编程作业（包括上机实验作业） 20%
每次作业留1-2周时间 请按时交作业，鼓励讨论，但NO COPY
考试：闭卷
期末考试：60%
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其他
课前预习
课堂上预告下节课内容 预习教材相应章节或相应的补充材料
Chp1-13, Chp20，Chp23-24
[HTF] Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman著，范明，柴玉梅，昝红英译，《统计学习基础—数据 挖掘、推理与预测》， 电子工业出版社，2004
统计学习部分的主要教材：主要从机器学习的角度讲述 Chp1-7
课后复习
复习教材和课件，适当阅读课外材料 下节课开始前，对上节课的内容都已经掌握
讨论
鼓励讨论：学得更快/更多、学习兴趣更高 先独立解决问题，然后比较和讨论，最后提交的答案是自己的理解 编写程序时，可以利用别人的代码，但需注明出处及自己的工作
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为学习ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ他课程打好统计学基础
机器学习
数据挖掘
模式识别
人工智能
… 2019年8月28
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数学基础的重要性
研究数据分析必须打好概率和统计基础
Using fancy tools like neural nets, boosting and support vector machines without understanding basic statistics like doing brain surgery before knowing how to use a band-aid.
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统计学习的基本问题
有监督/无监督学习
有监督学习：回归、分类 无监督学习：概率密度估计、聚类、降维
增强学习
模型选择
模型评价：损失函数 模型选择
复杂性 vs. 推广性
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课程目的
为计算机专业的学生快速提供广泛的概率和统计 背景
概率 统计 统计学习
作业
从日常生活、学习或工作中找出1～2个与统计相 关的有趣问题
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2019年8月28
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可复习任一本科概率论教材
盛骤 谢式千 潘承毅，《概率论》， （浙江大学）编， 高等 教育出版社
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课程内容（1）
第一部分：概率基础知识
概率理论 随机变量及其概率分布 常用的概率分布 多元随机变量 概率不等式和收敛性
第二部分：统计基础知识
2019年8月28
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教材/参考书
[Wasserman] Larry Wasserman, All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference, Springer Press, 2004
主要教材：内容很全，但有些部分篇幅略少，更偏向于从统计的角度 讲述
Computational Intelligence
Artificial Intelligence
Neural Computation
and Machine Learning Conference
IEEE-NN Research, Information
Computational Learning
统计基本知识 非参数估计、Bootstrap、Jackknife 参数估计 假设检验
2019年8月28
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课程内容（2）
第三部分：统计学习基本模型及理论
统计学习概述 线性回归 概率密度估计 核方法 统计判决理论 模型选择和模型评估
第四部分：随机计算