统计应用中的失败案例
统计学在大气科学研究中的应用与案例分析
统计学在大气科学研究中的应用与案例分析在大气科学的研究中，统计学扮演着重要的角色。
通过对气象数据的收集和分析，统计学方法能够揭示大气现象的规律性，为天气预报、气候模拟和气候变化研究等提供有力支持。
本文将对统计学在大气科学研究中的应用进行探讨，并结合实际案例进行深入分析。
一、统计学在大气数据分析中的应用大气科学的研究需要大量的气象观测数据作为基础。
然而，气象观测数据往往受到各种误差和不确定性的影响，这就需要统计学方法来进行数据的质量控制和预处理。
统计学中的均值、方差、标准差等指标可以用来判断数据的稳定性和观测误差的大小。
此外，统计学中的回归分析、相关分析、假设检验等方法也可以应用于大气科学的数据分析中。
通过建立气象要素之间的数学模型，可以揭示出它们之间的相互关系。
例如，通过回归分析可以研究出温度、湿度和气压之间的定量关系，相关分析可以验证不同要素之间的相关性，而假设检验能够验证气象要素之间的差异是否显著。
二、统计学在天气预报中的应用天气预报是大气科学的重要应用领域之一，而统计学在天气预报中发挥着至关重要的作用。
通过对历史气象数据的统计分析，可以建立和改进天气预报模型，提高预报的准确性和可靠性。
统计学中的时间序列分析方法可以用于预测未来的气象变化。
例如，通过对历史气温数据的时间序列分析，可以发现温度具有一定的季节性和周期性，进而进行长期气温预测。
此外，统计学中的贝叶斯方法也可以结合先验知识进行天气预报，并给出相应的置信度。
三、统计学在气候模拟中的应用气候模拟是模拟和预测地球气候系统变化的重要手段，也是了解气候变化机理的关键方法。
统计学在气候模拟中有着广泛的应用。
通过对大量的气象观测数据进行统计分析和建模，可以得到描述地球气候系统的统计模型。
这些模型可以揭示出气候变化的规律和趋势，提供决策者对气候变化问题进行科学预判和应对的参考依据。
例如，通过对历史气温数据进行统计分析，建立全球气温变化的数学模型，可以预测未来气温的变化趋势。
统计学在农业领域中的应用案例
统计学在农业领域中的应用案例农业一直是人类社会发展的基础产业，而统计学在农业领域中的应用为农业的发展和决策提供了重要的支持和指导。
通过对农业数据的收集、整理、分析和解释，统计学能够帮助农民、农业研究人员和决策者更好地理解农业生产中的各种现象和规律，从而提高农业生产效率、优化资源配置、降低风险和提高农产品质量。
以下是一些统计学在农业领域中的应用案例。
一、农业产量预测准确预测农业产量对于农业生产的规划、市场供应的调节以及政策的制定都具有重要意义。
统计学方法可以通过对历史产量数据、气象数据、土壤条件、种植面积等多种因素的综合分析，建立预测模型。
例如，利用回归分析方法，可以找出产量与各种影响因素之间的定量关系。
通过收集多年的农作物产量数据以及同期的气象数据（如降雨量、温度、日照时长等），建立线性或非线性回归方程。
然后，根据当年的气象预报和其他相关信息，代入方程中就能够对产量进行初步预测。
时间序列分析也是常用的产量预测方法之一。
它通过分析农作物产量的历史时间序列数据，发现其中的趋势、季节性和周期性等规律，从而对未来的产量进行预测。
此外，机器学习算法如人工神经网络、支持向量机等也在农业产量预测中得到了广泛应用。
这些方法能够处理复杂的非线性关系，提高预测的准确性。
二、土壤质量评估土壤是农业生产的基础，了解土壤质量对于合理施肥、种植选择和土地管理至关重要。
统计学可以帮助评估土壤的物理、化学和生物特性。
通过在一定区域内采集多个土壤样本，对土壤的酸碱度、有机质含量、氮磷钾等养分含量、重金属含量等进行测定。
然后，运用描述性统计方法，如均值、标准差、频率分布等，来描述土壤特性的总体情况和变异程度。
进一步地，可以使用相关性分析来研究不同土壤特性之间的关系。
例如，研究土壤有机质含量与氮含量之间的相关性，为合理施肥提供依据。
判别分析可以用于区分不同质量等级的土壤，根据一系列土壤指标将土壤划分为优质、中等和劣质等类别，为土地利用规划提供参考。
生存分析概述及实例分析 PPT
[150,220) :个体3在150小时死亡，S （t）=0.8×2/3=0.53.
[220,300) :个体4在220小时退出实验， 本区间无个体死亡， S（t）=0.53×2/2=0.53.
t=300时，个体5死亡，S（300）=0
生存分析概述及实例分析
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风险函数
风险函数（hazard function），又称为瞬时死亡率，
记作 h（t）。是指在t时刻存活的个体，在t+∆ t 时刻死亡
的概率。
h（t）=lim P（ tTtt）
t 0
t
显然，h（t）非负，且无上限。
生存分析概述及实例分析
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分析方法
生存分析概述及实例分析
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元为“事件”和“寿命”。
事件：生存分析中定义的事件有死亡、损坏、失败、解雇、
病发等等。例如病人的死亡，产品的失效，疾病的发生，职
员被解雇。
寿命：从记录开始到事件发生的时间。
生存分析概述及实例分析
4
特点
生存分析的优点在于其能够处理删失数据。 生存分析的统计资料以生存时间为反应变量，此类资料的 生存时间变量大多不服从正态分布，且由于删失值的存在， 不适合用传统的分析方法处理。此时就应选用生存分析的方 法。
表分析和K-M分析。
半参数方法：它比参数模型灵活，与非参数方法相比更容易对
分析结果进行解释。生存分析中使用的半参数模型是Cox比例风险
模型。
生存分析概述及实例分析
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非参数方法
生命表分析 K-M分析
生存分析概述及实例分析
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管理信息系统成功失败案例[整理]
![管理信息系统成功失败案例[整理]](https://img.taocdn.com/s3/m/be58ecfb4bfe04a1b0717fd5360cba1aa8118c7a.png)
管理信息系统成功失败案例11工商管理27 陈敬仁一、实验目的和要求通过了解管理信息系统是如何将信息技术与企业管理相结合，阐述系统的功能和结构，并要求从管理和技术两个方面对系统进行初步评价。
了解管理信息系统的成功失败案例，熟悉管理信息系统实施的基本流程，并对案例进行评价。
二、实验内容成功的案例（雅戈尔）雅戈尔作为国内服装行业的代表，雅戈尔能够从1979年的一个由2万元资产构成，十多名知青起家的乡镇小厂，发展成为当今位列中国企业信息化500强榜单的第30位，国内纺织服装行业第一位，信息化的助力可谓功不可没。
从2000年起，雅戈尔凭借十年持续不断的信息化建设，行进在了国内纺织服装行业的前列。
同时，十年的投入与积累，也使其走出了一条极具特色的信息化发展之路。
2001年，雅戈尔提出了“决战在终端”的战略，在全国设立了162家分公司、投资了十几亿元，开设了400余家自营专卖店、2000多个商业网点，构成了庞大的终端销售网络。
为了更好地管理和运行这个网络，雅戈尔与中科院合作，启动并实施“雅戈尔数字化工程”，于是一个为期十年的信息化发展战略由此诞生。
在这项战略中，雅戈尔希望依托先进的计算机技术与管理技术，逐步建立起一个覆盖全国的计算机网络系统。
与此同时，规划雅戈尔集团总体应用需求，优化业务流程，规范管理环节，建立沟通雅戈尔集团上下、内外联系的集物流、信息流、资金流于一体的供应链管理系统，最终提高雅戈尔集团的管理水平和企业形象，增强企业经济效益及国内外市场的综合竞争能力。
在具体战术上，雅戈尔的信息化体系走的是设计总体框架，即贯彻和执行将单一系统单元外包给IT厂商的思路，被中国科学院研究生院管理学院教授、博士生导师、雅戈尔服饰有限公司副总经理兼CIO韩永生称之为“组合式信息化之路”。
历经十年建设后，雅戈尔信息化已经具备了以采购、生产、配送、零售于一身的集成信息系统，已然成为了业内的典范。
失败的案例（雀巢）1997年10月，雀巢美国分公司召开ERP项目誓师大会，由50名高层业务经理和10名高级IT专家组成实施小组，目标是制定一套对公司各个分支机构都适用的通用工作程序，所有部门的功能──制造、采购、会计、销售等，都必须抛弃过去的旧方式，接受新的“泛雀巢”思维。
统计学基础ppt课件
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
统计建模技术在应用统计学中的方法与应用案例
统计建模技术在应用统计学中的方法与应用案例统计学作为一门重要的学科，被广泛应用于各个领域，为解决实际问题提供了有力的工具和方法。
而在统计学中，统计建模技术则扮演着关键的角色。
统计建模技术通过对数据的分析和建模，帮助我们理解现象、预测未来、做出决策，并在很多领域中取得了显著的成果。
本文将介绍统计建模技术在应用统计学中的方法与应用案例。
一、统计建模技术的基本方法统计建模技术的基本方法包括描述统计、推断统计和预测统计。
描述统计主要通过对已有数据的总结和描述，揭示数据分布、中心趋势和离散程度等特征。
推断统计则利用概率论和数理统计的方法，基于样本数据对总体参数进行估计与假设检验。
预测统计则通过构建数学模型，利用历史数据预测未来的趋势和结果。
二、统计建模技术的应用案例1. 金融领域中的风险评估在金融领域，统计建模技术被广泛应用于风险评估。
通过对历史数据的分析和建模，可以对金融市场和投资组合的风险进行评估。
例如，利用方差-协方差模型可以对投资组合进行有效的风险控制和优化配置，帮助投资者做出合理的投资决策。
2. 医疗领域中的疾病预测统计建模技术在医疗领域中也有重要的应用，其中之一就是疾病预测。
通过对大量的病例和相关因素进行数据分析和建模，可以建立预测模型来预测疾病的发生概率。
例如，在癌症早期筛查方面，可以利用逻辑回归模型对人群中患病的风险进行评估，从而提前采取相应的预防和治疗措施。
3. 市场营销中的客户细分在市场营销领域，通过对客户数据的统计分析和建模，可以对客户进行细分，制定个性化的营销策略，提高市场竞争力。
例如，通过聚类分析可以将客户分为不同的群体，然后对每个群体设计针对性的市场推广活动，提高产品的销售量和客户满意度。
4. 交通运输中的交通流预测统计建模技术在交通运输领域也有广泛的应用。
通过对历史交通数据的分析和建模，可以预测道路的交通流量，并为交通管理部门提供决策支持。
例如，利用时间序列分析可以对城市道路的交通流量进行预测，从而合理规划交通网络，减少拥堵和提高运输效率。
统计学中的非线性回归模型与应用案例
统计学中的非线性回归模型与应用案例统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
在统计学中，回归分析是一种常用的方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
传统的回归模型假设自变量与因变量之间的关系是线性的，然而在现实世界中，很多情况下变量之间的关系并不是简单的线性关系。
因此，非线性回归模型应运而生。
非线性回归模型允许自变量与因变量之间的关系呈现出曲线、指数、对数等非线性形式。
这种模型的应用非常广泛，可以用于解决各种实际问题。
下面将介绍一些非线性回归模型的应用案例。
案例一：生长曲线模型生长曲线模型是一种常见的非线性回归模型，用于描述生物体、经济指标等随时间变化的增长过程。
以植物的生长为例，我们可以将植物的高度作为因变量，时间作为自变量，建立一个非线性回归模型来描述植物的生长过程。
通过拟合模型，我们可以预测植物在未来的生长情况，为农业生产提供参考依据。
案例二：Logistic回归模型Logistic回归模型是一种常用的非线性回归模型，用于研究二分类问题。
例如，我们可以使用Logistic回归模型来预测一个人是否患有某种疾病。
以心脏病的预测为例，我们可以将心脏病的发生与各种危险因素（如年龄、性别、血压等）建立一个Logistic回归模型。
通过拟合模型，我们可以根据个体的危险因素预测其是否患有心脏病，从而采取相应的预防措施。
案例三：多项式回归模型多项式回归模型是一种常用的非线性回归模型，用于描述自变量与因变量之间的高阶关系。
例如，我们可以使用多项式回归模型来研究温度与气压之间的关系。
通过拟合模型，我们可以得到温度与气压之间的高阶关系，从而更好地理解气象变化规律。
案例四：指数回归模型指数回归模型是一种常用的非线性回归模型，用于描述自变量与因变量之间的指数关系。
例如，我们可以使用指数回归模型来研究广告投入与销售额之间的关系。
通过拟合模型，我们可以得到广告投入对销售额的指数影响，从而为企业制定广告投放策略提供决策依据。
统计学在人工智能研究中的应用与案例分析
统计学在人工智能研究中的应用与案例分析人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学中的一个重要领域，旨在开发出能够模拟和执行人类智能任务的计算机系统。
随着大数据时代的到来，统计学作为人工智能研究中的重要工具，发挥着不可替代的作用。
本文将介绍统计学在人工智能研究中的应用，并通过案例分析来验证其效果。
一、统计学在人工智能中的应用1. 数据采集与处理统计学为人工智能提供了数据采集和处理的基础。
通过采集大量的数据，统计学能够帮助人工智能系统建立准确的数据模型，为后续的分析和建模提供重要的依据。
2. 数据分析与模型建立统计学的聚集分析方法，如聚类分析、回归分析等，在人工智能的模型建立过程中起到关键作用。
通过对数据进行合理的分析和建模，可以帮助人工智能系统更好地理解和预测现象，从而提升其智能水平。
3. 机器学习算法机器学习是人工智能中的重要分支，其目标是通过让计算机自动学习并改进经验，来完成特定的任务。
统计学为机器学习提供了一系列有效的算法和模型。
例如，朴素贝叶斯分类器利用统计学中的贝叶斯公式来进行分类，决策树算法借鉴了随机森林的思想，通过统计学中的分析方法进行模型建立。
4. 异常检测与优化统计学可以帮助人工智能系统实现异常检测和优化。
通过建立概率模型，统计学可以识别出与正常行为不符的异常数据，并及时采取措施进行处理。
同时，统计学能够通过优化算法，对人工智能系统进行性能提升，从而提高其效率和准确性。
二、统计学在人工智能研究中的案例分析1. 人脸识别人脸识别是人工智能应用中的一项重要技术。
通过统计学的模型建立和数据分析，人工智能系统可以对人脸图像进行特征提取和比对，实现精确快速的人脸识别功能。
这在社会安全监控、人员进出管理等领域具有广泛的应用前景。
2. 自然语言处理自然语言处理是人工智能中的另一个重要技术领域。
通过统计学中的语料库分析和概率模型建立，人工智能系统可以更好地理解和处理人类语言。
创新成功与失败的例子_关于失败之后创新成功的实例
创新成功与失败的例子_关于失败之后创新成功的实例当我们翻开蒙牛自从上市以来的财务报表时，也许会感觉到这家企业的利润还不错。
但对蒙牛而言，产品毛利率一直是个“心病”。
几年前，除了纯牛奶以外，无论其冰激凌、奶粉，还是酸奶，都不怎么赚钱，公司利润更多要靠国家减免政策来维持。
对一个私营企业来说，低毛利率是埋在脚下的“地雷”，一不小心，就会“爆炸”，后果不堪设想。
尤其对几十亿规模的大型企业而言更是如此。
更糟糕的是，2021-2021年的价格战，让他们的纯牛奶也跌到了盈利的低谷，集团上下都为利润而发愁。
所以，当时在中国乳业，没有一家企业比蒙牛更加渴望突破，也没有一家企业比蒙牛更加渴望新的利润增长点。
这便是他们走“创新”之路的最大动机。
在食品消费市场上，牛奶始终被看做是一种大众消费品，是被认定为“不可能做出花样来”的商品，然而蒙牛推出的特仑苏牛奶，打破了这种保守的思维定式，剑指高端定位，在众人的质疑声中获得了市场的认可。
2021年底推出的蒙牛差异化品牌特仑苏牛奶，经历短短的1年时间，其在上海一个市场的销售量就达到日均1万箱，而在其市场运作强势的北方地区，这个数字更高。
06年3月底，特仑苏OMP奶高调上市，以增加品种的方式进一步巩固和细分市场。
进入2021年，国内各大乳品品牌纷纷推出高端液态奶产品，而特仑苏依然保持强劲的增长势头，并以开拓者的身份引领着高端液态奶市场。
据北京物美超市市场部经理左英杰介绍，特仑苏在高端牛奶中是销售最好的，其余各品牌的高端产品占据着相对低一些的市场份额，总体市场处于向上发展的势头。
特仑苏有哪些创新的地方呢?除了典雅、高贵的包装外观、整箱不拆零的终端销售方式，其奶蛋白含量超过3.3%，超出国家标准13.8%。
在营养成分上优于普通产品。
蒙牛在特仑苏纯牛奶包装盒上将“3.3”作了放大处理，此举对普通纯牛奶产生了极大的杀力，吸引了大批关注营养和健康的消费者。
随后蒙牛又推出OMP“造骨蛋白”概念，以高科技突出品牌的技术优势，从而烘托出品牌价值。
PDCA(戴明循环)及其案例
戴明循环或称PDCA循环、PDSA循环。
戴明循环的研究起源于20世纪20年代，先是有着“统计质量控制之父”之称的著名的统计学家沃特·阿曼德·休哈特（Walter A. Shewhart）在当时引入了“计划-执行-检查（Plan-Do-See）”的雏形，后来有戴明将休哈特的PDS循环进一步完善，发展成为“计划-执行-检查-处理（Plan-Do-Check/Study-Act）”这样一个质量持续改进模型。
戴明循环是一个持续改进模型，它包括持续改进与不断学习的四个循环反复的步骤，即计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check/Study）、处理（Act）。
戴明循环有时也被为称戴明轮（Deming Wheel）或持续改进螺旋（Continuous Improvement Spiral）。
戴明循环与生产管理中的“改善”、“即时生产”紧密相关。
搜索一下“五同时”，“五同时”原则即企业各级领导或管理者在计划、布置、检查、总结、评比生产的同时，要计划、布置、检查、总结、评比安全。
就会发现戴明循环与“五同时”也是一致的，处置涵盖了总结评比。
用中国话来概括，循序渐进，泥古创新，一元复始也是滚动发展的意思。
[编辑]•适用于日常管理，且同时适用于个体管理与团队管理；•戴明循环的过程就是发现问题、解决问题的过程；•适用于项目管理；•有助于持续改进提高；•有助于供应商管理；•有助于人力资源管理；•有助于新产品开发管理；•有助于流程测试管理。
[编辑]戴明循环的特点戴明循环有如下三个特点：1、大环带小环。
如果把整个企业的工作作为一个大的戴明循环，那么各个部门、小组还有各自小的戴明循环，就像一个行星轮系一样，大环带动小环，一级带一级，有机地构成一个运转的体系。
2、阶梯式上升。
戴明循环不是在同一水平上循环，每循环一次，就解决一部分问题，取得一部分成果，工作就前进一步，水平就提高一步。
到了下一次循环，又有了新的目标和内容，更上一层楼。