外资统计方法（优秀17篇）

统计数据可以反映事物的本质和规律，对问题的深入研究提供了有力支撑。统计可以帮助我们了解人口变化和社会发展，以下是一些关于人口统计的研究成果。

统计学习方法

模型选择的典型方法是正则化，正则化的一般形式如下：

其中，第一项是经验风险，第二项是正则化项，正则化项可以取不同的形式，例如，正则化项可以是模型参数向量的范数。回归问题中，损失函数是平方损失，正则化项可以是参数向量的l2范数：

正则化项也可以是参数向量的l1范数：

经验风险较小的模型可能较复杂，这时正则化项的值会较大，正则化的作用是选择经验风险与模型复杂度同时较小的模型。

正则化符合奥卡姆剃刀原理，在所有可能的模型中，能够很好的解释已知数据并且十分简单的模型才是最好的模型。从贝叶斯估计的角度来看，正则化项对应于模型的先验概率，可以假设复杂的模型有较小的先验概率，简单的模型有较大的先验概率。

模型选择的另一种方法是交叉验证，使用交叉验证的前提是数据不充足，常见的有简单交叉验证、s折交叉验证和留一交叉验证。如果数据充足，选择模型的一种简单方法是随机的将数据集分成三部分，分别为训练集、验证集和测试集，训练集用来训练模型，验证集用于模型的选择，而测试集用于最终对学习方法的评估。如果数据不充足，可以采用交叉验证的方法来选择模型。

统计学习方法

为了更好的把机器学习、深度学习用到油藏开发中，需要学习最先进的算法。通过这篇概论可以看到，几乎所有的统计学习问题，都变成了最优化问题。

统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测和分析。统计学习由监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。李航的《统计学习方法》主要讲解监督学习。

监督学习的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。

统计学习方法的三要素，包括假设空间、模型的选择准则以及模型学习的算法，简称为模型、策略和算法。

监督学习从训练数据集合中学习模型，对观测数据进行预测。人们根据输入、输出变量的不同类型，对预测任务给予不同的名称：输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题;输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题;输入变量和输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题。

监督学习中，假设训练数据与测试数据是依联合概率分布p(x,y)独立同分布产生的。

在学习过程中，学习系统利用给定的训练数据集，通过学习得到一个模型，表示条件概率分布p(y|x)或决策函数y=f(x)，条件概率分布或决策函数描述输入与输出随机变量之间的映射关系。

在学习过程中，学习系统(也就是算法)试图通过训练数据集中的样本(xi，yi)带来的信息学习模型。

方法=模型+策略+算法。

在监督学习中，模型就是要学习的条件概率分布或决策函数。一般，由决策函数表示的模型为非概率模型，由条件概率表示的模型为概率模型。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。

统计学习的目的在于从假设空间中选取最优模型。损失函数度量模型一次预测的好坏，风险函数度量平均意义下模型预测的好坏。

期望风险是模型关于联合分布的期望损失，经验风险是模型关于训练样本集的平均损失。根据大数定律，等样本容量趋于无穷时，经验风险区域期望风险。

经验风险最小化的策略认为，经验风险最小的模型是模型最优的模型。根据这一策略，按照经验风险最小化求最优模型就是求解最优化问题。

当样本容量足够大时，经验风险最小化能保证很好的学习效果，在现实中被广泛使用。但是，当样本容量很小时，经验风险最小化学习的效果未必很好，会产生“过拟合”现象。

结构风险最小化是为了防止过拟合而提出来的策略。结构风险最小化等价于正则化，它是在经验风险上加上表示模型复杂度的正则化项(regularizer)或惩罚项(penaltyterm)。模型复杂度是定义在假设空间上的泛函。结构风险小需要经验风险与模型复杂度同时小。结构风险最小化的策略认为结构风险最小化的模型是最优的模型。所以求最优模型，就是求解最优化问题：

算法是指学习模型的具体计算方法。统计学习问题归结为最优化问题，统计学习的算法成为求解最优化问题的算法。如何保证找到全局最优解，并使求解的过程非常高效，就成为一个重要问题。

统计学习可以利用已有的最优化算法，有时也需要开发独自的最优化算法。

统计学习方法之间的不同，主要来自其模型、策略和算法的不同。

统计学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都有很好的预测能力。测试误差反应了学习方法对未知的测试数据集的预测能力，是学习中的重要概念。通常将学习方法对未知数据的预测能力称为泛化能力(generalizationability)。

监督学习的任务就是学习一个模型，应用这一模型，对给定的输入预测相应的输出。监督学习方法可以分为生成方法和判别方法，所学到的模型分别称为生成模型和判别模型。

典型的生成模型有：朴素贝叶斯法和隐马尔可夫模型。

典型的判别模型包括：k邻近法、感知法、决策树、逻辑斯递归模型、最大熵抹胸、支持向量机、提升法和条件随机场等。

生成方法的特点：可以还原出联合概率分布p(x,y)，而判别方法不能;生成方法的学习收敛速度更快，当存在隐变量时，仍可以用生成方法学习，测试判别方法不能用。

判别方法的特点：判别方法直接学习的是条件概率p(y|x)或决策函数f(x)，直接面对预测，汪汪学习的准确率更好;由于直接学习p(y|x)或f(x)，可以对数据进行各种程度上的抽象、定义特征并使用特征，因此可以简化学习问题。

分类问题是监督学习的一个核心问题，监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器。

分类问题包括学习和分类两个过程。在学习过程中，根据已知的训练数据集利用有效的学习方法学习一个分类器;在分类过程中，利用学习的分类器对新的输入实例进行分类。

许多学习方法可以用于分类，包括k邻近法，感知机，朴素贝叶斯，决策树，决策列表，逻辑斯递归模型，支持向量机，提升方法，贝叶斯网络，神经网络，window等。

标注(tagging)也是一个监督学习问题，可以认为标注问题是分类问题的一个推广，标注问题又是更复杂的结构预测(structureprediction)问题的一个简单型式。标注问题类似于沉积序列问题，结构预测类似于沉积相分布预测问题。

标注问体的输入是一个观测序列，输出是一个标记序列或状态序列。标注问体的目标在于学习一个模型，使它能够预测序列给出标记序列作为预测。注意，可能的标记个数是有限的，但其组合所称的标记序列的个数是依序列的个数长度呈指数增长的。

标注常用的统计学习方法有：隐式马尔科夫模型、条件随机场。

标注问题在信息提取、自然语言处理等领域广泛使用，是这些领域的基本问题。

回归问题是监督学习的另一个重要问题。回归用于预测输入变量和输出变量变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值也发生的变化。回归莫i选哪个正是表示输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合。

终于确认，多点地质统计学建模算法采用的就是机器学习的思路。

统计调查方法论文范文

2．会选择合适的调查方式去收集数据，并能对所获得的数据进行整理和加工．。

教学重点。

1．能根据具体情境设计适当的抽样调查方案．。

2．了解抽样调查时样本的合理选择．。

教学难点。

深刻体会抽样调查的优点和局限性，了解不同的抽样可能得到不同的结果．。

教学过程。

导入新课。

（学生会考虑对全校进行全面调查，但又考虑到人数太多，难度太大）。

生：是啊，这种方法真不错，既省时又省力！

推进新课。

一、师生互动，认识新知。

1．总体：要考察的全体对象称为总体，如该学校的2000名学生．。

2．个体：组成总体的每一个考察对象称为个体，如该学校的每一名学生．。

3．样本：被抽取的那些个体组成一个样本．。

4．样本容量：样本中个体的数目称为样本容量．。

（学生在实际问题中体会、认识上述概念）．。

二、学生活动，探讨交流。

三、成果展示：

生：样本不同，调查的结果也会不同，有时会偏离实际情况．。

师：所以，我们应学会根据具体情境选择适当的调查方法．。

应用示例。

完成下列任务，你认为可采用什么调查方式？

（1）考察一批炮弹的杀伤半径；

（2）了解本班同学每周的睡眠时间；

（3）了解全国八年级学生的体重，掌握学生的发育情况；

解：（1）抽样调查．因为这种调查具有破坏性．。

（2）全面调查．因为总体中的个体数不是很多，这样更能得到准确数据．。

（3）抽样调查．总体中的个体数量太多，无法一一考察．。

（4）全面调查．因为这里要求准确了解每一位运动员的执行情况．。

知能训练。

（1）小明的调查是抽样调查吗？

（2）如果是抽样调查，指出调查的总体、个体、样本和样本容量．。

（3）这个调查结果能较好反映总体的情况吗？如果不能，请说明理由．。

解：（1）是抽样调查．。

答案：全部7万名学生其中每一个学生1500名学生．。

3．某年级组织学生参加夏令营活动，本次夏令营分为甲、乙、丙三组进行活动，统计图（1）（2）反映了学生报名参加夏令营的情况，请你根据图（1）（2）的信息回答下列问题：

（1）该年级报名参加乙组的人数为_______；

（2）该年级报名的总人数为_______，并补全条形图；

答案：（1）10。

（2）50报名人数分布直方图如图所示．。

（3）抽调5名．。

课堂小结。

布置作业。

习题10．13、4．。

活动与探究。

备课资料。

例如：可以利用派出所的户籍网随机调查该地区10%的老年人．。

2．新闻资料：

20**年全国人口抽样调查有关知识。

调查的目的和意义。

调查的时间、内容和方法。

20**年人口抽样调查的标准时间是20**年11月1日零时：

人口抽样调查对象是在被抽中的调查小区内具有中华人民共和国国籍并符合以下条件之一的人口：

（1）20**年10月31日晚居住在本调查小区；

（2）户口在本户，20**年10月31日晚末居住在本户．。

统计学习方法

2.实际应用中极大似然估计分布的参数：

根据n个样本，估计整体分布的参数，比如我们知道总体是服从正态分布，但是不知道具体参数theta和u。其基本思想是这样的：选择一个参数使得实验结果具有最大的概率，已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。

em算法和最大似然估计的关系：

p15页上面的“s折交叉验证”和“留一交叉验证”有什么区别吗?

它们都是在数据集不够的条件下使用的一种方，举个例子吧s折交叉验证，外层一个大循环(比如你可以让它循环10次)，其中每一次都将数据集划分为训练集和测试集，这两大块的数据集大小的比例没做限定，然后用训练集训练模型，测试集经验风险，最后循环结束，对这些风险取平均值。

结构风险等于经验风险加正则化项。都是复杂度越小越不容易过拟合，那完全可以加很小，趋于零相当于不加了，只剩经验风险了。那有什么意义呢?对于过拟合。

对于正则化惩罚我是这么理解的。和为惩罚?我们训练策略是要求经验损失尽可能小，当然模型复杂了，训练效果好了，经验损失肯定会小，但是这时候可能过拟合了，一个模型能使损失尽量小，我们有模型后面加上一个惩罚项就是加上一个数，是他不那么容易把损失变得那么小。

统计调查方法论文范文

国际经济发展经验表明，服务业的发达程度是衡量一个国家和地区经济、社会现代化水平的重要标志。服务业的发展，有利于实现产业结构优化、减少对自然资源的依赖，减轻对环境的损害，是实现我国经济可持续发展的必然选择。然而，服务业是一个涉及内容复杂，种类繁多的行业共同构成，要对其进行经济数据指标的统计分析，必然涉及到如何构建一个统计指标体系的问题。只有在这个基础上，所形成的结果才具有普遍性，通用性和指导性，赢得各级政府重视。

一、服务业统计范畴界定。

服务业是国际上通行的一个概念，国内习惯称为第三产业。它是指除第一、二产业以外的其他行业，根据《国发经济行业分类》（gb/t4754―）的划分，第三产业包括交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务与软件业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，租赁与商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育，卫生、社会保障和社会福利业，文化体育与娱乐业，公共管理和社会组织，国际组织。一般认为，与现代计算机通讯技术、现代管理技术相结合的服务业称为现代服务业。

二、建立服务业统计调查指标体系的原则。

一是系统性原则。作为一个整体，指标体系应当能够基本反映服务业发展的主要方面或主要特征，不仅强调服务业发展的总量因素，也要强调服务业发展的速度、效益和结构等因素。同时，指标体系作为一个广泛、综合、系统的范畴，既要包括为生产和生活服务的部门的评价，又要包括为社会公共需要服务的部门的评价，各个指标之间要形成有机、有序的`联系，从多方面、多层次反映服务业的进展情况。

二是简明性原则。指标体系应尽量简单明了，易于理解。指标设置时采用量化指标，计算方法应当明确，不要过于复杂，计算所需数据也应比较容易获得和比较可靠。同时，指标体系的算法也力求科学、简单，且实用可靠。

三是可操作性原则。由于当前服务业统计调查工作尚处起步阶段，统计基础比较薄弱，有些服务行业的统计资料难以搜集，因此，统计指标的设计不宜太复杂，要尽可能地选取那些易于量化、数据资料容易取得的指标，突出指标的可操作性。而且，服务业调查范围不同，选取的指标也应有所不同。

服务业统计涉及国民经济行业15个门类、47个大类、180个中类、339个小类，种类繁多。考虑到服务业发展的特点及确立统计指标的原则，结合当前服务业发展的实际情况，本文认为建立服务业统计指标体系可从规模、结构、效益、增长等四个方面入手：

（一）反映经济规模的指标。

在分析国民经济中各行业的发展状况时，首先会观察一个行业的总体经济规模，一个行业经济规模的大小，决定了其在整个宏观经济中的地位和在社会中的经济地位。反映服务业经济规模的指标主要有服务业增加值、服务业从业人数、服务业增加值占地区生产总值比重和服务业从业人数占全社会从业人数。前两个指标反映服务业的总量规模，后两个指标反映服务业在国民经济和全社会就业中的相对地位。

（二）反映经济结构的指标。

服务业内部结构的合理化是服务业今后发展的一个重要问题，考虑到服务业统计指标现状，选取“服务业行业集中度”来反映区域服务业发展的特色优势；选取“现代服务业结构水平”和“公共服务业结构水平”两个功能性合成指标来反映与当前经济社会发展密切关联的现代服务业和公共服务业发展的基本状况。服务业行业集中度是选取服务行业统计十五个门类中服务业增加值排在前三位的行业的增加值之和除以服务业增加值而得。现代服务业结构水平是采用现代服务业占服务业增加值的比重而得的。公共服务业结构水平是采用公共服务业占服务业增加值的比重。从服务行业统计的十五个门类中选择水利、环境和公共设施管理业，教育，卫生、社会保障和社会福利业,公共管理和社会组织等4个门类行业来反映公共服务业基本情况。

（三）反映效益的指标。

服务业效益指标包括服务业的经济效益和社会效益，它反映的是服务业生产的服务产品量与服务业的劳动消耗、物质消耗、资金占有量以及社会需求满足状况的关系。经济效益指标包括服务业劳动生产率、资金产出率、人均利润率；社会效益指标包括上缴利税额、人均利税额、服务业新增就业岗位。服务业劳动生产率是一个人均产值，等于服务业增加值除以年均从业人员数，该指标反映了服务业每个从业者平均一年创造的增加值。资金产出率衡量投入服务业的资金在一定时期内的产出量，它等于服务业在一定时期内投入的资金除以当期的增加值。人均利润率反映了服务业的人员投入与服务业利润之间的关系，它的高低直接体现了服务业的经济效益水平。上缴利税额和人均利税额体现了服务业为国家财政所作出的贡献，反映了服务业的社会贡献程度。服务业新增就业岗位为服务业每年新增的从业人员数，体现了服务业对解决社会就业问题所作出的贡献。

（四）反映增长的指标。

适当的增长是保证规模和效益的重要基础，是促进结构调整的动力，也是反映服务业发展动态趋势的重要指标。服务业增长的指标主要有服务业增加值增幅、服务业税收增幅、服务业从业人员增幅和服务业固定资产投资增幅，反映了服务业产品规模、效益规模、就业规模和投入规模四个方面的增长。

总之，我们希望能建立一个科学的、完善的、可行的服务业统计指标体系，考虑到服务业发展的统计分析跟发展阶段有密切的联系，一次性地得到一个完善的指标体系实际上是不可能的。因此，我们可以尝试先建立一个相对科学可行的指标体系，随后在实践中对其逐步修正和完善，以不断适应服务业乃至整个国民经济发展的需要。

参考文献:。

[1]国家统计局.每一次全国经济普查统计分类标准和目录.

[2]刘荣明.现代服务业统计指标体系及调查方法研究.上海交大，.

[3]宋淑平.对我国服务业统计指标体系建立架构的思考.价值工程，23期.

[4]黄石.服务业统计标准??指标体系??调查方法研究.湖北省统计局网.

统计学习方法

统计学习的对象是数据，它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。

统计学习的目的就是考虑学习什么样的模型和如何学习模型。

统计学习方法包括模型的假设空间、模型选择的准则以及模型学习的算法。实现统计学习的步骤如下：

(1)得到一个有限的训练数据集合;。

(2)确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合;。

(3)确定模型选择的准则，即学习的策略;。

(4)实现求解最优模型的算法，即学习的算法;。

(6)利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析。

统计方法心得体会

统计方法是社会科学中常用的分析和解释数据的工具。在我的学习和实践中，我深深体会到统计方法在获取数据、分析数据和做出决策方面的重要性。以下是我对统计方法的一些心得体会。

首先，统计方法在数据收集方面起到了至关重要的作用。数据的质量和准确性对于统计分析的有效性至关重要。在我的实践中，我意识到要想获得准确的数据，首先需要选择合适的样本和抽样方法。只有通过合理的抽样，才能保证数据的代表性和可靠性。此外，在数据收集过程中，要注重严谨的问卷设计和调查方法。一个好的问卷设计能够提供丰富的信息，而合理的调查方法能够确保数据采集的准确性和客观性。

其次，统计方法在数据分析方面有着重要的作用。统计方法是对数据进行整理和描述的工具，通过对数据的整理和描述，我们能够初步了解数据的特征和规律。在我的学习中，我学到了许多统计学中常用的描述性统计方法，比如平均数、中位数和标准差等。这些方法帮助我对数据进行了解和判断，从而为进一步的分析打下了基础。另外，统计方法中还有许多推断性统计方法，比如假设检验和置信区间等。这些方法通过对样本数据进行推理，帮助我们对总体进行估计和判断。

第三，统计方法对于做出决策也具有重要的指导作用。在实际生活和工作中，我们常常需要依据数据来做出决策。统计方法提供了许多决策支持的工具和方法，比如回归分析和数据挖掘等。这些方法通过对数据的分析和建模，帮助我们预测未来趋势和做出合理的决策。在我的实践中，我曾通过回归分析来预测销售量，通过数据挖掘来寻找市场机会。这些统计方法的应用为我的决策提供了重要的依据和指导。

第四，统计方法的学习和实践对于个人的能力提升有着积极的影响。学习统计方法不仅仅是为了掌握一些工具和技巧，更重要的是培养和提升自己的思维能力和分析思维。统计方法的学习需要我们具备良好的逻辑思维和数学基础，同时也需要我们具备审慎和批判的思维能力。在统计分析实践中，我常常需要对问题进行全面的思考和分析，同时也需要对统计结果进行合理的解释和判断。这些培养了我综合能力和解决问题的能力，使我更加成熟和自信。

最后，我们要认识到统计方法也有其局限性。统计方法是通过对样本数据进行分析和推理来对总体进行估计和判断，但样本数据的选择和处理过程中会存在一定的偏差，从而导致统计结果的误差。此外，统计方法只能提供数据背后的规律和趋势，但并不能直接解释数据背后的原因和机制。因此，我们在应用统计方法时要对结果进行合理的解读和判断，同时结合实际情况进行综合分析，避免片面和武断。

综上所述，统计方法在数据收集、分析和决策方面发挥着重要的作用。通过对统计方法的学习和实践，我不仅仅掌握了一些工具和技巧，更重要的是培养了自己的思维能力和判断力。同时，我们要认识到统计方法也有其局限性，在应用时要综合考虑并进行合理的解读和判断。相信通过不断地学习和实践，我们能够更好地应用统计方法并取得更好的效果。

统计师备考经验：自学方法

统计学习方法

前面提到过，输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题;输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题;输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题。

对于二分类问题，常用的评价指标是精确率和召回率。通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确，4中情况出现的总数分别记为：

tp——将正类预测为正类数;。

fn——将正类预测为负类数;。

fp——将负类预测为正类数;。

tn——将负类预测为负类数。

则，精确率定义为：

许多统计方法可以用于分类，包括k近邻法、感知机、朴素贝叶斯法、决策树、决策列表、逻辑斯谛回归模型、支持向量机、提升方法、贝叶斯网络、神经网络、winnow等。

标注问题的输入是一个观测序列，输出是一个标记序列。标注问题在信息抽取、自然语言处理等领域被广泛采用。例如，自然语言处理中的词性标注就是一个典型的标注问题：给定一个由单词组成的句子，对这个句子中的每一个单词进行词性标注，即对一个单词序列预测其对应的词性标记序列。标注常用的统计学习方法有：隐马尔科夫模型、条件随机场。

回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好地预测未知数据。回归问题按照输入变量的个数分为一元回归和多元回归，按照输入变量和输出变量之间的关系的类型即模型的类型，分为线性回归和非线性回归。回归学习最常用的损失函数时平方损失函数，在此情况下，回归问题可以用著名的最小二乘法求解。

四六级分数的统计方法

数学统计方法有哪些?掌握、了解统计分析的基本特征，对于我们进行统计分析具有重要的意义。采用统计分析方法进行研究，是研究达到高水平的客观要求，应用统计分析方法进行科学研究。

直观性：现实世界是复杂多样的，其本质和规律难以直接把握，统计分析方法从现实情境中收集数据，通过次序、频数等直观、浅显的量化数字及简明的图表表现出来，这些数据的处理，将我们的调研与客观世界紧密相连，从而提示和洞悉现实世界的本质及其规律。

科学性：统计分析方法以数学为基础，具有严密的结构，需要遵循特定的程序和规范，从确立选题、提出假设、进行抽样、具体实施，一直到分析解释数据，得出结论，都须符合一定的逻辑和标准。

可重复性：可重复性是衡量研究质量与水平高低的一个客观尺度，用统计分析方法进行的研究皆是可重复的。从课题的选取、抽样的设计，到数据的收集与处理，皆可在相同的条件下进行重复，并能对研究所得的结果进行验证。

3数学统计图介绍。

条形统计图：用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直线按照一定的顺序排列起来。优点：很容易看出各种数量的多少。注意：画条形统计图时，直条的宽窄必须相同。取一个单位长度表示数量的多少要根据具体情况而确定;复式条形统计图中表示不同项目的直条，要用不同的线条或颜色区别开，并在制图日期下面注明图例。制作条形统计图的一般步骤:

(1)根据图纸的大小，画出两条互相垂直的射线。

(2)在水平射线上，适当分配条形的位置，确定直线的宽度和间隔。

(3)在与水平射线垂直的深线上根据数据大小的具体情况，确定单位长度表示多少。

(4)按照数据的大小画出长短不同的直条，并注明数量。

折线统计图“用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来。优点：不但可以表示数量的多少，而且能够清楚地表示出数量增减变化的情况。注意：折线统计图的横轴表示不同的年份、月份等时间时，不同时间之间的距离要根据年份或月份的间隔来确定。制作折线统计图的一般步骤:。

(1)根据图纸的大小，画出两条互相垂直的射线。

(2)在水平射线上，适当分配折线的位置，确定直线的宽度和间隔。

(3)在与水平射线垂直的深线上根据数据大小的具体情况，确定单位长度表示多少。

(4)按照数据的大小描出各点，再用线段顺次连接起来，并注明数量。

扇形统计图：用整个圆的面积表示总数，用扇形面积表示各部分所占总数的百分数。优点：很清楚地表示出各部分同总数之间的关系。制扇形统计图的一般步骤：

1)先算出各部分数量占总量的百分之几。

2)再算出表示各部分数量的扇形的圆心角度数。

3)取适当的半径画一个圆，并按照上面算出的圆心角的度数，在圆里画出各个扇形。

4)在每个扇形中标明所表示的各部分数量名称和所占的百分数，并用不同颜色或条纹把各个扇形区别开。

数据统计怎么做_数据统计方法

注：本功能需要使用excel扩展功能，如果您的excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。

打一个excel表格表格，如图，简单的结存统计。

要想做结存统计，先在结存下面的表格中输入“=”如图。

我们统计的就是上期结存数量+入库数量-出库数量=现在结存数量，

把鼠标点在“入库数量”如图。

这时会一个虚线。

然后在键头所指的后面填写“+”号如图。

然后在把鼠标点在“出库数量”上，如图。

然后按enter键，这样统计数据就计算出来了。

同样的道理，如果是相乘的形式，也是可以的，如图。

我们出计算倍数关系。

重复2，3，4，只要点击过起数据后放一个乘号，如图。

再点击倍数表格，如图。

最后按下enter键，这样就可以计算出了倍数关系的统计数据了。

如果统计的数据是单一的求和或平均值等，就更简单了，如图。

我们如果想求这种机芯的这几天的总和，

如果想求一个数据的正弦、余弦、正切、余切函数，同样的道理，如图。

比如求3月17日的正弦函数，

按照键头所指的点击，会再现这样的对话框，如图。

再点击3月17日下面的数据即可，如图。

点击确定，这样正弦数据就计算出来了。

统计方法心得体会

第一段：引言（120字）。

统计方法是现代科学中一项非常重要的工具，它对于收集和分析数据，从而得出科学结论和决策具有重要意义。在我学习统计学的过程中，我逐渐意识到统计方法的强大，并获得了一些宝贵的体会。在这篇文章中，我将分享我对统计方法的心得体会，希望能够给读者带来启示。

第二段：数据收集与处理（240字）。

统计方法首先要依赖于数据的收集和处理。在我学习统计学的过程中，我学会了如何有效地进行数据收集。精确的数据收集能够确保统计结果的可靠性和准确性。另外，数据的处理也是非常关键的一步。通过合理的数据处理，可以剔除无效数据，提取出有效的信息，从而更好地分析数据。同时，数据的处理过程也需要考虑到数据的可视化，以便更清晰地展示统计结果。

第三段：关联与分析（240字）。

统计方法的另一个重要方面是关联与分析。在我学习统计学的过程中，我了解到统计方法可以帮助我们发现不同变量之间的关联关系。通过分析数据，我们可以得到相关系数，从而判断两个变量之间的相关性。这些关联关系的发现对于科学研究和决策制定都具有重要意义。此外，统计方法还可以通过分析数据来探索问题的本质和规律，从而得出科学的结论和预测。

第四段：推断与决策（240字）。

统计方法的另一个重要应用是推断与决策。通过统计方法，我们可以根据样本数据对总体进行推断。使用抽样和假设检验等技术，我们可以用样本数据来推断总体特征，从而降低数据收集的成本和时间。此外，在决策制定中，统计方法也可以提供一种科学且可靠的决策依据。通过基于统计方法得出的可靠预测和分析结果，决策者可以做出更明智的决策。

第五段：总结（360字）。

学习和运用统计方法给了我许多宝贵的体会。首先，统计方法教会了我如何收集和处理数据。数据的准确性和可靠性对于得出可靠结论至关重要。其次，统计方法帮助我了解到数据之间的关联关系。只有通过关联与分析，我们才能真正理解数据背后的规律和机制。再次，统计方法的应用使我能够进行推断和决策。通过统计方法的技术支持，我们可以依据样本数据来推断总体特征，从而进行决策。总的来说，统计方法是一项非常强大和重要的工具，它的应用范围广泛，并为我们提供了科学的方法和依据。通过学习和应用统计方法，我相信我能够更好地处理和分析数据，从而做出更准确和明智的决策。

统计学习方法

3.1模型。

统计学习中，首先要考虑学习什么样的模型，在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数，由决策函数表示的模型为非概率模型，由条件概率分布表示的模型为概率模型。

3.2策略。

有了模型的假设空间，统计学习接着需要考虑的是按照什么样的准则学习或选择最优的模型。监督学习实际上就是一个经验风险或者结构风险函数的最优化问题。风险函数度量平均意义下模型预测的好坏，模型每一次预测的好坏用损失函数来度量。

监督学习问题就是从假设空间f中选择模型f作为决策函数，对于给定的输入x，由f(x)给出相应的输出y，这个输出的预测值f(x)与真实值y可能一致也可能不一致，用一个损失函数来度量预测错误的程度。损失函数记为l(y,f(x))。常用的损失函数有以下几种：

3.3算法。

统计学习问题归结为以上的最优化问题，这样，统计学习的算法就是求解最优化问题的算法。如果最优化问题有显示的解析解，这个最优化问题就比较简单，但通常这个解析解不存在，所以就需要利用数值计算的方法来求解。统计学习可以利用已有的最优化算法，也可以开发独自的最优化算法。

数学统计方法有哪些

统计图：统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。它具有直观、形象、生动、具体等特点。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。

条形统计图：条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按一定的顺序排列起来。从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。

2)扇形统计图：扇形统计图是用整个圆表示总数(单位“1”)，用圆内各个扇形的大小表示各部分量占总量的百分之几，扇形统计图中各部分的百分比之和是单位“1”。

3)折线统计图：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。(折线变化幅度越大，数量关系变化越大)与条形统计图比较，折线统计图不仅可以表示数量的多少，而且可以反映数据的增减变化情况,。

选择统计抽样方法的论文

统计方法心得体会

统计方法是一门应用广泛、实用性强的学科，它运用数学的方法和原理来收集和分析数据，提供科学地依据。通过学习统计方法，我深刻认识到了其重要性和应用的广泛性，同时也积累了一些心得体会。

首先，统计方法教会了我如何收集和整理数据。作为一种进行数据分析的工具，统计方法需要对大量的数据进行处理，因此准确和全面地收集数据是非常必要的。在实践中，我学会了如何进行有效的问卷调查和数据收集，比如要细致入微地设计问卷问题，确保问题的准确性和清晰性；同时，我还了解到了如何利用电子表格和统计软件来整理和存储数据，提高数据处理效率。这些实用的技能对我的学习和工作都有极大的帮助。

其次，统计方法培养了我分析和解读数据的能力。统计方法不仅仅是简单地收集和整理数据，更重要的是通过统计学的原理和方法对数据进行分析和解读。在学习中，我掌握了如何运用频率分布、概率、统计指标等工具来分析数据，并根据分析结果进行科学的判断和推测。通过实际的实验和练习，我逐渐掌握了运用统计方法来研究问题、预测未来趋势的能力，这对我的职业发展非常重要。

再次，通过学习统计方法，我深刻意识到数据的重要性，并学会了如何利用数据来支持决策。在当今社会，数据已经成为了一种宝贵的资源，它们包含着大量的信息和价值。统计方法教给了我如何识别和搜集有价值的数据，并通过分析和解读这些数据来获取有用的信息。在实际应用中，我发现了统计方法在市场调研、预测和管理决策中的重要作用，因此我积极推动并应用统计方法来支持自己的决策以及团队的决策。通过这样的实践，我不仅提高了运用统计方法的能力，也积累了宝贵的经验。

最后，学习统计方法让我对科学研究产生了浓厚的兴趣。统计方法是科学研究中不可或缺的一环，只有运用科学的统计方法才能得出真实准确的研究结论。通过学习统计方法，我深入了解到了科学研究的重要性和意义，也看到了它的广泛应用。因此，我对科学研究充满了向往，并不断探索和学习更多关于统计方法的知识，以便将来能够更好地应用于研究工作中。

综上所述，统计方法的学习给了我很多宝贵的心得体会。它不仅仅是一门知识，更是一种能力和素养的培养。通过学习和应用统计方法，我不仅提高了数据收集和分析能力，也学会了运用数据来支持决策，最重要的是对科学研究产生了浓厚的兴趣。我相信，在今后的学习和工作中，统计方法将会一直伴随着我，帮助我更好地掌握数据和信息，提高工作效率和科研能力。

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