数字统计建模是以计算机统计分析软件为工具,利用各种统计分析方法对批量数据建立统计模型和探索处理的过程,用于揭示数据背后的因素,诠释社会经济现象,或对经济和社会发展做出预测或判断.随着计算机和网络技术的快速普及和广泛发展,我们面对着数据和信息爆炸的挑战,如何迅速有效地将数据提升为信息、知识和智能,是统计工作者面临的重要课题.而统计建模将统计方法、计算机技术完美结合,带动以数据分析为导向的统计思维,发现和挖掘数据背后的规律,为经济社会的发展提供更好更多的统计信息. 数字统计建模的步骤包括:

  1. 明确问题:统计建模强调问题导向,因此,首先要明确需要求解的问题.

  2. 收集信息:在明确问题的基础上,根据题目的要求,从可用的数据库中收集和整理出各种必要的信息.

  3. 模型假设:利用统计分析方法,对问题做出必要的、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.

  4. 模型构建: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,把问题转化为统计分析问题,注意要尽量采用适当的统计分析模型及方法.

  5. 模型求解:利用构建的模型进行计算,并得到与问题有关的一些信息.如果必要,可对问题作出进一步的简化或提出进一步的假设.

  6. 模型分析:对所得到的信息进行分析,形成判断,特别要注意当数据变化时所得结果是否稳定.

  7. 结果检验: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.

  8. 撰写论文:在上述基础上形成论文,论文应包括问题的阐述、假设的叙述、模型构建的过程、模型求解结果、主要结论以及对结论的评价.

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数字统计建模

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