宾夕法尼亚大学统计建模课程主要学什么?

统计建模就像是一种理论的正式描述。它通常被描述为随机变量和非随机变量之间的数学关系。那么宾夕法尼亚大学统计建模课程主要学什么?

一、课程简介

统计建模的目的是增强有效决策的能力，而这一领域的独特贡献在于它能够将多层次的不确定性纳入明智决策的框架之中。在过去几年中，新计算工具的开发和 "大数据 "前所未有的发展将统计建模推向了新的高度。如今，统计建模和机器学习的影响力已达到任何大型组织都无法忽视的程度。信息领域正在发生前所未有的变化。

在沃顿商学院，统计与数据科学系很荣幸能在这一发展过程中发挥领导作用。该系参与了计算机科学、金融、医学、神经科学和公共政策等多个领域的大学联盟。此外，我们的教职员工在统计科学的许多领域都做出了卓越的贡献，包括贝叶斯分析、博弈论、高维推断、信息论、机器学习、模型选择、非参数函数估计、观察研究、概率论、统计算法和时间序列分析，他们的贡献赢得了国际认可。

二 、什么是统计建模?

统计建模过程是在数据科学中将统计分析应用于数据集的一种方法。统计模型涉及随机变量和非随机变量之间的数学关系。

统计模型可以提供直观的可视化效果，帮助数据科学家识别变量之间的关系，并通过对原始数据应用统计模型进行预测。

常见的统计分析数据集包括人口普查数据、公共卫生数据和社交媒体数据。

1.统计建模技术

数据收集是统计建模的基础。数据可能来自云、电子表格、数据库或其他来源。数据分析中使用的统计建模方法有两类。它们是

2.监督学习

在监督学习模型中，算法使用标注的数据集进行学习，在对数据进行训练时，算法使用答案密钥来确定准确性。统计建模中的监督学习技术包括

回归模型：旨在分析自变量和因变量之间关系的预测模型。最常见的回归模型是逻辑模型、多项式模型和线性模型。这些模型可确定变量、预测和建模之间的关系。

分类模型：一种对大量复杂数据点进行分析和分类的算法。常见的模型包括决策树、Naive Bayes、最近邻、随机森林和神经网络模型。

3.无监督学习

在无监督学习模型中，算法获得无标记数据，并尝试独立提取特征和确定模式。聚类算法和关联规则就是无监督学习的例子。下面是两个例子：

K 均值聚类：该算法根据相似性将指定数量的数据点组合成特定的分组。

强化学习：这种技术包括利用深度学习训练算法，使其在多次尝试中不断迭代，奖励产生有利结果的动作，惩罚产生不良后果的活动。

三、机器学习与统计建模

统计与机器学习(ML)的主要区别在于它们的目的不同。您可以建立 ML 模型来预测未来，在没有明确编程的情况下进行准确预测，而统计模型可以解释变量之间的关系。

不过，有些统计模型即使能预测，但由于无法捕捉数据之间的复杂关系，因此并不准确。ML 预测更加准确，但在理解和解释方面也更具挑战性。

在统计模型中，对数据和变量的概率模型进行解释和识别，如预测变量的影响。统计模型确定变量之间关系的大小和重要性及其规模。基于机器学习的模型则更注重经验。

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