数理统计在数据分析中应用关键词：数据分析；数理统计；数据模型；计算机技术1数理统计的内涵及特点分析数理统计的对象，主要是在社会随机现象中收集到的信息，这种信息的收集是有限次数的，属于个性信息的收集；而数理统计的任务，就是要对这些个性信息进行归纳和分析，并找到这些个性信息当中隐藏的数据规律，进而不断扩大这种规律的覆盖范围，从而得到全部数据规律性和相应现象的一个完整的过程。数理统计是从总体中进行抽样的一种归纳方法，它以概率论为基础，是一种普遍性的规律，因此可以在社会各领域进行广泛而有效地运用。但是我们也应该认识到，数理统计从根本上说是对数量层面的表层分析，不具备数据本质探析的内容，因此，数理统计过程中的各种推演和评判，都要以一定的数据样本作为基础；另外，数理分析的数据研究对象，即数据样本具有很强的随机性，这就决定了数理统计的结果会存在一定错误的可能性，因此，数理统计对于数据样本数量和质量有着较强的依赖性，这就要求我们在利用数理统计方法展开数据分析工作之前，必须在财力和技术允许的前提下，尽可能地扩大采样数量，提高采样质量，从而获得更可靠的数理统计结果，使结果更具代表性和指导性。2数理统计的发展背景与现状分析数理统计有着非常悠久的历史，从最开始“统而计之”的概念逐渐发展到现在，数理统计已经具有了几千年的历史。随着科学技术的进步，数理统计在当今社会的应用范围更加广泛，不论是社会政治领域还是社会经济和生活领域当中，都能看到数理统计的应用痕迹，其对于人文科学、社会科学和自然科学的进步起到了不可替代的作用；特别是在科学研究当中，数理统计关于随机变量间的关系以及随机变量的描述，有效解决了随机变量关系描述困难、随机变量分布特征和离散性质描述困难以及变量大小判定等类似的问题，因此成为数据分析过程中非常关键的工具、方法和流程部分。3数理统计在数据分析中的应用步骤第1页共4页3.1数据模型的选择与建立所谓的“模型”，就是一种“假定”，是现实世界的抽象。它由数据结构、数据操作、数据约束三个部分构成，分别描述数据的类型、内容、性质、数据间的联系；相应的数据结构上的操作类型和操作方式以及数据结构内数据间的语法、词义联系，他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则。3.2数据的收集根据数理统计对象和目的的不同，数据的收集方法主要分为抽样观测（抽查）、全面观测（普查）和安排特定实验三种。3.3数据的整理及应用数据整理就是将经过模型分析之后的数据，进行相应的图表汇总，从而更好地解释数据的表面规律和内在本质。数据应用就是利用数理统计结果更好地指导生产和生活行动，从而提高行动的科学性和合理性。数据统计的具体应用，主要有区间估计、假设检验、时间序列分析和多元统计分析。通过这四种方法的归纳与分析，数据统计结果可以对总体分布形态、方差分析和正交设计、相关与回归分析、一个或两个总体参数的假设检验及参数或非参数估计等方面产生显著的影响，同时，对于相对数及平均数等统计学中计算原则的基本描述指标也有一定的影响。4数理统计在不同领域数据分析中的具体应用作为一门活跃的数学学科，数理统计学具有非常高的应用价值，其理论成果能够较好地推广到实际应用当中，成为社会学、政治学、经济学、地质学等学科的重要内容，使我们能够更好地对每个学科的概况进行全面而细致的分析。4.1数理统计在政治生活中的应用在社会政治发展过程当中，必要的数据是决定政治决策正确性的关键。利用数理统计的方法进行相关数据的收集和分析，可以有效实现复杂数据的精辟概括，从而高效率地为政治活动提供必要的支持。比如，在美国的总统大选当中，很多媒体都会定期发布相关候选人的支持率情况，这种数据的统计和汇总，一方面可以为民众提供选举的走向和趋势，从而有效指导其投第2页共4页票行为；另一方面可以为候选人和竞选团队的下一步竞选工作提供重要的参考，使其在充分了解民众支持情况、探究民众政治需求的前提下，不断调整自身的竞选活动和表现。4.2数理统计在经济生活中的应用（即在企业发展中的作用）4.2.1对生产型企业的影响在生...
