概率论与数理统计分析课件•概率论基础contents•随机变量的数字特征•数理统计基础目录•回归分析与线性模型•分类与聚类分析•时间序列分析CHAPTER概率论基础概率的定义与性质概率的定义概率是衡量某一事件发生可能性的数值，通常表示为0到1之间的实数。概率的性质概率具有几个重要的性质，包括非负性、规范性、可加性和有限可加性。随机变量及其分布随机变量的定义随机变量的分布随机变量是在随机试验中观察到的量的变化，通常用大写字母表示，如X、Y等。随机变量的分布描述了随机变量取不同值的概率，通常用概率密度函数或分布函数表示。VS随机事件的概率计算事件的概率计算条件概率的计算CHAPTER随机变量的数字特征期望与方差期望方差协方差与相关系数协方差相关系数大数定律与中心极限定理大数定律中心极限定理CHAPTER数理统计基础统计数据的描述性分析中位数偏度描述数据的中等水平描述数据的偏斜程度均值标准差峰度描述数据的集中趋描述数据的离散程度描述数据的尖峰程度势参数估计与置信区间点估计01区间估计0203极大似然估计假设检验与方差分析假设检验方差分析方差齐性检验T检验CHAPTER回归分析与线性模型一元线性回归分析多元线性回归分析岭回归与LASSO回归123岭回归与LASSO回归01020304CHAPTER分类与聚类分析决策树与随机森林决策树随机森林决策树是一种常见的分类算法，它通过将数据集划分为不同的群组或类别来进行预测。决策树算法通常用于解决分类问题，但也可以用于回归问题。随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过将多个决策树的结果组合来进行预测。随机森林具有较好的泛化能力和稳定性，能够处理大规模数据集并进行特征选择。K-means聚类分析主成分分析与因子分析要点一要点二主成分分析因子分析主成分分析是一种常见的降维算法，它通过将原始特征集合转换为新的特征集合，使得新的特征集合能够最大程度地保留原始数据的方差。主成分分析可以用于减少数据的维度和消除冗余特征。因子分析是一种探索性数据分析方法，它通过寻找隐藏在数据中的潜在因素或模式来进行降维和特征提取。因子分析可以用于发现数据的潜在结构、解释变量之间的关系以及提高预测精度等。CHAPTER时间序列分析ARIMA模型及其应用总结词详细描述季节性时间序列分析总结词详细描述季节性时间序列分析是一种特殊的时间序列分析方法，它考虑了时间序列中存在的季节性因素，如周期性变化、趋势等。季节性时间序列分析通过识别和提取时间序列中的季节性因素，能够更好地理解数据的动态行为，并进行准确的预测。时间序列预测与控制总结词时间序列预测与控制是时间序列分析的两个重要应用方向，它们能够帮助我们更好地把握数据的未来走势，为决策提供依据。详细描述时间序列预测是根据历史数据来预测未来数据的走势，而时间序列控制则是通过调整系统参数来达到最优的控制效果。WATCHING
