数理统计论文-基于应用数理统计的计算机数据挖掘中应用
应用统计学本科毕业论文选题
毕业论文（设计）题目学院学院专业学生姓名学号年级级指导教师教务处制表二〇一五年十二月一日应用统计学毕业论文选题（1221个)一、论文说明本写作团队致力于毕业论文写作与辅导服务，精通前沿理论研究、仿真编程、数据图表制作，专业本科论文300起,具体可以联系二、论文参考题目应用统计学教学中项目驱动教学模式的应用“比较+案例+实验”教学方法在应用统计学中的应用应用统计学实际应用教学的思考开发内化教学法在《应用统计学》教学中的应用基于同一案例的应用统计与数理统计的教学区别应用统计学专业“概率论”课程多元化课堂教学模式的改革与实践基于组织机构代码数据库的应用统计分析初探结合数学建模思想完善研究生《应用统计》案例式教学改革经济类专业“应用统计学”课程案例教学法探析发展应用统计专业学位研究生教育的必要性探析应用统计学专业课程体系改革实施中的几点建议经管类专业应用统计学实验教学模式的改革与实践应用统计技术进行铝溶胶生产管理探究应用统计学课程改革的思考高职高专医药应用统计课程中上机辅助练习的必要性调查应用统计创新人才素质培育的内容和方法面向大数据分析方向的应用统计专业硕士培养模式探讨应用统计技术降低编织袋原料消耗《应用统计》课程理实一体化教学探讨应用统计学无纸化考试思考应用统计分析技术推动设备精细管理应用统计学专业人才实践能力培养应用统计学教学改革探索应用统计学课程教学思考应用统计技术提升QC小组活动质量工业工程专业的《应用统计学》课程建设研究医学应用统计学的基本概念基于质量管理八项原则的《应用统计学》教学方法《应用统计学》的自助式教学法高职高专经济管理类专业应用统计学教学的实践与思考企业管理中如何科学应用统计分析工程案例在应用统计学课程教学中的实践经管类专业应用统计学的案例教学硕士水平应用统计类课程的概率重要基本知识点2006-2011年比较方法在我国档案学研究中的应用统计分析口服降糖药的应用统计分析应用统计知识破译藏宝密码独立学院开设《应用统计学》选修课的探索与实践“应用统计学"在采矿工程专业教学中的体会应用统计学中的最大熵与贝叶斯方法有效应用统计技术，促进企业产品质量管理医疗应用统计学的前景探析管理学科“应用统计”课程的教学探讨２００７年我院氟喹诺酮类抗菌药物应用统计分析《应用统计学》教学中的课堂设计高校应用统计课程案例教学法的探讨腹部、盆腔手术抗菌药物预防性应用统计分析我院盐酸吗啡和盐酸哌替啶应用统计及分析应用统计软件进行高血压病病因分析独立学院教育统计信息应用性研究独立学院教育统计信息应用性研究李振国杨丽丽程良（河北师范大学汇华学院）从统计应用框架探讨统计学科的发展应用型本科院校经管类非统计专业统计学教学的探讨统计学基本理论和方法应用研究确定统计权数的新方法神经网络统计在煤炭数据统计的应用研究概率统计教学中统计软件的应用案例教学法在非统计专业统计学教学中的应用统计法在县级统计部门的应用统计思想在统计工作中的应用常用统计软件在生物统计中的应用比较改革非统计专业统计教学培养应用型经管类人才论体验式教学理念在非统计专业《统计学》教学中应用的必要性统计软件在体育统计教学中的应用与实践统计方法在医院统计分析中的应用探讨浅析财务统计信息在医院财务统计中的应用统计软件在统计专业课教学中的应用浅谈统计分析方法在基层统计工作中的应用浅谈统计分析方法在基层统计工作中的应用浅谈统计分析方法在基层统计工作中的应用浅谈统计分析方法在基层统计工作中的应用统计报表管理系统在煤炭工业统计中的应用统计软件在企业统计信息化系统中的主要应用统计相对数及统计方法在企业财务分析中的应用统计软件在《概率论与数理统计》教学中的应用多媒体及统计软件在《田间试验与生物统计》教学中的应用管理统计数量分析和统计思维在煤炭企业运营管理中的应用大数据时代下财经院校应用型统计人才培养模式创新基层医疗卫生机构门诊抗菌药物应用的统计调查分析应用型统计专业人才特色培养的理论探讨针对企业财会应用中统计报表的分析以强化实践性教学培养创新应用型统计人才应用型统计学专业实践教学系统的构建立足农业院校培养应用型统计学专业人才《应用数理统计》案例式教学初探如何判读与应用地理统计图表应用集值统计评价商业银行对小微企业的金融服务水平工科专业应用数理统计课程的教学模式探讨应用分类统计方法提高聚驱开发效果应用卫生统计指标体系分析医疗工作效率的探讨基于应用的“统计”的考查研究2009年高考数学应用问题统计分析与启示应用数理统计技术对金融不良资产打包资产价值的分析应用数理统计方法分析学生考试成绩应用数理统计教学方法之体会应用概率统计方法对混沌信号进行非相干检测应用视角下统计学的实践教学改革的若干办法中学语文教材词汇应用频率的统计分析深化MES系统应用提高统计数据的质量和时效性浅议企业如何应用好投资统计“锐角三角函数"“统计的简单应用”“概率的简单应用”综合测试卷新能源实验基地的建设和对新能源统计应用的探索基于手机定位的旅游OD数据获取与统计应用关于经济统计应用问题的若干思考与研究Oracle数据库统计应用的结构设计与维护技巧现代企业ERP中的统计应用分析“企业一套表”在石油企业统计应用的初探SPSS软件教学统计应用实务＊关于统计应用软件的一点思考浅析统计应用与高校教学管理科学管理中的统计应用网络在基层农业统计应用及问题对策路桥工程物资管理中的统计应用Oracle数据库统计应用的结构设计与维护技巧浅析企业统计应用经济增加值的优势与局限性工程招投标中的统计应用我国科技人力资源统计应用的问题与思考概率与统计应用题的热点题型应用SPSS统计的江苏省城市居民消费水平差异分析高职高专概率论与数理统计应用性教学改革探索iOS应用现状详细统计与分析单因素及双因素方差分析及检验的原理及统计应用浅析网络经济对统计应用的影响关于ＳＰＳＳ软件在市场调查统计应用的研究高考概率与统计应用问题考点分析关于ＳＰＳＳ软件在市场调查统计应用的研究三种中等化学教育类期刊信息技术应用研究论文统计与分析论高校“学生评教”结果的统计与应用中小学语文课文字词分布统计及应用价值互联网应用在机车运输统计中的作用试论图书馆业务统计的应用和发展关于对统计学应用的思考广西14种医学类科技期刊统计学应用调查研究谈如何应用违章数据的统计分析治理违章Excel数据透视功能在定额统计的应用经济建设下的经济统计的应用分析Excel“宏”在学生体测成绩的评分与统计中应用研究经济建设下的经济统计的应用分析高等教育统计的应用探究Excel的图表功能及其在生物统计的应用感悟统计的应用价值区域经济分析中局部空间统计的应用探讨计算机网络模式中医院档案统计的应用研究应用EXCEL统计分析市场旧件油田产量预测中数理统计的应用统计和应用数学本科《风险管理》教学改革探讨保健医学类期刊统计学应用现状和对策浅谈国际项目中施工统计的应用经济社会中概率统计的应用SPSS在生殖毒理实验统计中应用一例关于概率论与数理统计的应用探讨浅谈微积分在概率统计的应用体育类核心期刊中运动医学论文的统计学应用错误案例分析现代企业信息管理中统计的应用优化措施浅议企业统计的应用性当前网络数据库技术在教育综合统计中应用问题中医统计学应用研究浅谈ＳＰＳＳ方差分析在生物统计的应用多元统计的应用分析研究－以青海工业经济发展为例统计的应用体育科研论文中统计学应用的问题医学科研中的统计学应用精要EXCEL在煤矿安全理论考试成绩统计中的应用数据挖掘技术在经济统计中的应用管窥Excel函数在考勤统计中的应用BIM技术在工程量统计中的应用统计技术应用中应注意的问题博士研究生医学统计学的应用错误分析及教学思考基于问题驱动的3W教学法在概率论与数理统计中的应用计算机在航班正常性统计中的应用水文地质参数空间变异性对地质统计学的应用台站农业气象业务地面观测资料提取和统计软件应用Excel 2007数据透视表在退耕还林工程数据统计中的应用财会工作中的统计方法应用研究Excel在水质资料整编特征值统计中的应用Excel在实践教学工作量统计中的应用1探析计算机网络化在医院病案统计中的应用Excel软件中的函数在大豆病虫害统计中的应用信息技术应用在护理工作量统计中的价值及效果政府绩效评估统计方法应用研究Excel在气象预报评分统计中的应用EXCEL在多数据成绩统计中的应用浅谈数据挖掘技术在经济统计中的应用发电厂生产经营统计系统应用研究Excel函数在林业统计中的应用ICD-10编码原则在病案统计中的应用Excel在中学成绩统计中的应用Excel在藻类监测统计中的应用行政记录在统计中的应用浅谈利用系数法在负荷统计中的应用浅析Excel在学生信息统计中的应用SQL Server数据库技术在教学四项经费统计中的应用Excel数据透视表在开放教育学籍数据统计中的应用小区域估计方法在政府统计中的应用研究数据库在词频统计中的应用数据挖掘技术在经济统计中的应用探索浅谈Excel2007在绩效工资统计中的应用浅析SAS软件在医学统计中的应用社区便民服务商业发展趋势统计技术应用分析MATLAB GUI在概率统计中的应用医学统计软件应用试论数据挖掘技术在经济统计中的应用Excel“宏"在跑步成绩统计中的应用研究浅谈如何在企业中加强统计工作应用统计专业应用型创新人才培养探讨EXCEL函数在林业统计中的应用统计实务应用型人才培养中实践教学有效性探析数据挖掘技术在经济统计中的应用探究Excel在单台消耗定额统计中的应用设检验在体育数据统计中的应用ERP配套综合统计系统应用及分析AutoCAD与 Excel在园林工程苗木量统计中的应用浅谈住院病案首页信息在统计中的应用论数据在炼油企业统计中的应用浅谈微积分在概率统计中的应用Excel在学校成绩统计中的应用Excel在岩土勘察指标统计中的应用浅谈SPSS在医药科研设计与数理统计中的应用Excel在烟草企业受理案件统计中的应用ARCGIS在地类面积统计中的应用谈ExceI在实现成绩自动统计中的应用VLOOKUP函数在高校资产统计中的应用计算机技术在林业统计中的应用浅谈医学科研中统计学的应用浅析计算机在病案统计中的应用及改进方向Excel表在医院信息统计中的应用截尾样本在学生成绩统计中的应用EXCEL在高校班级教育管理及团员统计中的应用实例机器视觉在水稻空壳率统计中的应用研究网络信息检索在统计中的应用Excel在个人收入所得税统计中的应用质量管理过程中常用统计技术应用分析浅谈Excel VBA在地形图精度统计上的应用DCOUNT函数在人事年报统计中的应用Excel函数在成绩统计中的应用标准差在教育统计中的应用函数和存储过程在分组统计中的应用异步技术在广东气象信息统计中的应用河北省大学英语教师科研选题和统计方法应用分析浅析SPSS软件在物理教育统计中的应用Access数据库在水利勘察\岩土工程勘察工作量统计中的应用稳健统计方法应用实例分析直方图和正态分布图在雷暴日数统计中的应用Excel软件中函数在教师信息统计中的应用方差分析在轻钢基本构件抗力统计中的应用组合数的一个性质在概率统计中的应用灰色关联度在劳动工资统计中的应用概率统计重在应用当心统计初步应用中的“陷阱"统计学：应用领域的奇葩统计问题应用例析Matlab在概率统计中的应用ＴＩ图形计算器在统计中的应用统计图的应用专项讲练ＦＲＥＱＵＥＮＣＹ函数在成绩统计中的应用ＥＸＣＥＬ数组公式在条件统计中的应用Ｅｘｃｅｌ软件在成绩统计中的应用例谈统计图的应用ＥＸＣＥＬ数组公式在条件统计中的应用Ｅｘｃｅｌ在统计中的应用分析经济管理专业《ＳＰＳＳ统计软件应用》课程教学刍议数据透视表在高校人事统计中的应用分析ＳＰＳＳ软件在考试成绩统计中的应用扇形统计图的应用苯接触评估:ＢＡＹＥＳ统计学的应用研究ＥＸＣＥＬ在教学统计中的应用技巧Ｅｘｃｅｌ分析工具库在统计中的应用表象训练法在射击教学中的应用及训练效果的统计分析抽样调查方法在多种经济成分统计中的应用生活中统计图表的应用商品流转统计分析的应用思考关于水力发电企业损耗电能统计分析的应用基于统计方法的应用型本科院校毕业生专业能力调查研究企业中统计分析的应用价值探讨PDA在统计调查中应用的前景经济学中数学统计方法的应用探析Talor公式在统计学中的应用企业经济管理中统计信息的应用门诊应用抗菌药物的调查统计分析浅析事业单位财务工作中统计分析的应用浅论统计技术的应用县级供电企业管理中统计技术的应用分析应用统计学教学中项目驱动教学模式的应用“比较+案例+实验”教学方法在应用统计学中的应用应用统计学实际应用教学的思考开发内化教学法在《应用统计学》教学中的应用基于同一案例的应用统计与数理统计的教学区别应用统计学专业“概率论”课程多元化课堂教学模式的改革与实践基于组织机构代码数据库的应用统计分析初探结合数学建模思想完善研究生《应用统计》案例式教学改革经济类专业“应用统计学"课程案例教学法探析发展应用统计专业学位研究生教育的必要性探析应用统计学专业课程体系改革实施中的几点建议经管类专业应用统计学实验教学模式的改革与实践应用统计技术进行铝溶胶生产管理探究应用统计学课程改革的思考高职高专医药应用统计课程中上机辅助练习的必要性调查应用统计创新人才素质培育的内容和方法面向大数据分析方向的应用统计专业硕士培养模式探讨应用统计技术降低编织袋原料消耗《应用统计》课程理实一体化教学探讨应用统计学无纸化考试思考应用统计分析技术推动设备精细管理应用统计学专业人才实践能力培养应用统计学教学改革探索应用统计学课程教学思考应用统计技术提升QC小组活动质量工业工程专业的《应用统计学》课程建设研究医学应用统计学的基本概念基于质量管理八项原则的《应用统计学》教学方法《应用统计学》的自助式教学法高职高专经济管理类专业应用统计学教学的实践与思考企业管理中如何科学应用统计分析工程案例在应用统计学课程教学中的实践经管类专业应用统计学的案例教学硕士水平应用统计类课程的概率重要基本知识点2006-2011年比较方法在我国档案学研究中的应用统计分析口服降糖药的应用统计分析应用统计知识破译藏宝密码独立学院开设《应用统计学》选修课的探索与实践“应用统计学”在采矿工程专业教学中的体会应用统计学中的最大熵与贝叶斯方法突发地质灾害气象预警统计模型与应用高等学校英语应用能力考试成绩的统计分析实践研究ArcGIS在制作统计图中的应用地面磁测统计分区及应用效果高速公路计划统计分析和应用在水泥化学分析中数理统计方法的应用计算机在生产统计方面的应用分析房地产企业统计工作的应用和发展企业中统计预测的应用与实例分析论经济管理与统计信息的应用浅析经济学研究中数学统计方法的应用苏州市相城区春申中学“统计的简单应用”测试卷第8章统计的简单应用事业单位财务分析中统计方法的应用分析农网改造升级工程数据统计分析与应用建筑企业统计技术的应用钢铁企业生产工序控制中统计技术的应用浅谈工业统计之实践应用统计学专业应用型人才培养现状及模式浅谈试论水利水电施工中统计技术的应用试论水利水电施工中统计技术的应用“四维空间立体式”统计学教学在市场营销专业应用型人才培养中的应用初探投资回收期统计技术的应用分析统计资料的应用探讨探讨企业财务分析中统计方法的应用《统计的简单应用》小练习统计学专业应用型人才培养模式的探索与实践应用型本科院校概率统计课程教学的几点体会原油产量动态计量及统计分析的应用探讨基于工作过程系统化的《统计基础与应用》课程设计网络资源在统计学中的应用实践建立数学模型在统计学中的应用探索浅谈统计学专业应用型人才的培养问题医学论文统计学方法应用的错误解析关注统计思考应用高速铁路计划统计分析和应用企业市场营销决策中统计信息的应用分析应用型本科院校概率统计课程教学研究铁路客流统计技术的应用分析地理信息系统在统计领域的应用及发展策略关系型数据库Access在PC项目物资统计方面的应用Excel多元线性回归在体育统计学中的应用关系型数据库Access在PC项目物资统计方面的应用浅谈Excel在统计学中的应用TBL(team-based learning）教学模式在医学统计学中的应用高等数学中思想方法在统计学中的应用概率在统计学中的应用经济问题中的概率统计模型及应用《市场调查统计》课程应用能力提升探索统计学专业应用型人才培养的研究与实践社会科学研究中统计学方法应用的问题研究医院管理决策中统计信息的应用脂肪肝中医证候分类研究中多元统计方法的应用ＨＩＳ条件下对我院统计工作的应用思考语言研究中统计学知识应用综述学生视力监测几种统计指标的应用比较数据挖掘技术在统计学上的应用第２１讲统计知识的应用第１９讲统计初步及应用最小二乘法在统计学中的应用地震预测中的岩石分形统计强度的应用研究模式识别的Fuzzy统计方法及应用铁路旅客列车客流量统计算法及应用模型依托学科竞赛的“项目"教学法在《统计学》中的应用浅谈统计学的广泛应用试分析数据挖掘中的统计方法及其应用研究分析探究性学习在概率论与数理统计教学中的应用EXCEL函数在中等职业教育基层统计报表中的应用浅析全面风险管理在企业统计工作中的应用Excel在企业成本统计工作中的应用网络环境下医院统计工作模式应用研究电子表格软件在问卷调查数据统计处理中的应用研究反例教学法在概率论与数理统计教学中的应用与研究类比法在概率统计教学中的应用昆山工业企业统计电子台账应用情况分析目标教学法在统计教学中的应用因素分析法在施工统计分析中的应用基于大数据时代背景下对金融统计的改革与应用在教师工作量统计系统中的应用数学建模思想在“概率统计”教学中应用的实例分析实践创新研究法在概率统计教学中的应用用电信息采集系统在四分线损统计分析中的应用浅谈案例教学法在高职统计教学中的应用“问题主线"教学法在热力学统计物理中的应用轮胎生产中的统计过程控制应用探讨浅议计算机在交通统计工作中的应用Excel软件在成绩统计分析中的应用数据仓库技术在医院病案统计分析中的应用研究工程应用中的概率论与数理统计教学研究浅谈统计相对数的应用自主创新性学习在统计教学中的应用对统计电子台账应用的一点粗浅认识浅议ERP在石油企业计划统计工作中的应用ERP系统在提升统计管理中的应用稳健统计理论及其应用思路构建实事求是在统计教学中的应用计算机网络技术在社会保险基金监督和统计工作中的应用SPSS软件在统计课程中的应用构建应用型大学R&D活动统计数据分析的模型逻辑信息法在湘南地区金属矿床找矿统计预测中的应用计算机在基层统计业务中的应用现状及发展对策研究建设工程项目统计与核算的应用信息化在农村统计工作中的应用分析。
数理统计论文.doc
浅谈数理统计摘要：数理统计学是统计学的数学基础，从数学的角度去研究统计学，为各种应用统计学提供理论支持。
它研究怎样有效地收集、整理和分析带有随机性的数据，以对所考察的问题做出推断或预测，直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议的数学分支。
概率论作为一门研究随机现象统计规律的数学学科，已在包括控制，通讯，生物，力学，金融，社会科学以及其他工程技术等领域得到了广泛的应用。
关键字：数理统计学；发展；工程；应用；1引言数理统计是以概率论为基础，根据实验或观察到的数据，研究如何利用有效的方法对这些已知的数据进行整理，分析和推断，从而对研究对象的性质和统计规律做出合理和科学的估计和判断。
数理统计学是统计学的数学基础，从数学的角度去研究统计学，为各种应用统计学提供理论支持。
它研究怎样有效地收集、整理和分析带有随机性的数据，以对所考察的问题做出推断或预测，直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议的数学分支。
英国是数理统计的发源地和研究中心，但从第二次世界大战开始，美国也发展得很快。
近几十年来，数理统计的广泛应用是非常引人注目的。
在社会科学中，选举人对政府意见调查、民意测验、经济价值的评估、产品销路的预测、犯罪案件的侦破等，都有数理统计的功劳。
在自然科学、军事科学、工农业生产、医疗卫生等领域，哪一个门类都离不开数理统计。
数理统计学内容庞杂，分支学科很多，难于做出一个周密而无懈可击的分类。
大体上可以划分为如下几类：第一类分支学科是抽样调查和试验设计。
它们主要讨论在观测和实验数据的收集中有关的理论和方法问题，但并非与统计推断无关。
第二类分支学科为数甚多，其任务都是讨论统计推断的原理和方法。
各分支的形成是基于：（1）特定的统计推断形式，如参数估计和假设检验。
（2）特定的统计观点，如贝叶斯统计与统计决策理论。
（3）特定的理论模型或样本结构，如非参数统计、多元统计分析、回归分析、相关分析、序贯分析，时间序列分析和随机过程统计。
数据挖掘中概率论与数理统计的应用分析
技术与市场技术应用２０１８年第２５卷第１１期数据挖掘中概率论与数理统计的应用分析庞建平（中国人民大学，北京１００８７２）摘 要：数据挖掘是在海量的数据中归纳、总结、分析数据的内在规律，概率论与数理统计在数据挖掘中的应用，提高了数据挖掘的精度与效率，通过对概率论、数理统计与数据挖掘的关系，分析了统计学在数据挖掘中的具体应用，并结合具体的算法探究了统计学在数据挖掘中的具体运用。
关键词：数据挖掘；概率论；数理统计；统计学ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１８．１１．０４１! 引言概率论与数理统计是数据统计中采用的技术，但其在数据挖掘中也具有十分重要的作用。
数据挖掘作为一门新兴科学，它是从大量、不完全、离散等特征的数据中，对其进行整理，提取隐含在这些数据中有意义、新颖、具有统一特征、有用的数据，为人们的决策提供数据支持服务，是分析解决各类实际问题的可靠手段。
数据挖掘主要是采用计算机技术、高级算法来实现对复杂数据、非线性结构的数据进行处理，来探究数据之间的内在联系，进而发现数据内部存在的规律，为用户提供信息决策服务。
" 统计学与数据挖掘的关系统计学主要是研究数据统计原理与方法的科学，包括数理统计与概率论等主要内容，主要是研究数据的搜集、整理与分析，并结合数据整理的资源，对事物进行整体的推断，主要利用数据统计与概率论的原理对数据中的各个属性进行统计与分析，进而找出数据自己的规律，在统计学的分析方法中主要有方差分析、相关分析、主成分分析与回归分析等方法。
数据挖掘主要是对大量的数据进行分析、总结、深度挖掘，进而找出数据之间的规律，并将这些新规律运用到现实中，例如对学生的学习成绩进行挖掘分析，进而找出学生在学习过程中存在的问题，进而能够形成学生的学习轨迹。
１）统计学与数据挖掘的手段与目标相同，都是在庞杂的数据中提取数据的结构特征，分析数据之间存在的内在联系与特征。
２）数据挖掘是统计学发展的一个重要方向，它也为统计学的发展提供了一个全新的研究方法与数据处理的方法，而且数据挖掘比统计学传统的数据分析方法更具有代表性。
《应用数理统计》案例式教学初探
《应用数理统计》案例式教学初探【摘要】本文探讨了《应用数理统计》案例式教学的实践方法和效果。
引言部分介绍了研究背景和研究目的。
在首先阐述了案例式教学的理论基础，然后详细探讨了案例式教学在数理统计教学中的应用，案例设计与教学实践，以及案例式教学对学生学习效果的影响。
同时也指出了案例式教学中存在的问题与挑战。
结论部分总结了案例式教学在数理统计教学中的价值，并展望了未来的研究方向。
通过本文的研究可以认识到案例式教学在数理统计教学中的重要性与前景。
【关键词】案例式教学，应用数理统计，教学效果，学习，挑战，理论基础，案例设计，实践，学生，教育价值，研究展望。
1. 引言1.1 研究背景应用数理统计是一门应用数学与统计学相结合的学科，它对于研究和解决实际问题具有重要意义。
随着社会经济的不断发展和科技的迅猛进步，数理统计在各领域的应用也越来越广泛。
传统的数理统计教学方式往往以理论为主，缺乏实际案例的引入，导致学生对于理论的掌握和实际应用能力之间存在一定的脱节。
本文旨在探讨《应用数理统计》案例式教学的实践与研究，旨在通过案例式教学方法，提高学生的数理统计应用能力，促进学生的综合素质的提升。
1.2 研究目的本文旨在探讨《应用数理统计》课程中案例式教学的实践与效果，通过深入研究案例式教学在数理统计教学中的应用，以及案例设计与教学实践的方式，探讨案例式教学对学生学习效果的影响。
同时也将分析案例式教学在数理统计教学中存在的问题与挑战，以及对应的解决方案。
通过本研究，旨在进一步了解案例式教学在数理统计教学中的价值，探究其对学生学习态度、学习动机和学习成绩等方面的影响。
同时也将对未来案例式教学在数理统计教学中的发展提出一些展望和建议，为教育教学实践提供有益的参考与指导。
通过对案例式教学的研究，旨在为提高教学效果、优化教学方法、促进学生学习兴趣和能力的发展做出一定的贡献。
2. 正文2.1 案例式教学的理论基础案例式教学是建立在构建学生知识框架和概念理解基础上的。
数理统计的一些应用 毕业论文
毕业论文论文题目：数理统计的一些应用系别数学系专业数学教育班级10数教（3）班学号*********姓名指导教师2013年 6 月 5 日目录目录 (1)一引言 (2)二数理统计在生活中的应用 (2)三数理统计的基本内容 (7)2.统计推断 (8)四统计工作的重要性 (8)1.统计工作的重要性 (9)２.当前统计工作存在的问题及原因 (9)3.解决统计工作问题的对策 (10)五运用数理统计的方法对考试成绩的分析 (10)1.编制成绩频数分布表 (11)2.算术平均数 (12)3. 离中趋势的度量 (12)4.成绩频数分布为正态的拟合度检验 (13)５.用正态分布的性质分析两个班的成绩 (15)六结束语 (16)七参考文献： (16)八致谢 (17)数理统计的一些应用赵芳娟【摘要】：数理统计学的基本方法已成为教育评估中的重要工具。
本文通过对数理统计的起源、发展、基本内容以及重要性的讲述，以一次考试成绩为例，给出了数理统计方法在教学评估中的一个应用，通过编制频数分布表、计算均值、方差、标准差、进行正太分布的拟合度检验等过程，得出了一些结论。
【关键词】：数理统计, 频数分布,标准差,拟合度检验一引言数理统计学是从本世纪初开始发展起来的一门学科，它是以概率论的理论为基础，根据观察得到的大量数据进行整理、分析并对所研究的随机现象的概率特征做出合理的估计和判断的数学分支。
虽然数理统计学是一门比较年轻的学科，但随着概率论的产生和应用正在逐渐兴起，现已广泛的应用于工农业生产及科学技术之中，成为一门理论严谨、应用广泛、发展迅速、方法独特的学科。
在教育领域，考试是各级各类学校评定学业成绩，进行教育学评估，取得教学反馈信息的主要手段。
因此，在世界上的许多国家都很重视对考试工作和考试方法的研究。
当学生考试结束后，为了了解学生对所学知识与技能的掌握情况，发现教与学中存在的不足，使考试真正为素质教育服务，我们需要对考试成绩进行一次较为深入细致的定量分析。
数学建模融入应用数理统计中的案例教学研究
数学建模融入应用数理统计中的案例教学研究①王琼，王峰（常州大学阿里云大数据学院，江苏常州213164）一、引言“新工科”概念自2016年提出以来，迅速受到学术界和业界的广泛关注。
新工科教育注重产业需求导向、跨界交叉融合和支撑服务，注重培养学生的创新能力和工程实践能力[1]。
应用数理统计课程是工科研究生公共基础必修课程，是研究生培养过程中一门重要的应用类数学公共课程，所有尝试科学试验的自然科学、社会科学领域都需要掌握统计学的知识。
大数据时代下，研究生的数据统计分析能力与数学建模水平是应用型研究生综合素养、统计分析能力和创新能力的根基，更是能否真正成为高层次创新型应用人才所应具有的数学理论准备[2]。
如何在新工科背景下深化应用数理统计课程教学改革，助力提升研究生培养质量，是研究生教育面临的极具挑战性的问题。
不同于本科阶段，研究生阶段的教育会更加注重培养学生的创新能力。
目前大多数研究生一方面没有机会直接进到企业接触实际应用场景；另一方面从书中获得的理论知识稍显浅薄。
而综合数理知识与实际应用场景的数学建模竞赛赛题涉及的覆盖面广泛[3]，大多是与国家战略需求、社会热点等相关的问题，或是贴近科学研究前沿的有待解决或完善的问题。
通过数学建模竞赛赛题的训练，能够培养研究生综合运用数学模型、统计分析的思想及方法解决实际问题的能力，同时有助于培养他们的创新能力及团队协作精神。
而新工科建设中卓越工程师的核心秘诀就是其创新意识、团队协作精神和工程实践环境。
因此，在应用数理统计课程教学中，适当引入数学建模竞赛的相关内容作为教学案例，为研究生提供一个可触达实际需求和场景的“练兵场”，是实战的重要方式，将使研究生从全新的角度对课程的意义产生新的认识。
因此，开展新工科背景下数学建模融入应用数理统计课程的案例教学研究对提高研究生工程教育质量和培养卓越工程师具有重要的实践意义。
二、应用数理统计课程教学现状应用数理统计是数据统计分析的重要基础课程。
数理统计与数据分析的总结
数理统计与数据分析的总结数理统计的数据分析应用实际在于提高数理概念研究能力,通过数理统计内容的完善及统计的科学配置解决数据研究理论问题,为数理统计实践提供更多元的信息分析模块。
本文将以数理统计的数据分析为基础,对数理统计的数据分析应用发展及内容等做逐一阐述,以此为数理统计的数理分析科学运用提供部份参考性研究建议。
伴有着社会的不断进步和科学技术的飞速发展，数理统计也在完善和进步，并逐渐应用于众多不同的领域。
作为统计工作中一项非常重要的内容，数理统计的方法和研究数理统计问题的理念在社会企业发展过程中发挥着巨大的作用，这些都可以通过数理统计工作体现出来。
本文通过对数理统计内容、统计方法及数据分析发展的历程等不同方面，对数理统计进行研究，阐述了现在统计学的发展和统计学对于社会政治经济生活中各个领域的重要性。
数理统计的发展背景及现状：数理统计有着非常悠久的历史，最开始以“统而计之”这个简单的理念浮现，经过几千年的积累和发展，加之科技的进步和社会生产力以及经济的不断进步，当代数理统计分析的应用范围也逐渐扩大，不单单局限于“统而计之”的方面，其在人文科学、社会科学和自然科学等众多领域均有涉及。
在统计内容、统计方法及数据统计的思想发展中，数理统计占领着非常重要的地位，其作用不可小觑。
在进行科学研究的过程中，时常会遇到描述两个或者多个随机变量的关系、描述随机变量的分布特征、离散性质或者变量的大小等类似的问题，而数理统计这一数学工具的浮现，能够特定的描述随机变量间的关系和随机变量，成功的解决了这些问题，促进科学领域的进步。
因此，如何将数理统计方法更好地应用于科学研究工作，有效的利用运用数理统计分析解决具体的科学研究问题，成为数据分析过程中非常关键的部份，也是研究现代数理统计过程中迫切需要解决的问题。
数理统计的研究内容：基于数据分析及数理统计的基本定义和概念，以数据分析中数理统计的广泛应用为重点，对数据统计的相关理论进行论述，总结出数据统计的特点，突出体现了数据统计在统计学中发挥着不可替代的作用。
高等工程数学论文
浅谈数理统计的一般特点及其应用研究摘要：伴随着科学技术的飞跃发展以及社会物质条件水平的不断进步，人们对自己的各方面的生活质量要求越来越精益求精。
数理统计作为一项长期的社会实践活动，已经伴随着人类文明的发展有几千年的历史。
在最初始阶段，人们对数理统计的简单认识便是“统而记之”，但是随着社会经济的不断发展，当代的数理统计分析已经不能仅仅满足于“统而记之”的范畴，数理统计已经在数据统计分析中占有举足轻重不可或缺的地位，在日常生活中也随处可见其广泛应用。
关键词：数理统计；数据分析；应用翻开本学期高等工程数学目录，映入眼帘的很醒目的第四章内容便是“数理统计的基本概念与抽样分布”，说到这方面内容大家并不陌生，甚至从小学、中学阶段就已经略知一二，直到现在的研究生阶段，我们仍然要学习数理统计方面的相关知识，可见其对与人们的应用价值是相当高的。
当我们用数理统计研究某个问题时，往往会把研究对象的全体看成总体或者母体，而把组成总体的每一个单元或元素看成个体，例如抽样检测一批小灯泡的质量时，生产出来的总灯泡数就是总体，被抽检的个别灯泡就是个体单元。
显而易见，总体中所含个体的总数称为总体的容量，它可以是有限的，也可以是无限的，因此我们有有限总体和无限总体之说。
在数理统计中，我们所研究的是与它们的性能相联系的某个数量指标以及这个数量指标的概率分布情况。
也就是说，我们把总体和一个随机变量联系起来。
因此对总体的研究就自然而然落实到对表示总体的随机变量的统计规律的研究，所以我们研究的总体一般是指具有确定概率分布的随机变量，而其个体则是随机变量可能取的每一个值。
众所周知，数理统计的主要任务是要通过样本来推断总体的统计规律，因此，顺理成章，我们对样本的特征是有一定要求的，需要加以说明的有以下两点：1.代表性，每个Xi都具有总体的特征，即每个Xi都与总体有相同的分布；2.独立性，每一次对样本的抽样都是独立进行的，结果彼此互不影响。
从数理统计的学科特征来看，数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。
数理统计学习心得（3篇）
数理统计学习心得我是一名数学专业的学生，在大学期间学习了数理统计的相关课程。
通过这些课程的学习，我对数理统计有了深入的了解，并且积累了一些学习心得。
在接下来的文章中，我将分享我的学习心得，并给出一些建议。
一、数理统计的重要性数理统计是数学的一个分支，它研究事物的数量关系和规律性的问题。
数理统计的研究对象非常广泛，包括实证研究、模拟实验等。
数理统计在实际生活中有着广泛的应用，如金融、经济、医学、社会科学等领域都有数理统计的应用。
数理统计的核心内容包括描述统计、概率论、统计推断和回归分析等。
掌握这些基本的数理统计知识，对于我们进行科学研究、管理决策和社会分析等都是非常有帮助的。
二、数理统计的学习方法1.理论与实践相结合数理统计是一个理论和实践相结合的学科，因此学习数理统计不仅要掌握理论知识，还要进行实际应用和实验研究。
在课堂学习中，要注重理论的学习，理解统计概念和原理，掌握一些基本的数理统计方法。
同时还要进行实践，通过实验和数据分析来应用所学知识，巩固理论知识的同时，也增加对实践问题的认识。
理论与实践相结合，可以帮助我们更好地学习和应用数理统计知识。
2.多做题和实例数理统计是一个实践性很强的学科，学习数理统计不能只停留在理论层面，还要进行大量的练习和实例分析。
通过多做习题和实例，可以提升我们的数理统计解决问题的能力。
在做习题和实例分析的过程中，要注重思考，理解问题的本质和解决问题的基本方法，培养我们的思维能力和逻辑思维能力。
在解答问题的过程中，要注重方法选择和计算技巧，培养我们的解决问题的能力。
多做题和实例可以帮助我们更好地掌握数理统计的知识和方法。
3.多与他人讨论数理统计涉及到很多的概念和方法，有时候我们自己无法理解或者解决问题，这时候可以多与他人讨论。
与他人讨论可以帮助我们理解问题的本质和解决问题的方法，还可以提供不同的思路和观点，帮助我们更好地解决问题。
与他人讨论的过程中，我们还可以互相学习和借鉴对方的思路和方法，提高自己解决问题的能力。
浅谈数据挖掘技术在统计学中的应用
浅谈数据挖掘技术在统计学中的应用作者：韩颖霄来源：《科学与财富》2020年第12期摘要：伴随着社会经济的不断发展，经济统计数据也在不断的增加，数据的收集和统计，在一定程度上会影响整个社会经济的发展，在对经济进行决策和处理的过程中，需要根据实际的数据进行处理。
目前传统的数据处理方式已经不能满足我国实际的需要，这样会对经济的工作增加一定的难度，正是因为这样的需求逐渐产生了对数据的挖掘，数据挖掘技术在整个社会经济发展过程中都有着重要的影响，很多行业所得到的数据。
都需要进行有效的处理，这样也会用到統计学，但是在数据挖掘技术过程中，统计学和整个数据挖掘技术是密不可分的。
在社会经济发展过程中也是十分重要的一个环节。
本文主要针对数据挖掘技术如何在经济中使用做出简要的介绍，希望能够被统计工作做出贡献。
关键词：数据挖掘;经济发展;统计学引言 ;随着经济的不断发展，我国的科学事业也不断取得了进步，我国逐渐进入到了信息化的时代，互联网技术的发展，为整个行业的发展注入了新鲜的活力，不断的带入人们走进大数据时代，互联网技术为整个数据挖掘提供了十分丰富的资源，随着实际情况的发展，这些资源也在不断的变化和发展。
在对数据进行统计的过程中，利用互联网技术进行深度的数据挖掘，能够促进整个数据的收集和管理，不断对整个数据的处理提供有力的帮助。
1 简述数据挖掘技术伴随着社会经济的发展，社会在发展的过程中产生的信息也变得越来越多，互联网技术的出现，为采集信息提供了很大的方便，信息技术在不断发展的过程中产生的数据也变得越来越多，由此就产生了数据挖掘技术，数据挖掘就是从大量的不完全的有噪声和模糊的数据中提取人们事先不知道的，但是是实际存在的，有用的信息和知识的过程，通过对大量的数据进行处理和管理分析出一定的模式，从中取出一些对决策有用的数据。
数据挖掘技术在实际发展的过程中经历了很多的变化，最开始由数理统计，然后到人工智能，最终到机器学习。
不断发展和变化也涉及的方面变得越来越广，在社会发展的过程中不断向前变化，为整个社会经济的发展提供了很多的支持和动力，在数据挖掘发展的过程中，涉及的内容也越来越多，包括各种各样的知识。
数理统计在数据分析中的应用
数理统计在数据分析中的应用摘要：在当今各行各业中，数据分析已得到广泛应用，在数据分析之中，数理统计才是关键，如果对数理统计加以有效应用，就可以让各行各业对数据实现高效的处理。
因此，数理统计不仅仅在投资风险之中以及保险学之中可以发挥自身的优势，而且在每一个企业的管理与决策之中都发挥着重要的作用。
文章对数据分析之中，数理统计的应用进行研究，希望对当今企业的进一步发展有所帮助。
关键词：企业；数据分析；数理统计中图分类号：O212.1文献标志码：A文章编号：1674-9324（2020）08-0152-02收稿日期：2019-05-31课题项目：吉林省教育科学‘十三五’规划2017年度课题名称：数理统计辅助教学系统研究与实践，课题编号：JGJX2017C35作者简介：李秀昌（1964-），男（汉族），吉林公主岭人，本科，教授，研究方向：统计方法在医药领域的应用。
通讯作者：孙健。
我们正处在大数据时代，要通过怎样的方式才可以在海量的信息资源之中对有效的数据进行获取，并且可以实现对这些有效数据的深入分析，这对于数据分析而言是十分重要的。
因此，在当今各行各业得到迅速发展、行业竞争也不断激烈的大环境之下，数理统计在数据分析之中的合理应用就越来越能显现出其自身的优势，因此也就有越来越多的企业开始在数据分析之中应用到数理统计这种方法。
一、关于数理统计1.什么是数理统计。
首先，数理统计本身就是一门学科，通过观察或者试验随机现象的限次，然后对所得数据加以归纳，然后分析有限次数据，进而对其内在的规律做到了解，这样就可以推断出整个数据的规律[1]。
因此，只有对数理统计做到了一定程度的了解，才可以在数据分析之中将这一方法加以良好的运用，并使其在数据分析之中发挥出重要的作用。
2.数理统计有什么特征。
在研究对象之中，对一个或者多个数据所形成的随机变量加以利用，其基础理论是概率论，通过对随机现象的观察以及试验，就可以实现对一定数据资料的获得，再分析随机现象，通过对相关数据资料的参考，可以在大的随机对象之中对适合的数学模型加以合理运用，同时应用相关的信息资料进行数据模型合理性的有效验证。
数据挖掘技术应用于经济统计中的研究论文
数据挖掘技术应用于经济统计中的研究论文摘要：数据管理中，由于很大数量的基数产生，而且数据的结构相对复杂，很容易导致数据缺失的问题。
采用数据挖掘技术，可以对数据管理中所产生的数据进行更深层次加工，以提高数据质量。
本论文针对数据挖掘技术应用于经济统计中的研究展开研究。
关键词：数据挖掘技术预处理决策树经济统计数据挖掘技术作为数据处理技术，就是针对数据仓库中的各种数据信息处理中选择合适的分析工具，以通过筛选而获得有用的信息。
在经济统计中应用数据挖掘技术，可以对社会经济活动的运行情况进行分析，以使得统计信息能够满足社会各个领域的需求。
一、数据挖掘技术信息环境下所产生的数据量逐渐增大，给数据信息的使用者带来了困难。
在经济统计中，如果对这些信息进行处理，并获得有价值对信息成为亟待解决的问题。
面对庞大的属于局信息，采用数据挖掘技术，可以通过对所获得的数据信息进行分析和技术处理后获得符合使用标准的数据信息，以满足使用者的需求。
在经济统计中采用数据挖掘技术，可以提高数据信息质量，以使得数据信息能够更好地为中的社会经济发展服务。
随着数据信息质量的提高，数据信息的使用效率也会提升，而且数据之间的内在关联性也会被建立起来。
二、经济统计中数据挖掘技术的应用1.数据挖掘技术之预处理方法的应用对数据进行预处理可以分为三个部分，即要做好数据清理工作，之后对有用的信息进行筛选，对统计数据中所存在的不全面的现象，就要将具有噪声的信息进行去除。
经济统计中所获得的数据信息不同，所采用的数据挖掘技术也要有所不同。
如果在经济统计的过程中所获得的数据中，数据点和噪声都是空值的时候，在进行数据处理的时候就可以采用均值法或者平滑法。
两者之间的不同在于，均值法是将所获得的有效数据进行平均处理而获得的数值，而平滑法所使用的是经过加权处理后所获得的平均数。
这种方法对数据对其结果的权重都要予以充分考虑，因此结果与真实值更加接近。
这两种方法的.运用，要根据实际需要进行选择。
数理统计方法在大数据分析中的应用
数理统计方法在大数据分析中的应用随着社会的进步和技术的发展，大数据已经成为了当前社会的重要组成部分。
大数据的海量和高维度给数据的处理和分析带来了前所未有的挑战。
在面对如此庞大而复杂的数据时，如何有效地分析和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
数理统计方法作为一种经典而强大的分析工具，在大数据分析中发挥着重要的作用。
在大数据分析中，数理统计方法的应用主要包括数据的清洗、探索性数据分析、建模与预测等方面。
首先，数据的清洗是大数据分析的第一步，也是最为重要的一步。
大数据往往包含有大量的噪声和干扰，有时还会存在数据缺失的情况。
数理统计方法可以通过处理异常值、填补缺失值等手段来保证数据的质量和完整性。
其次，探索性数据分析是大数据分析的重要环节。
通过对数据进行可视化和统计，可以更好地了解数据的特征和规律，揭示数据背后的信息。
数理统计方法可以利用各种统计指标和方法，如均值、方差、相关系数等，对数据进行描述和分析。
然后，建模与预测是大数据分析的核心部分。
通过采用数理统计方法，可以构建合适的模型，并对数据进行预测和分析。
常用的模型包括线性回归模型、逻辑回归模型、聚类模型等。
这些模型可以帮助我们预测未来的趋势和做出科学的决策。
数理统计方法的应用不仅限于上述几个方面，它还可以在大数据的数据挖掘和机器学习等领域发挥重要作用。
在数据挖掘任务中，数理统计方法可以用于发现隐藏在数据中的模式和规律。
通过对大数据进行关联规则分析、分类与聚类等方法，可以从中挖掘出有用的信息和知识。
在机器学习中，数理统计方法可以用来建立模型并进行参数估计。
通过使用最小二乘法、极大似然估计等数理统计方法，我们可以根据已有的数据进行模型训练，并应用于预测和分类任务。
数理统计方法在大数据分析中的应用不仅限于单一的技术手段，还可以与其他技术手段相结合，形成多样化的分析方法。
例如，数理统计方法与人工智能的结合可以使得模型更加准确和智能化。
基于深度学习的方法已经在大数据领域取得了重要的突破，通过深度神经网络的结构和数理统计方法的参数估计，我们可以处理更加复杂和多样的大数据分析问题。
统计学习在数据挖掘中的应用研究
统计学习在数据挖掘中的应用研究数据挖掘是一种通过从大量数据中自动发现模式、关系和意义来提取信息的过程。
这些信息在商业、科学、政府和其他许多领域中都有广泛应用，如市场营销、欺诈检测、医疗医学、信用评估等。
然而，数据挖掘是一个复杂的过程，需要处理大量的数据，准确解释结果需要足够的专业知识。
这就需要统计学习来提供必要的技术支持。
统计学习是一种通过建立数据模型来预测未知输入之间关系的过程。
它是应用数学的一个分支，致力于发展一些算法，从数据中自动学习信息的方法。
在数据挖掘中，统计学习可以帮助挖掘数据中的潜在模式、构建预测模型以及评估模型的性能。
在数据挖掘中，统计学习有许多应用。
本文将简要介绍几个常见的应用。
一、聚类分析聚类分析是一种将数据点按相似性分组的技术。
它通常用于挖掘大量数据集中的潜在模式，发现数据集中的组间和组内结构。
在聚类分析中，统计学习技术可以帮助将数据点分类，使得相似的数据点聚集在一起，而不同的数据点分置于不同的组中。
聚类算法可以找到每个群组的中心点（称为质心）以及相关的模式。
这些模式可以揭示数据的不同方面，从而帮助解释数据。
二、分类分析分类分析是预测未知数据点类别的技术。
在分类分析中，统计学习可以通过从大量已知数据中学习分类模型来预测未知数据的分类。
分类分析的例子包括根据病人症状预测疾病类型，根据电子邮件内容把邮件分类为垃圾邮件或有用邮件等。
统计学习技术，如支持向量机（SVM）和随机森林（RF），可以帮助构建高效且准确的分类器模型。
三、回归分析回归分析是通过建立模型来推断输入变量与输出变量之间关系的技术。
在回归分析中，统计学习可以帮助构建预测模型，并对模型进行优化，以提高其预测能力。
在数据挖掘中，回归分析可以用于预测未来的销售趋势、股票价格、气温变化等。
统计学习技术，如决策树和线性回归，可以帮助构建精确的回归模型。
四、关联分析关联分析是挖掘数据中的相关模式和规律的技术。
在关联分析中，统计学习可以帮助确定数据集中项集之间的相关性，并发现它们之间的规律。
大数据下企业管理中数理统计方法的应用
大数据下企业管理中数理统计方法的应用【摘要】随着大数据时代的到来，企业管理中数理统计方法的应用变得越来越重要。
本文将从数据收集与整理、数据分析与解释、数据可视化分析、预测与决策支持、质量控制与改进这几个方面探讨在大数据环境下如何应用数理统计方法进行企业管理。
数据收集与整理是打好分析基础的第一步，数据分析与解释能够帮助企业深入理解数据背后的规律和趋势，接着，数据可视化分析能够更直观地展现数据信息，为决策提供依据。
通过预测与决策支持，企业可以根据数据分析结果做出更准确的决策，质量控制与改进则是在数据分析的基础上持续优化企业运营质量。
数理统计方法在大数据下企业管理中的应用是必不可少的，能够帮助企业更科学地进行管理和决策。
【关键词】大数据，企业管理，数理统计方法，数据收集，数据整理，数据分析，数据可视化分析，预测，决策支持，质量控制，改进。
1. 引言1.1 大数据下企业管理中数理统计方法的应用通过数据收集与整理，企业可以收集各个环节的数据，并对数据进行清洗、整理、转换，使其符合统计分析的要求。
数据分析与解释则帮助企业发现数据背后的规律和趋势，从而指导管理决策。
数据可视化分析将数据以直观、易懂的图表形式展现出来，帮助管理者更好地理解数据，做出更准确的判断和决策。
预测与决策支持是数理统计方法的重要应用领域，通过建立模型对未来进行预测，并为管理者提供决策支持和建议。
质量控制与改进则通过统计方法对生产过程进行监控与优化，提高企业产品质量和生产效率。
大数据时代下，数理统计方法在企业管理中的应用将不可或缺，它为企业提供了更科学、更准确的数据分析手段，助力企业做出更加明智的决策，实现持续的业务增长和发展。
2. 正文2.1 数据收集与整理数据收集与整理在大数据下企业管理中的重要性不言而喻。
在大数据时代，企业面临着海量的数据，如何有效地收集和整理这些数据成为了企业管理的首要任务之一。
数据收集需要通过各种途径获取大量的数据，这包括从内部系统、外部市场、社交媒体等渠道收集数据。
一种基于数理统计的数据挖掘方法研究
一种基于数理统计的数据挖掘方法研究 吴良刚周海涛湖南长沙中南大学摘要本文分析了数理统计方法在数 据挖掘中的作用，提出了一种基于数理统计的数据挖掘模型，并用实例证 明该数据挖掘模型有效性。
关键词数据挖掘、乔里斯基法、雅可比法， ,,,一、前言随着数据库技 术的广泛应用，各行各业都积累了大量的数据，这些数据的内在联系可能 就是有价值的知识，运用数据仓库技术，发现并提取这些知识，成了当务 之急。
数据挖掘就是从大量的数据中提取隐含的、未知的、对决策有潜在价 值的知识和规则的过程，它的主要技术包括聚类，粗糙集，关联规则、统 计分析、神经网络、模糊数学等。
数理统计学是一门关于数据资料的收集、整理、分析和推理的科学， 在时下的数据挖掘热潮中，数理统计方法仍是一种不可或缺的方法，下面 就介绍一种用数理统计学方法挖掘数据数据仓库中数据规律性的方法。
。
数据挖掘中概率论与数理统计的应用分析
数据挖掘中概率论与数理统计的应用分析作者：孙佳欢来源：《科技资讯》2024年第06期作者简介：孙佳欢（1991—），女，硕士，助教，研究方向为从事数学教学工作。
摘要：数据挖掘作为一种从大规模数据集中提取有用信息的技术，已经在各个领域得到广泛应用。
概率论与数理统计作为数据挖掘的基础，提供了一系列强大的工具和方法，用于分析和解释数据中的模式和关联。
同时探讨了概率论与数理统计在数据挖掘中的结合应用，分析了在多个领域的具体应用案例，并再结合智能家居系统、社交网络和医疗领域的实际案例，展示了二者融合的巨大潜力和价值。
期望可以为研究者以及从业人员提供了一套合理可行的方法论。
关键词：数据挖掘概率论数理统计数据建模中图分类号：TP311.13;O21在信息化社会的今天，如何从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，已成为众多领域关注的焦点。
数据挖掘作为从大量数据中提取有用知识的过程，已被广泛应用于金融、医疗、电子商务、社交网络等众多领域[1]。
概率论和数理统计作为数据挖掘的理论基础，为数据分析和模型构建提供了有力的工具。
1概率论在数据挖掘中的应用1.1概率论基本概念概率论是研究随机现象的数学学科，为数据分析和决策提供了重要的理论基础[2]。
以下是几个核心概念。
（1）概率：描述某一事件发生的可能性。
通常表示为0～1之间的一个数值，其中0表示事件不可能发生，1表示事件一定会发生。
（2）条件概率：在已知某些其他事件发生的条件下，某一事件发生的概率。
（3）贝叶斯定理：描述了如何基于先验知识和新的观测数据来更新对某一事件的信念或概率估计。
1.2贝叶斯定理的应用贝叶斯定理为分类问题提供了一个有效的框架，尤其在垃圾邮件过滤的应用中发挥着重要作用。
在进行垃圾邮件识别之前，首先，设定一个先验概率，即在未查看邮件内容的情况下，预估垃圾邮件在整体邮件中的比例，如设定为20%[3]。
其次，分析邮件内容中的关键词，如“免费”“赢大奖”等，这些词汇在垃圾邮件中出现的概率往往较高，这被称为条件概率。
统计学方法在数据挖掘中的应用探究
统计学方法在数据挖掘中的应用探究统计学方法在数据挖掘中的应用探究论文格式论文范文毕业论文数据挖掘就是指从众多实际应用数据中获取批量大、有噪声、且随机性强的数据，将潜在的信息与数据提取出来，就是从数据中挖掘有价值的知识，而大多数原始数据具有一定的结构化特征，比如，关系数据库中的数据;也可以通过文本、图形、图像等半结构化发掘有用知识，这些知识可以是数学的也可以是非数学形式的;数据挖掘能以归纳形式存在，能够被广泛应用到信息查询、信息管理、信息决策控制中，方便数据的维护与管理。
由此可见，数据挖掘是一门交叉性强的学科，加强对其的研究非常有意义，下面将对统计方法在数据挖掘中的具体应用进行分析。
一、数据挖掘与统计学的关系数据挖掘的内涵通常来说，数据挖掘的定义较为模糊，没有明确界定，大部分对其的定义只是停留在其背景与观点的内容上。
通过对不同观点的统一整理，人们最终将其描述为：从大量多样化的信息中发现隐晦性、规律性等潜在信息，并对这些信息进行创造、加工的过程。
数据挖掘作为一门重要的交叉学科，能够将数据库、人工智能、机器学习、统计学等众多的科学融入到一起，从而实现技术与理论的创新与发展。
其中，数据库、人工智能与统计学是数据挖掘当中的三大支柱理论。
数据挖掘的目的是从数据库当中发掘各种隐含的知识与信息，此过程的方法非常多，有统计学知识、遗传算法、粗集方法、决策法、模糊逻辑法等，还可以应用向邻近的可视技术、模式识别技术等，在以上所有技术的支持上能够使数据挖掘更为科学、有序。
数据挖掘与统计学间的关系通常来说，统计学的主要功能是对统计原理与统计方法进行研究的科学。
具体来说就是指对数字资料进行的收集、整理、排序、分析、利用的过程，数字资料是各种信息的归纳与总结，可以将其作为特性原理的认知、推理方法。
而统计学则表示的是使用专业的统计学、概率理论原理等对各种属性关系的统计与分析过程，通过分析成功找到属性间的关联与发展的规律。
在此过程中，统计分析方法是数据挖掘最为重要的手段之一。
第2 从数理统计到数据挖掘共35页文档
T 就是非奇异的。
第2章 从数理统计数据挖掘
2.9逐步回归分析的软件设计
逐步回归分析软件应具有以下功能: • （1）从一组数据出发，确定变量间的定量关系式。 • （2）对关系式的可信度程度进行统计检验。 • （3）从影响着某一变量的许多变量中判断哪些变
量的影响是显著的，哪些是不显著的。
第2章 从数理统计数据挖掘
SR
Se
自由度
1
n2
F值
临界值)
Se (n 2) F0.01(1,n2)
2.5.2相关系数的显著性检验
相关系数的显著性检验法
一系列变化得
r F Fn2
第2章 从数理统计数据挖掘
相关系数的显著性检验
• （1）当 rr0.05 (n2)时，则认为Y 与 X之间的线性相关
关系不显著，或者不存在线性相关关系。 x,y,lxx,lyy 及 lxy
（2－1）
x x 显然， 当变化时，E(Y) Xx是 的函数，记作
(x)E(Y)Xx
（2－2）
于是，可以用一个确定的函数关系式
yˆ(x)
（2－3）
第2章 从数理统计数据挖掘
回归分析
大致地描述Y与 X之间的相关关系，函数 (x)称为Y 关于 X的
回归函数，方程(2－3)称为 Y关于X 的回归方程。回归方程反 映了Y的数学期望E（Y）随X 的变化而变化的规律性。
第2章 从数理统计数据挖掘
2.1.1数理统计的性质
试图为数理统计下一个太宽泛的定义是没有意义的， 数理统计是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来 越精确 。数学背景和追求精确加强了这样一个趋势，即在 采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器 学习那样注重经验 。
数理统计在数据分析中的应用研究
数理统计在数据分析中的应用研究摘要：近年来，随着计算机技术和网络技术的发展与普及，社会生产生活发生了翻天覆地的变化，在各行各业当中，人们已经能够充分利用网络获取信息，用计算机整理、分析和关联信息，由此也促进了诸如“大数据”“互联网+”等新兴行业的发展。
在新的社会发展形势之下，信息和数据的作用显而易见，谁掌握了更多的、更加准确的信息，就能在事件处理中占据主动权。
因此，利用科学的方法对采集到的数据进行分析和利用，已经成为社会各领域处理事务中的关键环节。
作为数据分析中的一种重要工具和方法，数理统计具有突出的严密性和逻辑性，因此被广泛应用于电力数据分析当中。
希望本文的论述，能够促进数理统计在电力数据分析中应用的广泛性和科学性，从而充分发挥其在社会政治经济生活中的重要作用。
关键词：电力数据分析；数理统计；数据模型；计算机技术1 数理统计和数据分析的概念及特点1.1 数理统计的概念数理统计作为一门学科，主要是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，通过对有限的数据进行分析了解其内在规律，从而对整个整体的数量规律性进行推断。
只有在一定程度上了解了数理统计才能够良好的运用数理统计。
1.2 数理统计和数据分析的特点数理统计的特点简而言之就是遵循概率论的基本论调，把实验或者观察所得到的相关数据为基础，对随即发生的现象进行分析与研究。
具体说来，就是将实验或者观察所得到的数据信息进行建模，并将其还原到随机现象当中，并通过资料对建模的科学性、合理性进行检验，在保证建模合理的情况下对其展现出的规律、特点进行研究。
其应用我们可以通过具体检测家用电器的使用时间的例子来进行说明。
首先，需要对某批次的家用电器进行抽样，从中抽取一定比例的家用电器作为样本，对样本的使用寿命进行实际的检验，并对检验数据进行统计记录。
之后根据所测定的家用电器样本的使用寿命来推算该批次产品的合格率以及使用寿命等。
以概率论为支持，使用数学建模的方法计算家用电器的使用时间，并根据相关资料构建分布图，对之后生产的不同批次的同类产品进行多次的样本抽取与实际测试，进而保证抽取样本与统计数据的合理性、科学性。
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应用数理统计课程论文
基于应用数理统计的计算机数据挖掘中应用
摘要：本文是介绍一种基于应用数理统计的在计算机数据挖掘中的应用方法，并提出统计模型和对模型进行分析与求解，并根据统计模型的的求解结果进行分析，从中提取有用的信息，以此达到数据挖掘。
Abstract ：This article is based on an application of mathematical statistics in computer applications in data mining methods and statistical model and the model for analysis and solution, according to the statistical model for the results of the analysis, from the extraction of useful information in order to achieve Data Mining
关键字：数据挖掘 DataMining 聚类线性回归分析
Keyword: data mining DataMining cluster linear regression analysis
一前言
数据挖掘(DataMining)可以理解成计算机的一个方面,它是从我们所拥有的大量的数据中找出有用信息的一种技术。
众所周知,分析、处理数据的传统学科是统计学。
统计学的方法应该可以被利用来处理这些数据,问题是我们所面临的这些海量数据并不满足统计学的概率模型。
如何成功地对这样的数据进行分析,对今后的信息处理技术具有重大的意义,这就是近年来发展起来并倍受关注。
二问题的引入
社会各个方面都对数据库进行了广泛的应用，所以都积累了大量的数据，这些数据的内在联系可能就是有价值的知识，运用数据仓库技术，发现并提取这些知识，成了各个企业的首先的任务。
数据挖掘就是从大量的数据中提取隐含的、未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程，它的主要技术包括聚类，粗糙集，关联规则、统计分析、神经网络、模糊数学等。
数理统计学是一门关于数据资料的收集、整理、分析和推理的科学，在时下的数据挖掘热潮中，数理统计方法是最有效而且最实际的方法
如何从大量的计算机计算和检测到的数据中挖掘出最由价值的信息（数据），并且对数据进行分析与分类，最后建立出回归方程，以此了解整个整个数据的变
化与规律。
三 统计模型以及分析 3.1 数据挖掘的过程
图一：数据仓库流程
在这五个步骤中，模式化是数据挖掘的核心，用的最广泛又最为经典的模式化方法当数数理统计分析，一般情况下，在数据库或数据仓库字段之间存在两种关系：函数关系（能用函数公式表示的确定关系）和相关关系（不能用函数公式表示，但仍是相关确定关系），对它们可进行回归分析、相关分析、主成分分析。
3.2 数据挖掘模型的建立
为了分析数据仓库中的数据关联性，需进行多元线性回归分析和利用相关系数表进行特征值与特征向量分析，以确定主成分：
从数据仓库中抽取随机变量y 及m 个自变量x 0,x 1，．．．,x m-1,给定n 但观测数据（x 0i ,x 1i ，．．．，x m-1,i ,y i ）(i=0,1,…,n -1),用线性表达式： ，其中
a,b 是线性回归系数，对线性回归方程进行逐步回归分析.
数据取样 Sample
数据探索 Explore
数据调整 Modiey
评价
Assess 模式化 Model
聚类分 析和因 子分选
可视数
据探索
添加和 拆分记录
数据重组
数理统计分析
决策树模型
时间序列分析
人工神经元网络
数据修改？新问题？
结论综合和评价
四数据模型求解
4.1 最小二乘法原理
如果把用回归方程计算得到的
i
值(i=1,2,…n)称为回归
值，那么实际测量值y
i 与回归值
i
之间存在着偏差，我们把这种偏差称为残差，
记为e
i
(i=1,2,3,…,n)。
这样，我们就可以用残差平方和来度量测量值与回归直线的接近或偏差程度。
残差平方和定义为:
所谓最小二乘法，就是选择a和b使Q(a,b)最小，即用最小二乘法得到的回归直线是在所有直线中与测量值残差平方和Q最小的一条。
由(2-1-2)式可知Q是关于a,b的二次函数，所以它的最小值总是存在的。
下面讨论的a和b的求法。
4.2 正规方程组
根据微分中求极值的方法可知，Q(a,b)取得最小值应满足
由上式，并考虑上述条件，则
称为正规方程组。
解这一方程组可得
其中
式中，L
xy 称为xy的协方差之和，L
xx
称为x的平方差之和。
如果改写(2-1-1)式，可得
或
由此可见，回归直线是通过点的，即通过由所有实验测量值的平均值组成的点。
从力学观点看，即是N个散点的重心位置。
4.3一元线性回归的统计学原理
如果X和Y都是相关的随机变量，在确定x的条件下，对应的y值并不确定，而是形成一个分布。
当X取确定的值时，Y的数学期望值也就确定了，因此Y的数学期望是x的函数，即
E(Y|
X=x
)=f(x) 这里方程f(x)称为Y对X的回归方程。
如果回归方程是线性的，则
E(Y|
X=x
)=α+βx 或
Y=α+βx+ε 其中
ε―随机误差
从样本中我们只能得到关于特征数的估计，并不能精确地求出特征数。
因此只能用f(x)的估计式，用参数a和b分别作为α和β的估计量。
那么，这两个估计量是否能够满足要求呢？
1. 无偏性
把(x,y)的n组观测值作为一个样本，由样本只能得到总体参数α和β的估计值。
可以证明，当满足下列条件：
(1)(x
i ,y
i
)是n个相互独立的观测值
(2)ε
i
是服从分布的随机变量
则由最小二乘法得到的a与b分别是总体参数α和β的无偏估计，即
E(a)= α
E(b)= β
由此可推知
E( )=E(y)
即y是回归值在某点的数学期望值。
2. a和b的方差
可以证明，当n组观测值(x
i,y
i
)相互独立，并且D(y
i
)=σ2,时，a和b的方
差为
以上两式表明，a和b的方差均与x
i 的变动有关，x
i
分布越宽，则a和b的
方差越小。
另外a的方差还与观测点的数量有关，数据越多，a的方差越小。
因此，为提高估计量的准确性，x
i
的分布应尽量宽，观测点数量应尽量多。
五结果分析
根据一元线性回归的方程并利用方差分析和主分析法把把特征值从大到小排列，求出累计贡献在70%左右的前几个特征值，这几个特征值就是主成分，确定影响总体样本数据的主要因素。
然后进行结论评价，如果结论不合理，再进行数据抽取，利用以前的方法进行再分析，直至结论合理有效。
该挖掘软件由VC6.0
开发，在WIN98操作系统和oracles数据库平台上测试通过。
六参考文献
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8 Micheline Kamber.数据挖掘概念与技术. 北京：机械工业出版社，2007
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