数据挖掘回归与时序分析PPT课件
合集下载
第6章时间序列和序列模式挖掘 数据挖掘课件
时间序列预测的常用方法(续)
–设Tt表示长期趋势，St 表示季节变动趋势项，Ct 表示循环 变动趋势项，Rt表示随机干扰项，yt 是观测目标的观测记录。 则常见的确定性时间序列模型有以下几种类型：
• 加法模型：yt = Tt + St + Ct + Rt。 • 乘法模型：yt = Tt·St·Ct·Rt。 • 混合模型：yt = Tt·St + Rt 或yt = St + Tt·Ct·Rt。
时间序列预测的常用方法(续)
• 确定性时间序列预测方法 – 对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在 的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如， 要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销 售量来建立预测模型。 – 一种更科学的评价时间序列变动的方法是将变化在多维上 加以综合考虑，把数据的变动看成是长期趋势、季节变动和随 机型变动共同作用的结果。 • 长期趋势：随时间变化的、按照某种规则稳步增长、下 降或保持在某一水平上的规律。 • 季节变动：在一定时间内（如一年）的周期性变化规律 （如冬季羽绒服销售增加）。 • 随机型变动：不可控的偶然因素等。
建立AR模型
建立AR模型的最常用方法是最小二乘法。具体方法如下：
对即于 可A以R用（以n）下模线型性，方有程x 组t 表 1 x 示t 1 ： 2 x t 2 . . .n x t n t，其中t ~NI(0 D ,a2) ，
• 其他方法 – 可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是 神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特 征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过 对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经 网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测 模型，用于时间序列的预测。
第3讲数据挖掘概述与线性回归模型精品PPT课件
数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完 全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据 中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但 又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的定义—技术定义
数据挖掘和信息检索： 信息检索和数据挖掘的相同点是从档案文件或
数据库中抽取感兴趣的数据和信息。区别在于 数据检索对信息的抽取规则是事先定义好的， 抽取的是外在信息。数据挖掘寻找现象之间事 先未知的关系和关联。
从形式上看，方差分析是比较多个总体的均值是 否相等，但本质上，它研究的是分类自变量对数 值因变量的影响。P（Sig.)值小于显著性水平 （0.001），说明回归方程是非常显著的。
(4)回归变量的选择
变量的选择原则： 依据专家所提出的相关理论，参考相 关研究文献 依据研究人员所欲探讨的变量关系来 决定
第2部分 线性回归模型
回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方 法。它用于分析事物之间的统计关系，侧重 考察变量之间的数量变化规律，并通过回归 方程的形式描述和反映这种关系，帮助人们 准确把握变量受其他一个或多个变量影响的 程度，进而为预测提供科学依据。
Regression用以叙述两个或两个以上变量间 的关系。所以，回归分析是以一个或多个自 变量描述、预测或控制特定因变量的分析。
Journal of Data Mining and Knowledge Discovery (1997)
1998 ACM SIGKDD, SIGKDD’1999-2002 会议,以及 SIGKDD Explorations
数据挖掘方面更多的国际会议
PAKDD, PKDD, SIAM-Data Mining, (IEEE) ICDM, DaWaK, SPIE-DM, etc.
数据挖掘的定义—技术定义
数据挖掘和信息检索： 信息检索和数据挖掘的相同点是从档案文件或
数据库中抽取感兴趣的数据和信息。区别在于 数据检索对信息的抽取规则是事先定义好的， 抽取的是外在信息。数据挖掘寻找现象之间事 先未知的关系和关联。
从形式上看，方差分析是比较多个总体的均值是 否相等，但本质上，它研究的是分类自变量对数 值因变量的影响。P（Sig.)值小于显著性水平 （0.001），说明回归方程是非常显著的。
(4)回归变量的选择
变量的选择原则： 依据专家所提出的相关理论，参考相 关研究文献 依据研究人员所欲探讨的变量关系来 决定
第2部分 线性回归模型
回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方 法。它用于分析事物之间的统计关系，侧重 考察变量之间的数量变化规律，并通过回归 方程的形式描述和反映这种关系，帮助人们 准确把握变量受其他一个或多个变量影响的 程度，进而为预测提供科学依据。
Regression用以叙述两个或两个以上变量间 的关系。所以，回归分析是以一个或多个自 变量描述、预测或控制特定因变量的分析。
Journal of Data Mining and Knowledge Discovery (1997)
1998 ACM SIGKDD, SIGKDD’1999-2002 会议,以及 SIGKDD Explorations
数据挖掘方面更多的国际会议
PAKDD, PKDD, SIAM-Data Mining, (IEEE) ICDM, DaWaK, SPIE-DM, etc.
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
数据挖掘课件
07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏 好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略 。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户 的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度 和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度 和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断 线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通 过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据 信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增 益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目 较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树 学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分 类与回归算法，它根据距离 来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现 异常交易，如大额交易、异地交 易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析， 发现欺诈模式和特征，建立欺诈 检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报 机制，及时通知银行和持卡人， 防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采 用不同的方法进行填充， 如用平均值、中位数或模 式匹配等方法。
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
数据挖掘概述PPT课件
还有很多案例都可以印证，现在的社会是一个 信息爆炸的社会。是在信息的潮流中随波逐流 还是“到中流击水，浪遏飞舟”？
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
数据挖掘-线性回归PPT课件
随机梯度下降算法
批量梯度下降算法每一步都要考虑整个数据集以计算梯度， 这在数据集较大时计算成本很高
另一种可选的方案是一次仅用一个样本来更新回归系数， 该方法称为随机梯度下降算法(Stochastic gradient descent)
α值的选择
α过大容易“越过”极值点，导致不收敛，过小则收敛速度 慢
y (1)
y
y
(2
)
..
y
(m
)
在房屋价格预测例子中， y(1)为第1个样本的报价， y(2)为第2个样本的报价，
共m个样本
矩阵解法
h ( x ( i ) ) 0 1 x 1 ( i ) . . . n x n ( i ) x ( i ) T
Xy(((xxx(((m 12.)).)).))TTTyyy.((.(m 12.)))hhh(((xxx((m (21.))).))).yyy(((12m)))
y(1)=400, y(2)=330, y(3)=369, y(4)=232, y(5)=540
x1(1)=2104, x1(2)=1600, x1(3)=2400, x1(4)=1416, x1(5)=3000 x2(1)=3, x2(2)=3, x2(3)=3, x2(4)=2, x2(5)=4 θ0=0+0.01×[(y(1)-h(x(1)))x0(1)+...+(y(5)-h(x(5)))x0(5)] θ1=0+0.01×[(y(1)-h(x(1)))x1(1)+...+(y(5)-h(x(5)))x1(5)] θ2=0+0.01×[(y(1)-h(x(1)))x2(1)+...+(y(5)-h(x(5)))x2(5)]
数据挖掘 PPT
什么是聚类？
▪ 一系列将具有相似特征的 情形分组在一起的技术
▪ 考虑将相似的事物分组到 一起
什么是 Kohonen 网络？
▪ 将具有相似特征的情形分组在一起的聚类技术
▪ 没有建立一个预测 ▪ 可以处理分类和连续字段
▪ 有时候称为一个自组织映射（SOM） ，因为结 果将生成一个二维 “映射”
什么是 K-means 聚类？
什么是精炼？
▪ 一个精炼的模型可以直接 放置回数据流区域
▪ 一个生成的模型创建的新 字段（或者数据列）可能 为：
▪ 分组 ▪ 预测和关联值
精炼模型
未精炼模 型
什么是预测？
决定一个数值或分类结果
什么是神经网络？
▪ 在输入的基础上预测结果的一种建模技术，这些输入在 隐藏层上被权重修改
▪ 和大脑内神经元的行为相似
▪ 更传统的聚类技术 ▪ 和其它分类技术又非常紧密相关，但是对于分
类数据处理的不是很好
什么是两步聚类？
▪ K-means 聚类需要终端用户去决定聚类数, 两步 聚类在统计算法的基础上决定聚类数
▪ 并不像 Kohonen 那样需要大量的系统资源
▪ 步骤：
▪ 所有的记录进入最大;Old ( > 35)
Cat. % n Bad 90.51 143 Good 9.49 15 Total (48.92) 158
Cat. % n Bad 0.00 0 Good 100.00 7 Total (2.17) 7
Cat. % n Bad 48.98 24 Good 51.02 25 Total (15.17) 49
▪ 建模主要途径 ： ▪ 预测 – 预测一个数字值或符号值 ▪ 关联 – 寻找可能一起发生的事件 ▪ 聚类 – 寻找表现相似事物的群体
数据挖掘PPT全套课件
记录数据
记录（数据对象）的汇集，每个记录包含固定的数 据字段（属性）集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据）
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、异
常）.
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好， 较好，最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (１)统计学的抽样、估计、假设检验
– (２)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法／建摸技术、学习理论
– (３)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (４)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘
数据仓库与数据挖掘PPT第8章 回归和时序分析
首先确定非线性模型的函数类型，对于其中可线性化问 题则通过变量变换将其线性化，从而归结为前面介绍的 多元线性回归问题来解决。 若实际问题的曲线类型不易确定时，由于任意曲线皆可 由多项式来逼近，所以常用多项式回归来拟合曲线。 若变量间非线性关系式已知（多数未知），且难以用变 量变换法将其线性化，则进行数值迭代的非线性回归分 析。
yn=f(xn1，xn2，…，xnm，θ1，θ2，…，θp)+en ei～N(0，σ2) i＝1，2，…，n
为了方便起见，常用这样的记号：f(xi1，xi2，…，xim，
θ1，θ2，…，θp)=f(xi，θ)=fi(θ)（i=1，2，…，n）
n
对于上述模型，记D(θ)=
[ yi fi ( )]为2 误差平方和。
1. 可转换成线性回归的非线性回归
对于可转换成线性回归的非线性回归，其基本处理方 法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后 用线性回归方法处理。
（1）对数型 对于形如y=a+bln(x)的对数型函数，令x1=ln(x)，得到
y=a+bx1，将其转换为线性回归关系。
（2）双曲线型
对于形如
834确定性时序模型检验时序的零均值性和平稳性否则进行零均值化和平稳化模型识别用相关图识别模型的类型参数估计矩最小二乘极大似然估计诊断与检验包括参数检验和残差的随机检验模型可取吗模型应用移动平均模型移动平均法就是根据历史统计数据的变化规律使用最近时期数据的平均数利用上一个或几个时期的数据产生下一期的预测值
n
D＝ 2
a
( yi a b1xi1 b2 xi2 bp xip ) 0
i1
n
D
b j
2
i1
( yi
a b1xi1 b2 xi2 bp xip )xij
yn=f(xn1，xn2，…，xnm，θ1，θ2，…，θp)+en ei～N(0，σ2) i＝1，2，…，n
为了方便起见，常用这样的记号：f(xi1，xi2，…，xim，
θ1，θ2，…，θp)=f(xi，θ)=fi(θ)（i=1，2，…，n）
n
对于上述模型，记D(θ)=
[ yi fi ( )]为2 误差平方和。
1. 可转换成线性回归的非线性回归
对于可转换成线性回归的非线性回归，其基本处理方 法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后 用线性回归方法处理。
（1）对数型 对于形如y=a+bln(x)的对数型函数，令x1=ln(x)，得到
y=a+bx1，将其转换为线性回归关系。
（2）双曲线型
对于形如
834确定性时序模型检验时序的零均值性和平稳性否则进行零均值化和平稳化模型识别用相关图识别模型的类型参数估计矩最小二乘极大似然估计诊断与检验包括参数检验和残差的随机检验模型可取吗模型应用移动平均模型移动平均法就是根据历史统计数据的变化规律使用最近时期数据的平均数利用上一个或几个时期的数据产生下一期的预测值
n
D＝ 2
a
( yi a b1xi1 b2 xi2 bp xip ) 0
i1
n
D
b j
2
i1
( yi
a b1xi1 b2 xi2 bp xip )xij
大数据技术及应用教学课件第5章 大数据分析挖掘-回归
m
m
RSS ( yi yi )2 ( yi 0 1xi1 2xi2 nxin )2
i1
i1
01 线性回归
多元线性回归
m i 1
( yi
yi
)
2
0
m i 1
0
( yi
1
yi
)
2
0
（1）回归参数估计
求解过程 ：
2 m ( yi 0 1xi1 2xi2
01 线性回归
工龄/年
月食品消费/百元
多元线性回归
（3）参考范例
y与x2
工龄x2 月食品消费y
12
45
10
40
35
8
30
6
25
20
4
15
10
2
5
0
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
家庭序号/户
居民工龄与月食品消费的数据变化趋势
01 线性回归
多元线性回归 （3）参考范例 1）回归方程求解
2 回归分析的步骤
回归分析的基本步骤如下： （ 3 ） 对模型进行校验，从而判断所建立的回归方程是否有意 义。
皮尔森相关系数（Pearson Correlation Coefficient，PCC）常用 于度量自变量 X 和 因变量Y 之间的线性相关程度；F校验（F Test）是用于度量自变量与因变量之间线性关系是否显著的校 验方法；t校验用于对回归参数的显著性进行校验，检测回归 方程中某个自变量是否是因变量的一个显著性影响因素。
一元线性回归 （3）参考范例 1）回归方程求解
1
x y xy
2
x
回归分析学习课件PPT课件
03 网格搜索
为了找到最优的参数组合，可以使用网格搜索方 法对参数空间进行穷举或随机搜索，通过比较不 同参数组合下的预测性能来选择最优的参数。
非线性回归模型的假设检验与评估
假设检验
与线性回归模型类似，非线性回归模型也需要进行假设检验，以检验模型是否满足某些统计假 设，如误差项的独立性、同方差性等。
整估计。
最大似然法
03
基于似然函数的最大值来估计参数，能够同时估计参数和模型
选择。
多元回归模型的假设检验与评估
线性假设检验
检验回归模型的线性关系 是否成立，通常使用F检 验或t检验。
异方差性检验
检验回归模型残差的异方 差性，常用的方法有图检 验、White检验和 Goldfeld-Quandt检验。
多重共线性检验
检验回归模型中自变量之 间的多重共线性问题，常 用的方法有VIF、条件指数 等。
模型评估指标
包括R方、调整R方、AIC、 BIC等指标，用于评估模 型的拟合优度和预测能力。
05
回归分析的实践应用
案例一：股票价格预测
总结词
通过历史数据建立回归模型，预测未来股票 价格走势。
详细描述
利用股票市场的历史数据，如开盘价、收盘价、成 交量等，通过回归分析方法建立模型，预测未来股 票价格的走势。
描述因变量与自变量之间的非线性关系，通过变 换或使用其他方法来适应非线性关系。
03 混合效应回归模型
同时考虑固定效应和随机效应，适用于面板数据 或重复测量数据。
多元回归模型的参数估计
最小二乘法
01
通过最小化残差平方和来估计参数，是最常用的参数估计方法。
加权最小二乘法
02
适用于异方差性数据，通过给不同观测值赋予不同的权重来调
为了找到最优的参数组合，可以使用网格搜索方 法对参数空间进行穷举或随机搜索，通过比较不 同参数组合下的预测性能来选择最优的参数。
非线性回归模型的假设检验与评估
假设检验
与线性回归模型类似，非线性回归模型也需要进行假设检验，以检验模型是否满足某些统计假 设，如误差项的独立性、同方差性等。
整估计。
最大似然法
03
基于似然函数的最大值来估计参数，能够同时估计参数和模型
选择。
多元回归模型的假设检验与评估
线性假设检验
检验回归模型的线性关系 是否成立，通常使用F检 验或t检验。
异方差性检验
检验回归模型残差的异方 差性，常用的方法有图检 验、White检验和 Goldfeld-Quandt检验。
多重共线性检验
检验回归模型中自变量之 间的多重共线性问题，常 用的方法有VIF、条件指数 等。
模型评估指标
包括R方、调整R方、AIC、 BIC等指标，用于评估模 型的拟合优度和预测能力。
05
回归分析的实践应用
案例一：股票价格预测
总结词
通过历史数据建立回归模型，预测未来股票 价格走势。
详细描述
利用股票市场的历史数据，如开盘价、收盘价、成 交量等，通过回归分析方法建立模型，预测未来股 票价格的走势。
描述因变量与自变量之间的非线性关系，通过变 换或使用其他方法来适应非线性关系。
03 混合效应回归模型
同时考虑固定效应和随机效应，适用于面板数据 或重复测量数据。
多元回归模型的参数估计
最小二乘法
01
通过最小化残差平方和来估计参数，是最常用的参数估计方法。
加权最小二乘法
02
适用于异方差性数据，通过给不同观测值赋予不同的权重来调
时间序列预测与回归分析模型PPT课件
二、简单线性回归分析
什么是回归分析？
（内容）
1. 从一组样本数据出发，确定变量之间的数 学关系式
2. 对这些关系式的可信程度进行各种统计检 验，并从影响某一特定变量的诸多变量中 找出哪些变量的影响显著，哪些不显著
3. 利用所求的关系式，根据一个或几个变量 的取值来预测或控制另一个特定变量的取
4.ｒ是对变量之间线性相关关系的度量。 ｒ=0只是表明两个变量之间不存在线性关系，它并不意味着Ｘ与Ｙ之间不存在其他类型的关系。
第30页/共44页
相关关系的测度
（相关系数取值及其意义）
完全负相关
无线性相关
完全正相关
-1.0 -0.5
负相关程度增加
0 +0.5
r
正相关程度增加
+1.0
第31页/共44页
第20页/共44页
3.按相关的方向划分可分为正相关和负相关
（1）正相关：两个相关现象间，当一个变 量的数值增加（或减少）时，另一个变量 的数值也随之增加（或减少），即同方向 变化。 例如收入与消费的关系。
（2）负相关：当一个变量的数值增加（或 减少）时，而另一个变量的数值相反地呈 减少（或增加）趋势变化，即反方向变化。
来预测未来的值，即将最近的k期数据加以平均， 作为下一期的预测值。
移动平均的计算公式：
Mt
Yt
Yt1
... Ytn1 n
Yt为第t时期的观测值，n为跨越的时期数， Mt为t时期的移动平均值。
第4页首/共页44页 上页
下页
结束
移动平均法实验过程： （1）工具—数据分析—移动平均；
M （2）得到不同n值对应的 t和Y。
• 若相关系数是根据总体全部数据计算
数据挖掘模型介绍ppt课件
➢ 这样银行可以…… ➢ 制定更吸引的服务，留住客户！比如：
• 一定额度和期限的免息透资服务！ • 百盛的贵宾打折卡！ • 在他或她生日的时候送上一个小蛋糕！
26
2聚类分析
聚类就是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同
类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能
(如, information gain：信息增益)
停止分割的条件
➢ 一个节点上的数据都是属于同一个类别 ➢ 没有属性可以再用于对数据进行分割
9
伪代码(Building Tree)
Procedure BuildTree(S) 用数据集S初始化根节点R 用根结点R初始化队列Q While Q is not Empty do { 取出队列Q中的第一个节点N if N 不纯 (Pure) { for 每一个属性 A 估计该节点在A上的信息增益 选出最佳的属性，将N分裂为N1、N2 } }
存储n个对象两两之间的近似度通常用一个维的矩阵表示111212122212mmnnnmxxxxxxxxx??????????????????????021031320120ddddndn????????????????聚类分析原理介绍相似性similar的度量统计学角度?距离q型聚类主要讨论?主要用于对样本分类?常用的距离有只适用于具有间隔尺度变量的聚类
23
1决策树——案例
24
2聚类分析
聚类分析无处不在
挖掘有价值的客户，并制定相应的促销策略：
➢ 如，对经常购买酸奶的客户 ➢ 对累计消费达到12个月的老客户
针对潜在客户派发广告，比在大街上乱发传单命中率更高 ，成本更低！
25
2聚类分析
• 一定额度和期限的免息透资服务！ • 百盛的贵宾打折卡！ • 在他或她生日的时候送上一个小蛋糕！
26
2聚类分析
聚类就是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同
类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能
(如, information gain：信息增益)
停止分割的条件
➢ 一个节点上的数据都是属于同一个类别 ➢ 没有属性可以再用于对数据进行分割
9
伪代码(Building Tree)
Procedure BuildTree(S) 用数据集S初始化根节点R 用根结点R初始化队列Q While Q is not Empty do { 取出队列Q中的第一个节点N if N 不纯 (Pure) { for 每一个属性 A 估计该节点在A上的信息增益 选出最佳的属性，将N分裂为N1、N2 } }
存储n个对象两两之间的近似度通常用一个维的矩阵表示111212122212mmnnnmxxxxxxxxx??????????????????????021031320120ddddndn????????????????聚类分析原理介绍相似性similar的度量统计学角度?距离q型聚类主要讨论?主要用于对样本分类?常用的距离有只适用于具有间隔尺度变量的聚类
23
1决策树——案例
24
2聚类分析
聚类分析无处不在
挖掘有价值的客户，并制定相应的促销策略：
➢ 如，对经常购买酸奶的客户 ➢ 对累计消费达到12个月的老客户
针对潜在客户派发广告，比在大街上乱发传单命中率更高 ，成本更低！
25
2聚类分析
数据挖掘回归与时序分析PPT课件
*
《医药信息分析与应用》课程组
19
二、回归分析
• 回归系数显著性检验
• 检验假设：H0 : b 0 H1 : b 0
•
检验统计量：t
b Sb
tn 2
• 检验规则：给定显著性水平α，
若 t t n 2 ，则回归系数显著。
*
《医药信息分析与应用》课程组
20
二、回归分析
• 回归模型的显著性检验
*
《医药信息分析与应用》课程组
*
《医药信息分析与应用》课程组
31
三、时间序列分析
• Four Components of Time Series Trends （长期趋势）：Trends in time series are the long-term movements of the series that can be characterized by steady or only slightly variable rates of change.
*
《医药信息分析与应用》课程组
28
三、时间序列分析
• Example: the following data indicate the number of mergers that took place in an industry over a 19-year period.
350
300
250
200
3 59.74 4398 13 55.96 4063 23 60.1 4516
4 58.04 4068 14 57.87 4334 24 60.5 4473
5 59.67 4339 15 56.87 4301 25 59.04 4297
大数据分析与挖掘07大数据挖掘预测与时序课件
四个功能菜单当中。
• 在Data和Transform中实现对时间序列数据的定义和必要处理，以
适应各种分析方法的要求；
2.图形化
• 图形化及检验目的
• 时间序列分析的第一步是对其发展变化的特征有一个初步的总体
把握。通过图形化观察和检验能够把握时间序列的诸多特征，如
时间序列的发展趋势是上升还是下降，还是没有规律的上下波动；
差分后的序列互相关图。
1) 以各种序列绘制序列图
• 时间序列分析（模拟序列数据）.sav
具有上升趋势的非平稳序列
平稳序列的序列图示例
具有波动性的非平稳序列
具有异方差性的非平稳序列
具有周期性的非平稳序列
非平稳序列差分处理后变为平稳序列
2) 以各种序列绘制自相关函数和偏自相关函数图
正态白噪声的偏自相关函数
中Autocorrelations表示绘制自相关函数图；
Partial autocorrelations表示绘制偏自相关函
数图。一般可同时绘制两种图形。
4)单击选项Options按钮定义相关参数，其中Maximum Number of Lags表
示相关函数值包含的最大滞后期，即时间间隔h。一般情况下可选择两
• 5) 单击时间线Time Lines 按钮定义序列图中需要特别标注的时间
点，给出了无参考线(No reference Lines)、每一个更改的线(Line at
each change of)、在日期上的线(Line at date)三项供选择。
• 6) 单击格式Format 按钮定义图形的格式，可选择横向或纵向序列
子序列的均值、方差、相关函数。根据平稳性假设，当子序列中
数据足够多时，各统计量在不同序列之间不应有显著差异。如果
• 在Data和Transform中实现对时间序列数据的定义和必要处理，以
适应各种分析方法的要求；
2.图形化
• 图形化及检验目的
• 时间序列分析的第一步是对其发展变化的特征有一个初步的总体
把握。通过图形化观察和检验能够把握时间序列的诸多特征，如
时间序列的发展趋势是上升还是下降，还是没有规律的上下波动；
差分后的序列互相关图。
1) 以各种序列绘制序列图
• 时间序列分析（模拟序列数据）.sav
具有上升趋势的非平稳序列
平稳序列的序列图示例
具有波动性的非平稳序列
具有异方差性的非平稳序列
具有周期性的非平稳序列
非平稳序列差分处理后变为平稳序列
2) 以各种序列绘制自相关函数和偏自相关函数图
正态白噪声的偏自相关函数
中Autocorrelations表示绘制自相关函数图；
Partial autocorrelations表示绘制偏自相关函
数图。一般可同时绘制两种图形。
4)单击选项Options按钮定义相关参数，其中Maximum Number of Lags表
示相关函数值包含的最大滞后期，即时间间隔h。一般情况下可选择两
• 5) 单击时间线Time Lines 按钮定义序列图中需要特别标注的时间
点，给出了无参考线(No reference Lines)、每一个更改的线(Line at
each change of)、在日期上的线(Line at date)三项供选择。
• 6) 单击格式Format 按钮定义图形的格式，可选择横向或纵向序列
子序列的均值、方差、相关函数。根据平稳性假设，当子序列中
数据足够多时，各统计量在不同序列之间不应有显著差异。如果
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
7 58.7 4389 17 56.07 3905 27 59.7 4216
8 59.75 4306 18 55.28 3943 28 59.06 4077
9 60.5 4395 19 55.79 4195 29 59.12 4287
10 58.72 4462 20 54.56 4039 30 54.21 4201
✓ 时间序列是一组随机变量的一次样本实现，而其它统 计分析的样本值一般是对同一随机变量进行N次独立重 复实验的结果；
✓ 二者建模思路不同。
*
《医药信息分析与应用》课程组
6
二、回归分析
回归分析的过程即是寻求有关联（相关）的变量 之间的关系的过程，主要内容包括：从一组样本 数据出发，确定这些变量间的定量关系式；对这 些关系式的可信度进行各种统计检验；从影响某 一变量的诸多变量中，判断哪些变量的影响显著， 哪些不显著；利用求得的关系式进行预测和控制。
*
《医药信息分析与应用》课程组
3
一、概 述
变量之间是否线性 线性回归模型 非线性回归模型
变量的个数分为： 一元回归和多元回归
*
《医药信息分析与应用》课程组
4
一、概 述
时间序列分析
回归分析中如果自变量是时间，则将按 时间顺序产生的离散型观测数据序列 (xt)(t=1,2,3…)称作时间序列，根据时间 序列，揭示相应系统的内在统计特性和发 展规律的统计方法，称时间序列分析。
回归与时序分析
《医药信息分析与应用》课程组 精品课程：正在建设 课程博客： 电子邮箱： communion.
本章要点
一、概述 二、回归分析 三、时间序列分析 四、Microsoft SQL Server 2005实践回归分
析与时间序列分析
*
《医药信息分析与应用》课程组
2
一、概 述
现实生活中的许多现象之间存在着相互依赖、相 互制约的关系，这些关系在量上主要有两种类 型： 确定性关系 (s=pi*r*r) 非确定性关系 (相关关系)
13
二、回归分析
• 最小二乘法：拟合回归模型的原则是寻求代表性 最好的模型
• i 是一个随机变量；
• i 的均值为零，即 Ei 0 ；
• 在每一个时期中，i 的方差为常量，即 Dui 2
• 各个 i 相互独立；
• i 与自变量无关。
*
《医药信息分析与应用》课程组
14
二、回归分析
• 最小二乘法
*
《医药信息分析与应用》课程组
19
二、回归分析
• 回归系数显著性检验
• 检验假设：H0 : b 0 H1 : b 0
•
检验统计量：t
b Sb
tn 2
• 检验规则：给定显著性水平α，
若 t t n 2 ，则回归系数显著。
*
《医药信息分析与应用》课程组
20
二、回归分析
• 回归模型的显著性检验
*
《医药信息分析与应用》课程组
5
一、概 述
回归分析与时间序列分析
✓ 时间序列分析方法明确强调变量值顺序的重要性，而 其它统计分析方法则不必如此；
✓ 时间序列各观察值之间存在一定的依存关系，而其它 统计分析一般要求每一变量各自独立；
✓ 时间序列分析根据序列自身的变化规律来预测未来， 而其它统计分析则根据某一变量与其它变量间的因果 关系来预测该变量的未来；
• 检验假设： H0 : 回归方程不显著 H1 : 回归方程
• 显 检验著统计量：F
y
yˆ
yˆ 2
y
2
~ F 1, n 2
n 2
• 检验规则：给定显著性水平 ，
若 F F 1, n 2 ，则回归系数显著。
*
《医药信息分析与应用》课程组
59
60
61
*
《医药信息分析与应用》课程组
11
4600 4500 4400 4300 4200 4100 4000 3900 3800
52
二、回归分析
肺活量（ml）
yˆ a bx
54
56
58
60
62
*
《医药信息分析与应用》课程组
12
二、回归分析
yˆ a bx
最小二 乘法
*
《医药信息分析与应用》课程组
n
SSE ( yi yˆ )2 i 1
SSE a
0
SSE
b
0
*
n
SSE yi a bxi 2 i 1
a
yi i n
xi i n
i
xi
i
xi n
yi
i
yi n
i
xi
i
xi n
2
i
xi
i
xi n
yi
i
yi n
b
xi 2
i
xi
i
n
SE
y yˆ 2
n2
《医药信息分析与应用》课程组
15
二、回归分析
• 最小二乘法 • 利用EXCEL计算：单击菜单栏中“工具”→ “加载宏”命令，选择相应的“分析工具库” 和“分析工具库–VBA函数”复选框，单击 “确定”按钮，完成加载。
*
《医药信息分析与应用》课程组
16
二、回归分析
*
《医药信息分析与应用》课程组
7
二、回归分析
编号NO
体重 （kg）
肺活量 （ml）
编号NO
体重 （kg）
肺活量 （ml）
编号NO
体重 （kg）
肺活量 （ml）
1 60.1 4508 11 56.95 4181 21 55.11 4238
2 60.38 4469 12 57.22 4097 22 53.24 4523
体重与肺活量之间有何关系，这里面的人都正常吗？如何处理？
*
《医药信息分析与应用》课程组
8
回归分析
*
《医药信息分析与应用》课程组
9
回归分析
*
《医药信息分析与应用》课程组
10
二、回归分析
4600 4500
肺活量（ml）
4400
4300
4200
4100
4000
3900
3800
53
54
55
56
57
58
3 59.74 4398 13 55.96 4063 23 60.1 4516
4 58.04 4068 14 57.87 4334 24 60.5 4473
5 59.67 4339 15 56.87 4301 25 59.04 4297
6 59.44 4393 16 55.97 4141 26 59.01 4123
• 最小二乘法 • 利用EXCEL计算：单击“工具”→“数据分析” 命令，选中“回归”选项，单击“确定”按钮。
Y=760.25+60.18x
*
《医药信息分析与应用》课程组
17
*
《医药信息分析与应用》课程组
18
二、回归分析
• 对回归方程进行假设检验:通常包括如下三个方面 • 回归系数显著性检验 • 回归模型的显著性检验 • 检验ui 之间是否存在自相关关系