输入数据建模PPT演示文稿
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第13章.数据建模PPT课件
20
主要内容
1. 数据模型 2. 实体关系模型ERD 3. ERD建模
1. 简单情况下的ERD建模 2. 硬数据的ERD建模 3. 复杂情况下的ERD建模 4. ERD与过程模型
2021/3/12
2021/3/12
13
2.3 关系
存在于一个或多个实体之间的自然业务联系
所有的关系隐含地都是双向的
关系表达的不是实体物理上的联系（例如车与 车轮），而是逻辑上的链接（例如整体部分关 系）
学 生
选 择
课 程
2021/3/12
14
2.3 关系
度数
参与关系的实体数量
一元关系 （递归关系）
雇员
模型建立：ERD 数据规范化 面向对象分析中的类图也可以建立数据描述模型
2021/3/12
3
1. 数据模型
概念数据模型（仅仅是概念） 规划
演化的数据模型 维护
分析
概念数据模型（概念＋属性） 逻辑数据模型
实现 物理数据模型
设计 规范化的逻辑数据模型
2021/3/12
4
主要内容
1. 数据模型 2. 实体关系模型ERD
课 程
对 ...评 价
考 试
关联实体
实体间建立关系时的副产品
学 生
选 择
课 程
2021/3/12
18
2. ERD表示法
实体 实体
弱实体
关联实体
关系 关系
属性 属性
子类型关系
标识符属性
多值属性
组合属性 导出属性
E1强制参与，E2可选参与 E1最多一个实例参与，E2最多N个实例参与
基数
E1 R
E2
数据统计建模方法 ppt课件
• “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
2020/12/2
4
校数 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
队数
1600 1400 1200 1000
800 600 400 200
就事论事，形成数学模型的意识和能力欠缺；
对所用方法一知半解，不管具体条件，套用现成的 方法，导致错误；
对结果的分析不够，怎样符合实际考虑不周；
写作方面的问题(摘要、简明、优缺点、参考文献);
队员之间合作精神差，孤军奋战；
依赖心理重，甚至违纪（指导教师、 网络）。
2020/12/2
11
竞赛内容与形式
2020/12/2
15
数 据 的 统 计 描 述 和 分 析
2020/12/2
统计的基本概念 参数估计 假设检验
16
一、统计量
1. 表示位置的统计量—平均值和中位数.
平均值（或均值，数学期望）： X
1 n
n i 1
Xi
中位数：将数据由小到大排序后位于中间位置的那个数值.
2. 表示变异程度的统计量—标准差、方差和极差.
b,
注意要使每一个区间
(
x
' i
,
xi'
1
]
（i=1，2，…，n-1）
内都有样本观测值 xi（i=1，2，…，n-1）落入其中.
2.求出各组的频数和频率：统计出样本观测值在每个区间
(
xi'
,
x' i 1
]
中出
现的次数 ni ，它就是这区间或这组的频数.计算频率
2020/12/2
4
校数 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
队数
1600 1400 1200 1000
800 600 400 200
就事论事，形成数学模型的意识和能力欠缺；
对所用方法一知半解，不管具体条件，套用现成的 方法，导致错误；
对结果的分析不够，怎样符合实际考虑不周；
写作方面的问题(摘要、简明、优缺点、参考文献);
队员之间合作精神差，孤军奋战；
依赖心理重，甚至违纪（指导教师、 网络）。
2020/12/2
11
竞赛内容与形式
2020/12/2
15
数 据 的 统 计 描 述 和 分 析
2020/12/2
统计的基本概念 参数估计 假设检验
16
一、统计量
1. 表示位置的统计量—平均值和中位数.
平均值（或均值，数学期望）： X
1 n
n i 1
Xi
中位数：将数据由小到大排序后位于中间位置的那个数值.
2. 表示变异程度的统计量—标准差、方差和极差.
b,
注意要使每一个区间
(
x
' i
,
xi'
1
]
（i=1，2，…，n-1）
内都有样本观测值 xi（i=1，2，…，n-1）落入其中.
2.求出各组的频数和频率：统计出样本观测值在每个区间
(
xi'
,
x' i 1
]
中出
现的次数 ni ，它就是这区间或这组的频数.计算频率
EXCEL输入数据及编辑技巧PPT课件
第5页/共19页
3、建立下拉列表： 如果在单元格经常需要输入固定格式的数据，可用数据有效性建立下拉列表
4、提示信息、警告信息
第6页/共19页
5、其他数据输入小窍门
分数的输入：如果直接输入“1/5”，系统会将其变为“1月5日”，解决办法是：先输入空 格，再输入分数“1/5”； 序列“001”的输入：如果直接输入“001”，系统会自动判断001为数据1，解决办法是： 首先输入“‘”（西文单引号），然后输入“001”； 日期的输入：如果要输入“4月5日”，举一反三，像例（1）直接输入“4/5”，再敲回车 就行了。如果要输入当前日期，按一下“Ctrl+；”键；如果要输入当前时间，按以下 “Ctr1+Shift+；” 快速输入大写中文数字 ：点击“设置单元格格式”--“数字”选项--“特殊”--“类型”— 选择“中文大写数字”选项--“确定”按钮，12345就自动变成“壹万贰仟叁佰肆拾伍”。 如果直接输入身份证号码，系统会自动将后几位数据变为0，解决方法是：设置单元格格式 为文本，或输入身份证号码前先输入“’”号 屏蔽0显示:选中区域，格式→单元格→数字→自定义→类型： 快速换行：在换行处按“Alt+Enter ”或点击“设置单元格格式”--“数字”选项—“对 齐”—“自动换行” 将含有公式公式的数据转化为数值，用选择性粘贴； 字符串连用
7、 更改数据
在日常工作中，用户可能需要替换以前在单元格中输入的数据，当单击单元格使其 处于活动状态时，单元格中的数据会被自动选取，一旦开始输入，单元格中原来的数据 就会被新输入的数据所取代。
如果单元格中包含大量的字符或复杂的公式，而用户只想修改其中的一部分，那么 可以按以下两种方法进行编辑： 双击单元格，或者单击单元格后按F2键，在单元格中进行编辑。 单击激活单元格，然后单击公式栏，在公式栏中进行编辑。
3、建立下拉列表： 如果在单元格经常需要输入固定格式的数据，可用数据有效性建立下拉列表
4、提示信息、警告信息
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5、其他数据输入小窍门
分数的输入：如果直接输入“1/5”，系统会将其变为“1月5日”，解决办法是：先输入空 格，再输入分数“1/5”； 序列“001”的输入：如果直接输入“001”，系统会自动判断001为数据1，解决办法是： 首先输入“‘”（西文单引号），然后输入“001”； 日期的输入：如果要输入“4月5日”，举一反三，像例（1）直接输入“4/5”，再敲回车 就行了。如果要输入当前日期，按一下“Ctrl+；”键；如果要输入当前时间，按以下 “Ctr1+Shift+；” 快速输入大写中文数字 ：点击“设置单元格格式”--“数字”选项--“特殊”--“类型”— 选择“中文大写数字”选项--“确定”按钮，12345就自动变成“壹万贰仟叁佰肆拾伍”。 如果直接输入身份证号码，系统会自动将后几位数据变为0，解决方法是：设置单元格格式 为文本，或输入身份证号码前先输入“’”号 屏蔽0显示:选中区域，格式→单元格→数字→自定义→类型： 快速换行：在换行处按“Alt+Enter ”或点击“设置单元格格式”--“数字”选项—“对 齐”—“自动换行” 将含有公式公式的数据转化为数值，用选择性粘贴； 字符串连用
7、 更改数据
在日常工作中，用户可能需要替换以前在单元格中输入的数据，当单击单元格使其 处于活动状态时，单元格中的数据会被自动选取，一旦开始输入，单元格中原来的数据 就会被新输入的数据所取代。
如果单元格中包含大量的字符或复杂的公式，而用户只想修改其中的一部分，那么 可以按以下两种方法进行编辑： 双击单元格，或者单击单元格后按F2键，在单元格中进行编辑。 单击激活单元格，然后单击公式栏，在公式栏中进行编辑。
2、Excel中的数据输入ppt课件
字将从这里插入到表格中，也可以经过调整光标的位置对原有内容进展 修正，方法和在Word中一样。
留意：
在已有内容的单元格中添加内容时，一定要双击该单元格 使出现光标，调整光标到适宜位置后再输入。假设先中该单元 格直接输入，新内容将会交换原有内容。
三、Excel自动填充数据
5
1、单个单元格的自动填充
１〕输入预备： 在C1单元格内输入“星期〞； 在D1单元格内输入“星期一〞； 在E1单元格内输入“星期四〞； 在F1单元格内输入数字2。
翻开“工具〞—“选项〞—“自定义序列〞，查看已有的 自定义序列，可自行定义新的序列。
三、Excel自动填充数据
6
２、多个单元格的自动填充
１〕输入预备： 在G1、G2单元格内分别输入“天气〞、“日期
〞； 在H1、H2单元格内分别输入“5〞、“8〞.
２〕自动填充： 同时选中G1和G2单元格，完成自动填充。 同样方法，对H1和H2单元格进展自动填充，察看屏幕上的变
Excel中的数据输入
教学内容
2
一、Excel单元格的选中 二、Excel单元格直接输入数据 三、Excel自动填充数据Leabharlann 一、Excel单元格的选中3
操作项目 单个单元格 连续多个单元格 单行或单列 连续多行或多列 整个表格 不连续区域
操作练习
操作方法
选中A1单元格
直接单击即可。
选中A3——F3单元格
二、Excel单元格直接输入数据
4
输入练习：
1、在A1单元格中输入“信息〞，在A2单元格中输入数字“6〞； 2、修正A1单元格内容为“信息技术〞。
1、插入点： 选中单元格，直接进入输入形状，输入内容直接显示在该单元格。
留意：
在已有内容的单元格中添加内容时，一定要双击该单元格 使出现光标，调整光标到适宜位置后再输入。假设先中该单元 格直接输入，新内容将会交换原有内容。
三、Excel自动填充数据
5
1、单个单元格的自动填充
１〕输入预备： 在C1单元格内输入“星期〞； 在D1单元格内输入“星期一〞； 在E1单元格内输入“星期四〞； 在F1单元格内输入数字2。
翻开“工具〞—“选项〞—“自定义序列〞，查看已有的 自定义序列，可自行定义新的序列。
三、Excel自动填充数据
6
２、多个单元格的自动填充
１〕输入预备： 在G1、G2单元格内分别输入“天气〞、“日期
〞； 在H1、H2单元格内分别输入“5〞、“8〞.
２〕自动填充： 同时选中G1和G2单元格，完成自动填充。 同样方法，对H1和H2单元格进展自动填充，察看屏幕上的变
Excel中的数据输入
教学内容
2
一、Excel单元格的选中 二、Excel单元格直接输入数据 三、Excel自动填充数据Leabharlann 一、Excel单元格的选中3
操作项目 单个单元格 连续多个单元格 单行或单列 连续多行或多列 整个表格 不连续区域
操作练习
操作方法
选中A1单元格
直接单击即可。
选中A3——F3单元格
二、Excel单元格直接输入数据
4
输入练习：
1、在A1单元格中输入“信息〞，在A2单元格中输入数字“6〞； 2、修正A1单元格内容为“信息技术〞。
1、插入点： 选中单元格，直接进入输入形状，输入内容直接显示在该单元格。
UML数据建模PPT课件
• 实现对象类间的多对多关联。
• 需要将类之间的关联也设计成一个类——关联类，把一个多对多的关联 转化成两个一对多的关联。引入的该关联类映射为关系数据库中的一个 关联表，用来映射关联对象。在新增的关联表中设置一个标识符作为主 键，加入两个外键分别指向初始关联的两个关系模式表的主键。
第4章 数据建模
第8页/共73页
• 第三种方法是每个类映射为单个表，每张表中的对象标识符都设为超类的类表中 的对象标识符，在子类的类表中，对象标识符既是主键又是外键。这种方法将创 建过多的表，增加数据库访问时间。
第4章 数据建模
第10页/共73页
10
4. 组合关系映射
• 组合关系是一种特殊的聚集关系，表示“contains-a”关系。向关系模式的映射 可以参照聚集关系。此时整体和部分的所有关系存在很强相互依赖和—致的生命周 期(共生死)，子类(部分)映射成的子表的外键不能为空。
3. 间的关系的集合。
4. 创建域包(domain package)和域(domain)。域可以理解成某一特定的数据 类型，它起的作用和VARCHAR2、NUMBER等数据类型类似，但域是用户定 义的数据类型。
第4章 数据建模
第16页/共73页
16
5. 创建数据模型图(data model diagram)。表、视图等可以放在数据模型图中， 类似于类放在类图中一样。
第4章 数据建模
第3页/共73页
3
• 面向对象系统的类模型向关系数据库模式转换的映射方式主要包括两方面的映射： • 一种是对象类的映射。 • 另一种是类之间关系的映射。
第4章 数据建模
第4页/共73页
4
4.1.1 对象类映射
• 对象类映射主要是指对象标识、属性类型和类三个方面的映射。
• 需要将类之间的关联也设计成一个类——关联类，把一个多对多的关联 转化成两个一对多的关联。引入的该关联类映射为关系数据库中的一个 关联表，用来映射关联对象。在新增的关联表中设置一个标识符作为主 键，加入两个外键分别指向初始关联的两个关系模式表的主键。
第4章 数据建模
第8页/共73页
• 第三种方法是每个类映射为单个表，每张表中的对象标识符都设为超类的类表中 的对象标识符，在子类的类表中，对象标识符既是主键又是外键。这种方法将创 建过多的表，增加数据库访问时间。
第4章 数据建模
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4. 组合关系映射
• 组合关系是一种特殊的聚集关系，表示“contains-a”关系。向关系模式的映射 可以参照聚集关系。此时整体和部分的所有关系存在很强相互依赖和—致的生命周 期(共生死)，子类(部分)映射成的子表的外键不能为空。
3. 间的关系的集合。
4. 创建域包(domain package)和域(domain)。域可以理解成某一特定的数据 类型，它起的作用和VARCHAR2、NUMBER等数据类型类似，但域是用户定 义的数据类型。
第4章 数据建模
第16页/共73页
16
5. 创建数据模型图(data model diagram)。表、视图等可以放在数据模型图中， 类似于类放在类图中一样。
第4章 数据建模
第3页/共73页
3
• 面向对象系统的类模型向关系数据库模式转换的映射方式主要包括两方面的映射： • 一种是对象类的映射。 • 另一种是类之间关系的映射。
第4章 数据建模
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4.1.1 对象类映射
• 对象类映射主要是指对象标识、属性类型和类三个方面的映射。
大数据建模概述PPT优质课件
.
大数据建模过程
基本过程是通过多个学科技术的融合，实现数据 的抽取、管理和分析，达到发现新知识和规律的 目的。
信息挖掘是机器学习与数据库技术的交叉； 利用机器学习的技术分析海量的数据； 利用数据库技术来管理海量的数据。
.
模型构建流程
模型构建通常包括模型建立、模型训练、模型验证 和模型预测四个步骤，但根据不同的数据挖掘类型，在 应用上会有一些细微的不同。
.
医学大数据建模应用案例
[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如 通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未 来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断 变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次 一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢 完成会自动提醒你再次服药。
.
模型的建立是一个反复的过程，需要仔细考察不同 的模型以判断哪个模型对问题是最有用的。
.
大数据建模的技术
人工智能 机器学习 分布式计算 统计学 数据库技术
推荐算法 商务智能 模式识别 联机分析处理
.
医学大数据建模应用
目前大数据有一个前提就是数据。医疗领域的数据有 几种类型，比较完整的是医学影像的数据，像X光、 CT，甚至还包括B超、脑电。这个领域有一些研究， 比如说如何通过医学影像的自动分析来确定病变的位 置，现在有很多放射治疗要对癌细胞的位置进行辐射， 范围越小，接受的辐射量就越小，对病人本身的损害 就越小，利用大数据的分析方法可以确定这个范围。 这个技术现在刚刚产生，按照刚才的推断，医学技术 的产生到使用的时间段越来越短，我们预测到2025年， 一个技术的产生到使用基本上可以在一年之内完成。 这是医学影像的数据。
.
医学大数据建模应用
大数据建模过程
基本过程是通过多个学科技术的融合，实现数据 的抽取、管理和分析，达到发现新知识和规律的 目的。
信息挖掘是机器学习与数据库技术的交叉； 利用机器学习的技术分析海量的数据； 利用数据库技术来管理海量的数据。
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模型构建流程
模型构建通常包括模型建立、模型训练、模型验证 和模型预测四个步骤，但根据不同的数据挖掘类型，在 应用上会有一些细微的不同。
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医学大数据建模应用案例
[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如 通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未 来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断 变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次 一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢 完成会自动提醒你再次服药。
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模型的建立是一个反复的过程，需要仔细考察不同 的模型以判断哪个模型对问题是最有用的。
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大数据建模的技术
人工智能 机器学习 分布式计算 统计学 数据库技术
推荐算法 商务智能 模式识别 联机分析处理
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医学大数据建模应用
目前大数据有一个前提就是数据。医疗领域的数据有 几种类型，比较完整的是医学影像的数据，像X光、 CT，甚至还包括B超、脑电。这个领域有一些研究， 比如说如何通过医学影像的自动分析来确定病变的位 置，现在有很多放射治疗要对癌细胞的位置进行辐射， 范围越小，接受的辐射量就越小，对病人本身的损害 就越小，利用大数据的分析方法可以确定这个范围。 这个技术现在刚刚产生，按照刚才的推断，医学技术 的产生到使用的时间段越来越短，我们预测到2025年， 一个技术的产生到使用基本上可以在一年之内完成。 这是医学影像的数据。
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医学大数据建模应用
第3章第1节数据输入课件
3
Excel中常用的数据类型
Excel中常用的数据类型有哪些呢？
4
Excel中输入数据的方法
Excel中输入数据有两种方法，分别如下：
方法一：单击要输入数据的单元格，直接输入数据。
方法二：先单击单元格，再单击编辑栏，可以在编 辑框中编辑或添加单元格中的数据。
5
1、Excel中输入文本
系统默认的文本显示方式是水平左 对齐，竖直居中对齐。
12
课堂小结
Excel中常用的数据类型； Excel中输入数据的两种方法； Excel中文本、日期和时间、数值的输入方法。
13
作业拓展
利用本节课知识完成下表：
学生基本信息表
姓名 性别 年龄 学号
入学时间
入学成绩
14
同学们： 这节课你有什么收获？
再见
单元格中可显示的数值长度有一定的范围（2003 版本是11位 ），超过这个范围时，以科学记数 情势表示；当超过15位时，15位以后的部分显示 为“0”。
如果需要将数字作为文本处理，需要在开始时 先输入一个单引号“ ’ ”或用=“数字”方式 输入。（单、双引号均在英文模式下输入） Eg:输入文本3，可输入：=“3” 或输入：’3
6
2、输入分数
输入方式：整数部分+空格+分子+斜杠+分母 Eg:输入分数1/6 操作方法：0+空格+1+/+6: 0 1/6
7
注意
输入纯分数时，要先输入0和空 格，否则系统会按日期处理；输入 假分数的时候，应在其整数部
分和分数部分之间加一个空格。
8
输入百分数9输来自货币10输入日期
11
Excel中输入数值（续）
《输入数据建模》课件
4
模型选择与建立
第四步是选择适当的建模技术并建立输入数据模型，以回答研究问题。
常用的输入数据建模方法
线性回归
通过拟合数据到直线来模拟变量之间的线 性关系。
聚类分析
将数据分成不同的组，每个组具有相似的 特征和属性。
决策树
使用树状图结构来支持决策和预测。
神经网络
使用人工神经元模拟神经网络，实现复杂 的计算和决策过程。
案例研究
在这一部分，我们将通过一个实际案例来展示输入数据建模的应用，以便更好地理解和运用所学 知识。
总结与展望
在本课件的最后部分，我们将总结输入数据建模的重要性，并展望未来关于 此主题的发展方向。
输入数据建模的重要性
在这一部分，我们将探讨为什么输入数据建模对于正确理解和解释数据以及 做出准确决策至关重要。
输入数据建模的步骤
1
问题定义
第一步是清晰地定义需要回答的问题是收集足够的数据来支持建模和分析过程，可以使用不同的方法和工具。
3
数据预处理
第三步是对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理。
《输入数据建模》PPT课 件
欢迎大家来到本次关于《输入数据建模》的PPT课件。在本课中，我们将深入 探讨输入数据建模的定义、重要性、步骤以及常用方法，通过案例研究展示 其实际应用，最后进行总结与展望。
课件概述
在这一部分，我们将对本课件进行简要介绍，包括涵盖的主题和目标。
输入数据建模的定义
在这一部分，我们将详细定义输入数据建模，并解释为什么它在数据分析和 决策过程中起着重要的作用。
数据建模ppt演讲稿范文
数据建模ppt演讲稿范文尊敬的老师，亲爱的学弟学妹们：大家好!很高兴能作为20**年全国数学建模竞赛一等奖获得者的代表在此发言。
我是**级本科生***。
我能得到这个全国一等奖，首先，要感谢数学建模基地的全体老师的栽培，感谢学院领导的大力支持，更要感谢06级的学长对我们无私的培训和指导，当然还要感谢和我一起奋战到最后一刻的队友，正是有了你们的关心和支持，我才能取得今天的成绩。
当得知获奖时我内心充满了喜悦和自豪，但是现在，我更多的感觉是一份责任和压力。
人要懂得感恩。
去年，学长花了非常多心血培养我们，他们顶着自己学习的压力给我们备课，然后每周末给我们无私的培训，经常请优秀学长给我们做经验交流会，比赛期间给我们提供了最好的后勤服务，还给我们的论文提出了很多非常有建设性的建议，此外，不光把我们引进数模之门，还经常请我们吃饭，和我们聊大学，我们学到了很多课堂之外的东西。
这种学长带学弟学妹的精神令我非常感动。
现在我要做的是将这种精神无私的传承下去，我也会以同样的方式来帮助在座的各位。
这学期我会给大家开展几次建模相关的培训和一些经验交流会，比赛期间我也会给大家尽全力帮助大家。
大家平时有什么问题都可以跟我联系。
今天我主要是和大家分享一下我的建模之路以及比赛之后的一些心得体会。
我大一下学期就了解到了数学建模竞赛，并在毫无基础的情况下参加了2**年的全国数学建模竞赛。
当时挺失落的，因为什么都没有做出来，不过有了这样的参赛经历感觉收获还是很大的。
大二上学期每个周末乘坐917从良乡到本部参加06级学长对我们的培训，经过培训，我对建模有了一定的理解，从自己漫无目的的探索和琢磨，变为系统的学习和研究，而我也在一点点的努力中前进。
我学习了MAT LAB和Lingo两个数学软件的应用，学习了建模的相关理论，学习了论文的写作等等很多东西。
管理系统模拟--输入数据建模 ppt课件
42
4.5.2
Kolmogorov－Smirnov 检验
• K－S检验是把经验分布函数与所假设分布的分布函数做
比较。使用K－S检验不用确定分段区间，对样本数量也
没有限制。
ppt课件
43
• K－S检验步骤 假设观测到一组样本X1，X2，…，Xn，进行K－S测试的步 骤如下： （1）定义样本的经验分布函数Fn（X）。
• 因此在显著水平取α＝0.05，H0假设被拒绝，即样本数据 不服从所假定的泊松分布。
ppt课件
41
•
在计算χ2统计量时，Ni是分段区间中所包含的样本数量， 换算成占全部样本的比例就可以得到直方图。pi则是所假 设的理论分布的数值出现在分段区间内的概率，代表了概 率密度函数或概率质量。
χ2 统计量可以被理解为直方图与概率密度函数曲线或 线图与概率质量函数曲线偏差曲线的偏差量， χ2 测试则是 定量化的直方图与概率密度或线图与概率质量函数曲线对 比方法。
Fn(x)是数值小于等于X的观测样本占全部样本数目的比例 （2）计算K－S统计量Dn。 Dn是经验分布函数Fn(x）与所假设的分布函数 的最大偏差值。
ppt课件
44
将观测值按照递增的顺序排列X（1）＜X（2）＜…＜X（n）， 分别计算，
•
统计量Dn的值越大，经验分布函数与所假设的分布函数的偏 差越大。 根据将统计量与一定显著水平下的关键值dn,α比较，
ppt课件
22
• 例：观测在．7：00am～7：05am时间段内到达 某十字路口西北拐角的车辆数目。每周观测 5天， 连续观测 20周，在 5分钟内到达的车辆数目列表 4．5中。
ppt课件
23
ppt课件
24
4.4 参数估计 • 用直方图或线图确定样本数据服从的理论分布之后， 还要根据已经观察到的样本计算出理论分布的参数。 如果可以确定理论分布的参数，我们就建立了输入
4.5.2
Kolmogorov－Smirnov 检验
• K－S检验是把经验分布函数与所假设分布的分布函数做
比较。使用K－S检验不用确定分段区间，对样本数量也
没有限制。
ppt课件
43
• K－S检验步骤 假设观测到一组样本X1，X2，…，Xn，进行K－S测试的步 骤如下： （1）定义样本的经验分布函数Fn（X）。
• 因此在显著水平取α＝0.05，H0假设被拒绝，即样本数据 不服从所假定的泊松分布。
ppt课件
41
•
在计算χ2统计量时，Ni是分段区间中所包含的样本数量， 换算成占全部样本的比例就可以得到直方图。pi则是所假 设的理论分布的数值出现在分段区间内的概率，代表了概 率密度函数或概率质量。
χ2 统计量可以被理解为直方图与概率密度函数曲线或 线图与概率质量函数曲线偏差曲线的偏差量， χ2 测试则是 定量化的直方图与概率密度或线图与概率质量函数曲线对 比方法。
Fn(x)是数值小于等于X的观测样本占全部样本数目的比例 （2）计算K－S统计量Dn。 Dn是经验分布函数Fn(x）与所假设的分布函数 的最大偏差值。
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将观测值按照递增的顺序排列X（1）＜X（2）＜…＜X（n）， 分别计算，
•
统计量Dn的值越大，经验分布函数与所假设的分布函数的偏 差越大。 根据将统计量与一定显著水平下的关键值dn,α比较，
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• 例：观测在．7：00am～7：05am时间段内到达 某十字路口西北拐角的车辆数目。每周观测 5天， 连续观测 20周，在 5分钟内到达的车辆数目列表 4．5中。
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4.4 参数估计 • 用直方图或线图确定样本数据服从的理论分布之后， 还要根据已经观察到的样本计算出理论分布的参数。 如果可以确定理论分布的参数，我们就建立了输入
《输入数据建模》PPT课件
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第二章 输入数据建模
物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.5 Stat：fit在输入数据建模中的应用
▪ Stat::Fit是来自Geer Mountain Software()公司的一个软件包，用于帮助分析 确定分布的类型，如果需要的话，还可以提供被分析数据的最 佳拟合。
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第二章 输入数据建模
物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量 ▪ 随机数的产生 ▪ 计算机产生随机数的通常方法是利用一个递推公式：
xnf xn 1,xn 2, xn k
▪
给定了k个初始值 xn1,xn2, xnk ，就可以利用这个递推公式推算
出第k+1个数Xk+1： 。
物流系统仿真 ——从理论到实践
第二章 输入数据建模
刘亮
第二章 输入数据建模
物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量
– 2.1.1 确定性系统和随机系统 – 2.1.2 随机变量与随机数 – 2.1.3 随机数的产生 – 2.1.4 随机数的产生方法
▪ 2.2 数据采集与处理
– 2.2.1 数据的收集 – 2.2.2 随机变量分布的辨识
据模型。
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第二章 输入数据建模
物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.2 数据采集与处理
▪ 随机变量分布的辨识
▪ 随机变量的分布类型确定往往是对采集的数据进行预处理 后进行分布类型的假设。分布类型的假设方法有多种，如果实 际系统的输入数据服从理论分布，会给仿真运行带来很多便利 。
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randomness），又称随机性检验，检验观察到的样本数据之间 是否相互独立，即是否互相拥有影响。如果数据之间没有影响 ，则称数据是独立的或随机的。 ▪ 独立性检验，常用散点图Scatter Plot ，子相关图 Autocorrelation Plot ，趋势段测试Runs Test这3种检验方 法。要全部三种检验都通过才行。
第二章 输入数据建模
物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.5 Stat：fit在输入数据建模中的应用
▪ Stat::Fit是来自Geer Mountain Software()公司的一个软件包，用于帮助分析 确定分布的类型，如果需要的话，还可以提供被分析数据的最 佳拟合。
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第二章 输入数据建模
物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量 ▪ 随机数的产生 ▪ 计算机产生随机数的通常方法是利用一个递推公式：
xnf xn 1,xn 2, xn k
▪
给定了k个初始值 xn1,xn2, xnk ，就可以利用这个递推公式推算
出第k+1个数Xk+1： 。
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第二章 输入数据建模
刘亮
第二章 输入数据建模
物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量
– 2.1.1 确定性系统和随机系统 – 2.1.2 随机变量与随机数 – 2.1.3 随机数的产生 – 2.1.4 随机数的产生方法
▪ 2.2 数据采集与处理
– 2.2.1 数据的收集 – 2.2.2 随机变量分布的辨识
据模型。
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物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.2 数据采集与处理
▪ 随机变量分布的辨识
▪ 随机变量的分布类型确定往往是对采集的数据进行预处理 后进行分布类型的假设。分布类型的假设方法有多种，如果实 际系统的输入数据服从理论分布，会给仿真运行带来很多便利 。
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randomness），又称随机性检验，检验观察到的样本数据之间 是否相互独立，即是否互相拥有影响。如果数据之间没有影响 ，则称数据是独立的或随机的。 ▪ 独立性检验，常用散点图Scatter Plot ，子相关图 Autocorrelation Plot ，趋势段测试Runs Test这3种检验方 法。要全部三种检验都通过才行。
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物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量
▪ 随机数的产生方法
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物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量
▪ 随机数的产生
▪ 平方取中法是最早产生随机数的一种方法，任取一个2k位的数 为种子，乘方后去掉头尾取中间2k位作为第一个随机数，再取 第一个随机数为种子，按相同的方法得到第二个随机数，以此 类推，就可以得到一个随机数列。这种方法的缺点是容易产生 退化，一旦尾数出现0后就无法清除。此外，用这种方法得到 的随机数分布均匀性比较差。
有可能值 ，记其概率 ，则称 为 xk,k1,2,
p k P X x k,k 1 ,2 ,
xk,p k,k 1 ,2 ,
离散型随机变量的分布列。
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物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量
▪ 随机变量与随机数
▪ 随机变量X在一个或多个非退化的实数区间上可以连续取值，
物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
▪ 随机变量与随机数
▪ 设某一次实验产生的样本空间为Ω，X是定义在Ω上的实函 数，即对于Ω内的任一样本点ω， 为一实数，则称X为一个随 机变量。
▪ 若随机变量只能在有限或可列无穷多个（实数）点上取值，
则称该随机变量为离散型随机变量。对于离散型随机变量的所
▪ 2.1 随机数和随机变量
▪ 确定性系统和随机系统
▪ 对于一个离散事件系统而言，如果状态变化及其间隔可以 预先完全确定，则称这个系统为确定性系统。
▪ 如果状态变化及其间隔具备某种不确定性，则称这个系统 为随机系统。
▪ 造成这两种系统不同的根本原因就是随机系统中的随机事 件。
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第二章 输入数据建模
且存在一个非负的实函数f(x)，使得对于任一区间（a，b），
有 ，则称x为连续型随机变量，f(x)为x的概率密度函数。
▪
设X的概率密度函数为
f
x
1, x0,1
0,
x其他
，则X为[0，1]上的均匀分
布函数。在计算机上可产生X的抽样序列 x n ，通常称 x n 为 [0，1]上均匀分布随机变量x的随机数。
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刘亮
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物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量
– 2.1.1 确定性系统和随机系统 – 2.1.2 随机变量与随机数 – 2.1.3 随机数的产生 – 2.1.4 随机数的产生方法
▪ 2.2 数据采集与处理
– 2.2.1 数据的收集 – 2.2.2 随机变量分布的辨识
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第二章 输入数据建模
物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量 ▪ 随机数的产生 ▪ 计算机产生随机数的通常方法是利用一个递推公式：
x nfx n 1 ,x n 2 , x n k
▪
给定了k个初始值 xn1,xn2, xnk ，就可以利用这个递推公式推算
出第k+1个数Xk+1： 。
▪ 假设具有独立均匀分布的随机变量 X1,X2, ,Xm，令 YX1X2Xm， 则Y的分布称为X i 的m折卷积。
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物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量
▪ 随机数的产生方法
▪ （3）合成法
▪ 合成法适用于产生分布函数F为多个分布函数 F1,F2, 的凸函数的
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物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量
▪ 随机数的产生
▪ 同余法是将一组数据通过一系列特定的数字运算，最后利用一 个数字的整除求余，所得的数值就是一个伪随机数。这种特定 的数字运算公式为：
Xn1aXncmodM
其中a为乘法因子，c为加法因子，M为模数（为随机数的周 期）。当a=1时为加法同余；c=0时为乘法同余；a≠1、c≠0时 为混合同余。
▪ 2.3 拟合输入分布与相关性检验
– 2.3.1 拟合优良度检验 – 2.3.2 随机变量的相关与回归分析
▪ 2.4 经验分布
– 2.4.1 连续型变量的经验分布 – 2.4.2 离散型变量的经验分布
▪ 2.5 Stat::Fit在输入数据建模中的 应用
– 2.5.1 用Stat::Fit进行数据检验 – 2.5.2 利用Stat::Fit全自动化拟合 – 2.5.3 利用Stat::Fit进行手工拟合
注：关于输入数据拟合及Stat::Fit应用主要参考了《面向应用的仿真建模与分析:使用 ExtendSim 》（秦天保，王岩峰.清华大学出版社.2009）一书，需要深入学习此部分
Page ▪ 2 内容的读者可从该书中获取相关知识。
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物流流系系统统仿仿真真 ———从从理理论论到到实实践践
▪ ④xF1U即为所需的随机变量。
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物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量
▪ 随机数的产生方法
▪ （2）卷积法
▪ 卷积法就是通过两个或多个随机变量的相加来得到新的具 有某种所希望的分布的随机变量。卷积法可以用来生成爱尔朗 分布、近似正态分布和二项式分布的随机变量。
情况。设对于任意x，Fx
pjFj
x
，其中，p
j
0,
个分布函数。同样，如果jX1 的密度函数可写为j1
pj
f
1，每个
F
x pj fj x
为一
j
，其
j1
中 f j 都是密度函数。
▪ ①产生一个正随机数J，使得 PJjpj,j1,2,
▪ ②计算返回概率分布函数为 F j 的X。
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第二章 输入数据建模
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第二章 输入数据建模
物流系统仿真 ——从理论到实践
▪ 2.1 随机数和随机变量 ▪ 随机数的产生方法 ▪ （1）逆变换法（反函数法） ▪ 如果U U0,1 ，而 F1U 是分布函数 F x 的反函数，则XF1U Fx 。
由随机数U 0,1可直接生成规定分布 F x 的随机数 x 2 。 ▪ ①设随机变量x的分布函数为 F x ； ▪ ②在区间[0,1]上取均匀分布的独立随机变量u； ▪ ③由分布函数的反函数F1U 得到的值即为所需要的随机变量x；