第六章 动态数据分析模型31页PPT
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《数据的分析》PPT课件9
=57（元） 想一想：在上面的问题中，如果不知道调查的 总人数，你还能求平均数吗？
交流反思：
在扇形统计图中，可以 怎样求一组数据的众数、 中位数、平均数？
众数： _面__积__最__大_的__扇__形__所__对_应__的__数__据______; 扇形图中各数据按大小顺序排列，相应
中位数：_的_百__分__比__第__5_0_%__、_5_1_%__两__个__数_据__的_;平均 数是中位数
平均数：_可__以__利_用__加__权__平__均_数__进__行__计__算_____.
例： 某地连续统计了10天日最高气温，并绘 制成如图6-4所示的扇形统计图
(1)这10天中，日最高 气温的众数是多少？
(2)计算这10天日最高 气温的平均值。
解:(1)根据扇形统计图,35℃占的比例最 大,因此日平均气温的众数是35℃. （2）这10天日最高气温的平均值是： 32×10%+33×20%+34×20%+35×30%+36×20% =34.3（℃）
在折线统计图中， 可以怎样求一组 数据的众数、 中位数、平均数？
众数： _同__一_水__平__线__上__出_现__次__数__最__多_的__数__据___;
折线图上，从上到下(或从下到上)处于中间 中位数：_点_所__对__应__的__数_________________;
可以用中位数与众数估测平均数。具体 平均数：计__算__时__可__以_以__这__个__数__为_基__准__用__简__便_算_.法
活动三
小明调查了班级里20 位同学本学期计划购买课 外书的花费情况，并将结 果绘制成了下面的统计图：
(1)在这20位同学中,本学期计划购买课外书的 花费的众数、中位数分别是多少？众数：50元
交流反思：
在扇形统计图中，可以 怎样求一组数据的众数、 中位数、平均数？
众数： _面__积__最__大_的__扇__形__所__对_应__的__数__据______; 扇形图中各数据按大小顺序排列，相应
中位数：_的_百__分__比__第__5_0_%__、_5_1_%__两__个__数_据__的_;平均 数是中位数
平均数：_可__以__利_用__加__权__平__均_数__进__行__计__算_____.
例： 某地连续统计了10天日最高气温，并绘 制成如图6-4所示的扇形统计图
(1)这10天中，日最高 气温的众数是多少？
(2)计算这10天日最高 气温的平均值。
解:(1)根据扇形统计图,35℃占的比例最 大,因此日平均气温的众数是35℃. （2）这10天日最高气温的平均值是： 32×10%+33×20%+34×20%+35×30%+36×20% =34.3（℃）
在折线统计图中， 可以怎样求一组 数据的众数、 中位数、平均数？
众数： _同__一_水__平__线__上__出_现__次__数__最__多_的__数__据___;
折线图上，从上到下(或从下到上)处于中间 中位数：_点_所__对__应__的__数_________________;
可以用中位数与众数估测平均数。具体 平均数：计__算__时__可__以_以__这__个__数__为_基__准__用__简__便_算_.法
活动三
小明调查了班级里20 位同学本学期计划购买课 外书的花费情况，并将结 果绘制成了下面的统计图：
(1)在这20位同学中,本学期计划购买课外书的 花费的众数、中位数分别是多少？众数：50元
数据分析模型PPT模板
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的文字 2. 添加您的文字
添加您的文字： • 添加您的文字 • 添加您的文字 • 添加您的文字 添加您的文字： 1. 添加您的文字 2. 添加您的文字
添加您的文字
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河南 廊坊
西北 邢台
省内 东北 内蒙 山西 张家口
邯郸 石家庄
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动态数列分析PPT课件
• 定基发展速度
• 观察期内各个环比发展速度的连乘积等于最末期的定基发展速度； 相邻两期的定基发展速度用后者除以前者，等于相应的环比发展 速度。
第25页/共37页
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增长速度
• 增长速度也叫增长率，是增长量与基期水平之比，用于描述现象的相 对增长程度。即用以说明报告期水平比基期水平增长（或降低）了若 干倍或百分之几。它可以根据增长量求得，也可以根据发展速度求得。 其计算公式为：
(15.2 14.2) 2 (14.2 17.6) 4 (17.6 16.3)3 (17.6 15.8)3
2
2
2
2
2433
16.0(元)
第15页/共37页
返回
相对数或平均数动态数列的序时平均数
相对数动态数列或平均数动态数列是由相互联系的两个绝对数动态数列对比 构成的，因此要先分别计算出这两个绝对数动态数列的序时平均数，然后 进行对比，求得相对数或平均数动态数列序时平均数。用c代表相对数或 平均数，其分子和分母数值分别用a和b表示，则计算公式为：
第35页/共37页
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季节变动的测定
测定季节变动的主要方法是计算季节比率来反映季节变动的程度。 季节比率高说明“旺季”，反之说明淡季”。计算季节比率的方法 有按月(季)平均和长期趋势剔除法，前者包含长期趋势的影响，后 者是纯粹的季节变动。
按月(或按季)平均法
长期趋势剔除法
为了从动态数列中剔除长期趋势影响，必须用移动平均法或趋势方 程计算得到趋势值T。如果已求得趋势方程，则b便是平均增长量， 可直接从各年同月平均数中剔除增量后计算季节比率。
增长量
• 增长量是动态数列中的报告期水平与基期水平之差，用于说明现象 在观察期内增加或减少的绝对数量。
数据分析方法及模型PPT课件
C P(C) C =t 0.5 C =f 0.5
C
P(R/C) C=t C=f
R=t
0.8 0.2
R
R=f
0.2 0.8
P(S/C) C=t C=f
S S=t
0.1 0.5
S=f
0.9 5
W
P(W /RS) W=t W=f
R S = t,t 0 .9 9 0 .0 1
R S = t,f 0 .9 0 .1
因为依赖和独立关系是人们日常推理的基本工具，而且人类知识的基本结
构也可以用依赖图来表达
7
贝叶斯网与概率推理
推理（inference）是通过计算回答查询（query）的过程 使用概率方法进行不确定性推理就是：
（1）把问题用一组随机变量 X{X1, ,Xn}来刻画 （2）把关于问题的知识表示为一个联合概率分布
W=f
0.01 0.1
0 .1
0 .9
简单易行，当P(E=e)很小时，算法效率低，收敛速度慢 17
2.似然加权法
重要性抽样法
避免逻辑抽样因舍弃样本而造成的浪费
按拓扑序对每个变量X进行抽样：当X不是证据变量时，抽样方 式与逻辑抽样法一样；当X是证据变量时，则以X的观测值作为 抽样结果
保证了每个样本都与证据E=e一致，从而可以利用，不必舍弃
16
重要性抽样法
假设通过抽样过程获得了m个独立样本D1，D2，…，Dm，其中
满足E=e的有me个，而在这me个样本中，进一步满足Q=q的有
mq,e，有
P ( Q q ,E e ) m 1 i m 1Q q ( D i) P ( E D e i ( ) D i) P ( D i ) m 1 i m 1Q q ( D i)E e ( D i ) m m q , e
规划与决策-模型决策法(ppt 35页)
0,0 0,0 2,0 0,0 2,0 3,0 1,0 0,0
时序规划问题
(4) 延误的工作项目最少
第1步：运用先到期者优先的原则排出工作的初始次序。如果已经没有工作被 延误，这便是最优解，否则，则进行第2步。
第2步：在安排的时序中找到1项延误的工作。 第3步：找出第2步所找工作之前（包括这一工作本身）加工时间最长的工作。 第4步：将这一工作从时序安排中抽出来，并更新相应的时间。如果仍然有被
第3步：到C之前，包括C在内，加工时间最长的工作是B，加工时间为5。
时序规划问题
第4步：抽出工作B，更新相关的时间：
工作
GCA E F D H
到期时间
2 8 13 14 20 30 36
开始加工时间 0 2 5 7 11 18 26
加工时间
232 4 7 8 3
完成加工时间 2 5 7 11 18 26 29
ABCDE FGH 25384723
AGCHE B FD 22334578
0,0 2,0 4,0 7,0 10,0 14,0 19,0 26,0 2,0 4,0 7,0 10,0 14,0 19,0 26,0 34,0
以“加工时间最短者优先”为原则
时序规划问题
(3) 到期日最近者原则
B
C
D
E
F
G
H
规划与决策
约束条件：
5 x1+10 x2+7 x3
≤ 8000
6 x1+4 x2+8 x3+6 x4+4 x5 ≤12000
3 x1+2 x2+2 x3+3 x4+2 x5 ≤10000
xi
第6章 动态模型45页PPT
有分支时要在分支路径中注明 分支条件
分岔用来开始并行处理 联结用于把并行处理转换为
单个处理
6.2 活动图
6.2.1 定义活动图 ATM机“登录”用例的活动 图
6.2 活动图
6.2.1 定义活动图
游泳道将活动图的活动状态分组，每一组表示负 责那些活动的业务组织，直接显示动作在哪一个 业务组织中执行
第6章 动态模型
教学要求
理解：动态建模在软件开发中的作用，动态模型与静 态模型的关系。
掌握：动态建模的方法。
6.1 动态模型概述
一个完整的模型必然描述系统的静态和动态两个方面 静态模型重在描绘系统的组成结构 动态模型描述系统的行为
UML提供如下动态模型：交互图（顺序图和协作图）、状态图、活动图
meidix/ ystdzkj/ ystmach/ ystcode/ hthqdb/023midea/bbs/
gz-bestally/
gz-bestally/ cwb1024..163/manage/#m=0&t=0
.sina/
gz-bestally/ gzdzbjbw/adminbeat/index.asp
状态图用来描述某一特定对象所有可能的状态及状态间的转移， 是对类图的补充
顺序图用来描述对象间的动态交互关系，着重体现对象间消息传 递的时间顺序
协作图用来描述相互协作的对象的交互关系和关联关系，着重体 现对象间的静态关联关系
活动图主要用于描述用例内部的工作流程
6.2 活动图
本节教学要求
3a1 用例终止 4．系统记录并显示该预约
4a 输入的预约人数多于餐桌能容纳的人数 4a1 系统发出一个警告信息，询问用户是否想要继续预约 4a1a 如果回答“否”，用例将不进行预约而终止 4a1b 如果回答“是”，预约将被输入，并附有一个警告标志
分岔用来开始并行处理 联结用于把并行处理转换为
单个处理
6.2 活动图
6.2.1 定义活动图 ATM机“登录”用例的活动 图
6.2 活动图
6.2.1 定义活动图
游泳道将活动图的活动状态分组，每一组表示负 责那些活动的业务组织，直接显示动作在哪一个 业务组织中执行
第6章 动态模型
教学要求
理解：动态建模在软件开发中的作用，动态模型与静 态模型的关系。
掌握：动态建模的方法。
6.1 动态模型概述
一个完整的模型必然描述系统的静态和动态两个方面 静态模型重在描绘系统的组成结构 动态模型描述系统的行为
UML提供如下动态模型：交互图（顺序图和协作图）、状态图、活动图
meidix/ ystdzkj/ ystmach/ ystcode/ hthqdb/023midea/bbs/
gz-bestally/
gz-bestally/ cwb1024..163/manage/#m=0&t=0
.sina/
gz-bestally/ gzdzbjbw/adminbeat/index.asp
状态图用来描述某一特定对象所有可能的状态及状态间的转移， 是对类图的补充
顺序图用来描述对象间的动态交互关系，着重体现对象间消息传 递的时间顺序
协作图用来描述相互协作的对象的交互关系和关联关系，着重体 现对象间的静态关联关系
活动图主要用于描述用例内部的工作流程
6.2 活动图
本节教学要求
3a1 用例终止 4．系统记录并显示该预约
4a 输入的预约人数多于餐桌能容纳的人数 4a1 系统发出一个警告信息，询问用户是否想要继续预约 4a1a 如果回答“否”，用例将不进行预约而终止 4a1b 如果回答“是”，预约将被输入，并附有一个警告标志
第六章 动态数据分析模型
第六章 动态数据分析模型
内容
一．动态数据及其的特点 二．动态数据的模型分类 三．动态数据建模方法和建模步骤 四．周期分析 五．时间序列预测 六．灰色系统建模 七．系统动力学建模
一、动态数据
• 是指观察或记录下来的一组按时间先后 顺序排列起来的数据序列
1.1 数据特征
• 构成
– 时间 – 反映现象在一定时间条 件下的数量特征的指标 值
序列的长度n k为谐波个数，最大取n/2的整数部分 TK为第k个波的周期
n Tk k
1 2 (a k bk2 ) 2
振幅 AK2
2 sk
功率谱
预测模型
x(t ) a0 (a j cos(
j 1 m
2 K j n
(t 1)) b j sin(
2 K j n
(t 1)))
• T时刻的值与过去的值没有关系
• 研究中可供对比的背景
– 白噪声检验
时间域和频率域
• 时间域
– 时间t作为自变量 – 离散 – 使用差分方程和相关函 数进行研究
• 频率域
– 假设随机过程是不同的 正弦函数和余弦函数叠 加（积分）的结果 – 基于傅里叶变换 – 谱分析
• 自回归模型
• 周期分析
4.2 周期分析
平稳序列的统计性质
• 常数均值 • 自协方差函数和自相关函数只依赖于时 间的平移长度而与时间的起止点无关
如果是平稳 的，那么
2）自相关函数
• 同一序列不同时间间 隔的相关性 • 自相关函数的性质
– 规范性 – 对称性
ˆk
( x x )( x
t 1 t n t 1 t
nk
t k 2
过差分
内容
一．动态数据及其的特点 二．动态数据的模型分类 三．动态数据建模方法和建模步骤 四．周期分析 五．时间序列预测 六．灰色系统建模 七．系统动力学建模
一、动态数据
• 是指观察或记录下来的一组按时间先后 顺序排列起来的数据序列
1.1 数据特征
• 构成
– 时间 – 反映现象在一定时间条 件下的数量特征的指标 值
序列的长度n k为谐波个数，最大取n/2的整数部分 TK为第k个波的周期
n Tk k
1 2 (a k bk2 ) 2
振幅 AK2
2 sk
功率谱
预测模型
x(t ) a0 (a j cos(
j 1 m
2 K j n
(t 1)) b j sin(
2 K j n
(t 1)))
• T时刻的值与过去的值没有关系
• 研究中可供对比的背景
– 白噪声检验
时间域和频率域
• 时间域
– 时间t作为自变量 – 离散 – 使用差分方程和相关函 数进行研究
• 频率域
– 假设随机过程是不同的 正弦函数和余弦函数叠 加（积分）的结果 – 基于傅里叶变换 – 谱分析
• 自回归模型
• 周期分析
4.2 周期分析
平稳序列的统计性质
• 常数均值 • 自协方差函数和自相关函数只依赖于时 间的平移长度而与时间的起止点无关
如果是平稳 的，那么
2）自相关函数
• 同一序列不同时间间 隔的相关性 • 自相关函数的性质
– 规范性 – 对称性
ˆk
( x x )( x
t 1 t n t 1 t
nk
t k 2
过差分
动态数列的速度分析PPT模板
环比发展速度是以报告期水平与前一 时期水平之比计算的发展速度，它用 来说明报告期水平已经发展到了前一 期水平的百分之几（或多少倍），以 表明这种现象逐期的发展程度。
5
如果计算的单位时期为一年，这个指标也可叫作“年速 度”。这两种发展速度可用公式表示如下： 定基发展速度：
Ri
ai a0
(i
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1，2，
利用以上关系，我们可以进行相互推算。
（4-20）
7
在实际工作中，时常还要计算年距发展速度指标。它是报告期发
展水平与上年同期发展水平之比，用公式表示如下：
年距发展速度
报告期发展水平 上年同期发展水平
（4-21）
计算年距发展速度也可以消除季节变动的影响，表明本期比上年 同期的相对发展程度。
8
【例4-9】 某地区2015年第一季度钢产量为300万吨，2014年第一季度钢产量为
增长速度
增长量 基期水平
（4-22）
10
增长速度和发展速度既有区别又有联系。两者的区别
在于概念不同：
➢ 增长速度表示社会经济现象报告期比基期增长的
程度，
➢ 而发展速度则表示报告期与基期相比发展到了什
么程度。
两者的联系可用以下公式表示：
增长速度
增长量 基期水平
报告期水平 基期水平 基期水平
发展速度
，n)
环比发展速度：
Ri
ai ai1
(i
1，2，
，n)
（4-17） （4-18）
6
定基发展速度和环比发展速度之间的关系如下：
（1）定基发展速度等于环比发展速度的连乘积，即
an
ai
a0
ai1