Что такое статистическое моделирование?

Статистическое моделирование — это сложный метод генерации выборочных данных и составления реальных прогнозов с использованием многочисленных статистических моделей и явных предположений. В этом процессе существует математическая связь между случайными и неслучайными величинами. Это позволяет ученым, работающим с данными, видеть корреляции между случайными величинами и стратегически анализировать информацию.

Применяя статистические модели к необработанным данным, статистическая модель может генерировать понятные визуализации, которые позволяют специалистам по данным обнаруживать корреляции между переменными и генерировать прогнозы. Данные переписи населения, данные общественного здравоохранения и данные социальных сетей являются примерами типичных наборов данных для статистического анализа.

Поднимите свои навыки специалиста по данным на новый уровень с помощью магистерской программы Data Scientist от IBMExplore Programme

Причины изучить статистическое моделирование

Если вы хотите продолжить карьеру в области статистики, вы должны сначала изучить статистику. С той же точки зрения статистическое моделирование будет очевидным требованием. Он помогает вам собрать необходимые данные, провести правильный анализ и правильно представить результаты со статистическим пониманием. Статистическое моделирование позволяет легко делать научные открытия, суждения на основе данных и прогнозы.

Более того, это обеспечит вам четкое и глубокое понимание любой идеи из любого предмета. Статистические аналитики используют данные, чтобы понимать типичные проблемы и решать их, избегая при этом неверных суждений. Учитывая важность суждений и мнений, основанных на данных, крайне важно оценить качество представленного вам анализа.

Статистика – это больше, чем просто цифры и факты. Напротив, это совокупность знаний и методов, которые позволяют вам последовательно учиться на данных. Статистическое моделирование, основанное на количественных фактах, может помочь вам отличить обоснованные и сомнительные выводы. Анализы и прогнозы статистиков вполне надежны. Статистик может помочь следователям избежать многочисленных аналитических ошибок.

Методы статистического моделирования в анализе данных

Линейная регрессия

Линейная регрессия основана на использовании линейных уравнений для представления связи между двумя переменными, одна из которых является зависимой, а другая независимой. Его классифицируют на две категории следующим образом:

Простая линейная регрессия. Этот метод использует одну независимую переменную для прогнозирования зависимой переменной с использованием наилучшей линейной корреляции.

Множественная линейная регрессия. Этот метод требует более одной независимой переменной для прогнозирования зависимой переменной, предлагая наилучшую линейную зависимость.

Классификация

Классификации делят данные на отдельные категории, что позволяет более точно прогнозировать и анализировать. Этот подход позволяет эффективно анализировать очень большие наборы данных. Существует два основных метода классификации:

Когда зависимая переменная является дихотомической или бинарной, используется подход регрессионного анализа, называемый логистической регрессией. Статистический анализ используется для объяснения и прогнозирования данных и взаимосвязей между номинальными независимыми переменными и зависимыми двоичными переменными.

Дискриминантный анализ: априори в этом анализе относится к двум или более кластерам (популяциям), а свежий набор данных сортируется в один из известных кластеров на основе рассчитанных характеристик. В результате теорема Байеса применяется для определения каждого из классов ответов с точки зрения вероятности для класса ответа с учетом значений «X».

Древовидные методы

Пространство предикторов разделено на простые разделы с использованием древовидной технологии. Подход на основе дерева решений получил свое название от того факта, что набор правил разделения может быть описан в виде дерева. Этот метод можно применять как к ситуациям регрессии, так и к ситуациям классификации. В этом методе используются различные методологии, включая пакетирование, повышение и алгоритм случайного леса.

Обучение без присмотра

Глубокое обучение: алгоритм, который вознаграждает положительные результаты и наказывает шаги, которые приводят к отрицательным результатам, чтобы изучить идеальную процедуру.
Кластеризация с помощью K-средних: собирает заданное количество точек данных в кластеры на основе общих черт.
Кластеризация на основе иерархий: создает дерево кластеров, которое помогает в разработке многоуровневой иерархии кластеров.

Передискретизация

Методы повторной выборки адаптируемы и удобны для пользователя. Они часто превосходят непараметрические подходы по мощности, приближаются, а иногда и превосходят мощность параметрических методов. Рандомизация, метод Монте-Карло, бутстрап и складной нож — это четыре основные формы процедур повторной выборки. Эти подходы можно использовать для построения доверительных диапазонов для оценки параметра на основе распределения статистики на основе наших данных. Их также можно использовать для получения p-значений или критических значений путем построения распределения статистики на основе нулевой гипотезы.

Нелинейные методы

Наблюдаемые данные моделируются с использованием нелинейной комбинации параметров модели, которая зависит от одного или нескольких независимых факторов. Затем данные подбираются с использованием подхода последовательной аппроксимации.

Как строить статистические модели

Построение модели — выбор предикторов — является одним из самых сложных навыков в области статистики, которому нужно обучать. Трудно описать процессы, поскольку на каждом этапе нужно анализировать ситуацию и принимать решение о дальнейших действиях. Это значительно проще, если вы используете просто прогнозные модели и не заботитесь о связях между переменными. Перейдите к модели пошаговой регрессии. Позвольте фактам составить для вас лучший прогноз. Но если цель состоит в том, чтобы ответить на учебный вопрос об отношениях, вам придется испачкать руки.

Шаг 1

Первым шагом будет выбор статистической модели, которая наилучшим образом соответствует вашим потребностям. Сначала вы должны решить, хотите ли вы обрабатывать конкретный запрос или делать прогнозы на основе большого количества факторов. Учитывайте, сколько объясняющих и зависимых переменных доступно. Сколько переменных вам нужно включить в модель? Какова связь между зависимыми переменными и объясняющими переменными?

Шаг 2

Определившись со статистической моделью, начните с описательной статистики и графиков. Визуализация данных поможет вам выявить ошибки и понять переменные и их поведение. Создавайте предикторы, чтобы изучить, как взаимодействуют связанные переменные и что происходит при объединении наборов данных.

Шаг 3

Крайне важно уловить связь между предполагаемыми предикторами и их связью с результатами. Для этого вы должны вести надлежащий учет результатов, с контрольными переменными или без них. Вы также можете вначале удалить несущественные переменные, сохранив при этом все переменные в модели.

Шаг 4

Вы можете помнить о ключевых вопросах исследования, анализируя существующие корреляции между переменными, проверяя и классифицируя каждый предполагаемый предиктор.

Шаг 5

Данные можно собирать, систематизировать, анализировать, интерпретировать и разрабатывать с использованием программного обеспечения для статистического моделирования. Эта программа имеет функции визуализации, моделирования и анализа данных, которые помогают автоматизировать весь процесс.

Машинное обучение против статистического моделирования

Алгоритм машинного обучения — это алгоритм, который может учиться на данных без необходимости программирования на основе правил. Статистическое моделирование, с другой стороны, представляет собой формализацию связей между переменными в форме математических уравнений.

В то время как статистические модели предназначены для обнаружения и объяснения корреляций между переменными, модели машинного обучения предназначены для того, чтобы делать точные прогнозы без использования явного программирования. Хотя некоторые статистические модели могут генерировать прогнозы, их точность обычно не на должном уровне, поскольку они не могут отразить сложные взаимодействия данных. С другой стороны, хотя модели МО могут давать более точные прогнозы, их труднее понять и объяснить.

Машинное обучение — это отрасль информатики и искусственного интеллекта, занимающаяся разработкой систем, которые могут учиться на данных, а не на явно написанных инструкциях. Опять же, статистическое моделирование — это раздел математики, который занимается определением взаимосвязей между переменными, чтобы предсказать результат.

Статистическое моделирование против математического моделирования

Модели, управляемые данными, — это статистические модели, которые требуют сопоставления переменных ответа с другими данными с использованием различных кривых и подходов. Примеры включают линейные, экспоненциальные, многомерные модели, gam и glm. В отличие от математических моделей, которые основаны на физике и часто называются подходом из первых принципов. Дифференциальные уравнения, в общем, описывают систему.

Статистические модели недетерминированы, что означает, что выходные данные не полностью определяются требованиями, поэтому одни и те же входные данные могут давать разные результаты для последовательных прогонов. Если начальные и граничные условия одинаковы, математические модели детерминированы и всегда будут давать один и тот же результат.

Поскольку статистика является частью математики, многие люди могут утверждать, что статистические модели являются подмножеством математических моделей. С другой стороны, математические модели обычно точны, задаются уравнениями и могут содержать или не содержать статистику.

Когда использовать статистическое моделирование?

Статистические модели имеют широкий спектр применений в науке о данных, машинном обучении, инженерии и исследовании операций. Эти модели имеют широкий спектр реальных применений. Первый из них – пространственное моделирование. Он сотрудничает с графической информационной системой (ГИС) для создания связи между процессами и атрибутами в географическом пространстве.

Анализ выживания также использует статистические модели для определения промежутка времени, в течение которого происходит набор событий. Анализ выживаемости иногда называют анализом надежности, моделированием продолжительности или анализом истории событий, в зависимости от области исследования. Эти модели используются для прогнозирования времени до события (TTE). Анализ выживания, например, дает ответы на такие вопросы, как, сколько времени потребуется на разрядку первого патрона после приобретения пистолета. Следующее применение этого метода — анализ временных рядов.

Часто задаваемые вопросы

1. Что подразумевается под статистическим моделированием?

Метод применения статистического анализа к набору данных известен как статистическое моделирование. Статистическая модель — это математическое представление наблюдаемых данных (или математическая модель).

2. Что такое статистическое моделирование на примерах?

3. Какова цель статистического моделирования?

Цель статистического моделирования — собрать выборочные данные и сделать прогнозы о реальном мире. Это позволяет ученым, работающим с данными, видеть корреляции между случайными величинами и стратегически анализировать информацию.

4. Как узнать, какую статистическую модель использовать?

Форма связей между зависимыми и объясняющими переменными также может влиять на выбор статистической модели.

5. Чем статистическая модель отличается от математической модели?

6. Являются ли статистические модели машинным обучением?

Статистическая модель — это применение статистики для создания представления данных, а затем выполнения анализа, чтобы выявить любые корреляции между переменными или получить ценную информацию. Машинное обучение — это применение математических и/или статистических моделей для получения обширных знаний о данных и составления прогнозов.

Заключение

Если вас интересует статистическое моделирование, то вы можете стать идеальным кандидатом на должность специалиста по данным. Эти люди играют важную роль в понимании различных тенденций и прогнозировании будущих событий. Узнайте больше о статистическом моделировании и других темах, связанных с анализом данных, в программе профессиональных сертификатов Simplilearn в программе Data Science.

Это фантастическая программа, разработанная в сотрудничестве с Университетом Пердью и IBM, которая поможет вам научить вас критически важным темам, таким как R, Python, методы машинного обучения, понятия НЛП и визуализация данных с помощью Tableau.

Карьера вашей мечты начинается прямо сейчас!

Что такое статистическое моделирование? | Простое обучение

Причины изучить статистическое моделирование