下面是小编整理的数据分析：参数估计与置信区间（共含8篇），欢迎您能喜欢，也请多多分享。同时，但愿您也能像本文投稿人“chentt”一样，积极向本站投稿分享好文章。
我们总是希望能够从一些样本数据中去探究数据总体的表现特征，在网站数据分析中也是如此，我们试图从最近几天的数据表现来推测目前网站的整体形势是怎么样的，有没有变好或者变差的信号，但当前几天的数据无法完全代表总体，所以这里只能使用“估计”，同时，网站的数据始终存在波动，将最近时间段的数据作为抽样样本很可能数据正好处于较低或者较高水平，所以我们用样本得到的估计值不可能是无偏差的，我们同时需要去评估这个估计值可能的变化区间。
参数估计（Parameter Estimation）是指用样本的统计量去估计总体参数的方法，包括点估计和区间估计。
点估计（Point Estimation）是用抽样得到的样本统计指标作为总体某个未知参数特征值的估计，是一种统计推断方法。
一般对总体参数的估计会包括两类：一种是用样本均值去估计总体均值，对应到网站数据中的数值型指标，比如网站每天的UV，我们可以用近一周的日均UV去估计目前网站每天唯一访客数量的大体情况；另外一种是用样本概率去估计总体概率，对应到网站数据中的比率型指标，比如网站的目标转化率，我们可以用近3天的转化率去预估网站当天目标转化的水平；同时我们会计算样本的标准差来说明样本均值或者概率的波动幅度的大小，从而估计总体数据的波动情况。
点估计还包括了使用最小二乘法对线性回归做曲线参数的拟合，以及最大似然估计的方法计算样本集分布的概率密度函数的参数。
区间估计（Interval Estimation）是依据抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，估算总体的未知参数可能的取值区间。区间估计一般是在一个既定的置信水平下计算得到总体均值或者总体概率的置信区间（Confidence Interval），一般会根据样本的个数和标准差计算得到总体的标准误差，根据点估计中用样本均值或样本概率估计总体均值或总体概率，进而得出一个取值的上下临界点，
我们可以将样本标准差记作S，如果我们抽样获取的有n个样本，那么总体的标准差σ就可以用样本标准差估算得到：
从这个公式中我们可以看到大数定理的作用，当样本个数n越大时，总体指标差σ越小，样本估计值越接近总体的真实值。Excel的图表里面也提供了添加“误差线”的功能：
有了总体的标准差σ，我们就可以使用区间估计的方法计算总体参数在一定置信水平下的置信区间，置信区间（Confidence Interval）给出了一个总体参数的真实值在一定的概率下会落在怎么样的取值区间，而总体参数落在这个区间的可信程度的这个概率就是置信水平（Confidence Level）。
根据Z统计量的计算公式：
假如在1-α的置信水平下，则总体均值μ的置信区间为：
这里样本均值和标准差都可以根据抽样的结果计算得到，所以在既定置信水平的条件下，我们只要查Z值表（Z-Score）得到相应的Z值就可以计算得到总体均值的置信区间。对于置信水平或者叫置信度的选择，在统计学中一般认为95%的置信度的结果具有统计学意义，但其实在互联网领域数据的分析中不需要这么高的置信度，我们有时也会选择80%或者90%的置信度，相应的Z值见下表：
置信水平1-α对应Z值Zα/295%1.9690%1.6580%1.28
对于总体概率的估计，在具备足够样本数量的条件下，我们用样本概率p预估总体概率，而总体概率的标准差则是sqrt(p(1-p)/n)，同样可以计算得到置信区间。
空间成像模糊特性分析与模糊参数估计
在空间平台上的成像系统近距离拍摄空间目标时,由于目标和镜头之间以及成像系统与承载平台之间的相时运动,导致图像中目标与背景存在不同尺度的模糊,对目标的模糊参数估计以及模糊恢复造成很大的干扰.针对这种运动背景下存在运动目标的`目标图像模糊参数估计问题,本文提出了基于成像时刻航天器相对运动的先验知识的参数估计方法,取得了良好的效果.
作 者：朱怡 秦世引 ZHU Yi QIN Shi-yin 作者单位：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,100083 刊 名：微计算机信息 PKU英文刊名：MICROCOMPUTER INFORMATION 年，卷(期)： 24(30) 分类号：V557+.4 关键词：空间监视 运动模糊参数鉴别 轨道动力学船载设备动态测量数据的建模与参数估计
时间序列分析采用参数模型方式对动态数据进行分析与处理,通过对动态数据建立参数模型来获取动态数据的统计特性.对航天测量船外弹道测量数据,先采用3次B样条函数作为误差分离工具,分离出各测量元素的残差序列,然而运用时序模型选择方法、定阶准则及参数估计方法,为分离出的'残差序列建立时间序列模型,确定各个残差序列的模型类型和阶数,估算出其系数,并对拟合结果作独立性检验.
作 者：张忠华 李晓勇 冯鸿奎 陈贵明 张同双 ZHANG Zhong-hua LI Xiao-yong FENG Hong-kui CHEN Gui-ming ZHANG Tong-shuang 作者单位：中国卫星海上测控部,江苏,江阴,214431 刊 名：无线电工程 英文刊名：RADIO ENGINEERING OF CHINA 年，卷(期)：2008 38(5) 分类号：V557+.5 关键词：平稳随机过程 时间序列分析 海上航天测量,外测数据 时序建模 误差特性分析聚集数据线性模型参数估计的相对效率与广义相关系数
对于聚集数据的`线性模型,本文给出了Peter-Karsten估计相对于最佳线性无偏估计的一个相对效率,得到了相对效率的下界,讨论了该相对效率与广义相关系数的关系.
作 者：周永正 ZHOU Yong-zheng 作者单位：景德镇陶瓷学院,信息工程学院,江西,333403 刊 名：大学数学 PKU英文刊名：COLLEGE MATHEMATICS 年，卷(期)： 25(2) 分类号：O212.1 关键词：聚集数据 相对效率 线性模型 Peter-Karsten估计大数据与统计学分析方法比较论文
基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。
随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模（甚至是总体）数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。
1、大数据的界定
根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big， too fast， or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大（Volume）；二是流动性大（Velocity），典型的如微博；三是种类多（Variety），多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据；四是价值大（Value），这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。
Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本；要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。
2、大数据与统计学分析方法的联系
从18世纪中叶至今，统计学已经经历了两百多年的发展历程，不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维，也将会对人类的价值体系、知识体系和生活方式产生重要影响，甚至引发重大改变。作为两种认知世界和事物规律的基本方法，它们在以下两个方面存在紧密关联。
（1）挖掘事物规律的基本思想一致。统计学（statistics）探索事物规律的基本方法是：通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析和总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。对于大数据，维克托指出，大数据思维的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识。通过这两个定义可以看出，不论是传统的统计学方法还是新兴的大数据分析方法，都是以数据为基础来揭示事物特征以及发展趋势的。
（2）均采用量化分析方式。大数据分析的基础是数据化，也就是一种把各种各样现象转变为可制表分析的量化形式的过程。不论是传统统计学中所应用的数据（定性和定量数据），还是大数据时代即将被转化和采用其他形式数据（如文字、图像等），最终都是通过量化分析方法来揭示数据中所蕴含的事物特征与发展趋势。
3、大数据与统计学分析方法的区别
（1）基础数据不同。在大数据时代，我们可以获得和分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机抽样。这意味着，与传统统计学数据相比，大数据不仅规模大，变化速度快，而且数据来源、类型、收集方法都有根本性变化。
①在数据来源方面，在大数据背景下，我们需要的纷繁多样的数据可以分布于全球多个服务器上，因此我们可以获得体量巨大的数据，甚至是关于总体的所有数据。而统计学中的数据多是经由抽样调查而获得的局部数据，因此我们能够掌握的事“小数据量”。这种情况下，因为需要分析的数据很少，所以必须尽可能精确的量化我们的数据。综上，大数据情况下，分析人员可以拥有大量数据，因而不需要对一个现象刨根问底，只需要掌握事物大体的发展方向即可；然而传统的小数据情况下则需要十分注意所获得数据的精确度。
②在数据类型与收集方面，在既往模式下，数据的收集是耗时且耗力的，大数据时代所提出的“数据化”方式，将使得对所需数据的收集变得更加容易和高效。除了传统的数字化数据，就连图像、方位、文本的字、词、句、段落等等，世间万物都可以成为大数据范畴下的数据。届时，一切自然或者社会现象的事件都可以被转化为数据，我们会意识到本质上整个世界都是由信息构成的。
（2）分析范式不同。在小数据时代，我们往往是假想世界是如何运行的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。也就是说，传统统计实证分析的基本范式为：（基于文献）提出理论假设—收集相关数据并进行统计分析—验证理论假设的真伪。然而，在不久的将来，我们将会在大数据背景下探索世界，不再受限制于传统的`思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，我们对事物的研究始于数据，并可以发现以前不曾发现的联系。换言之，大数据背景下，探索事物规律的范式可以概括为：数据观察与收集——数据分析——描述事物特征/关系。
（3）数据分析方法不同。传统统计学主要是基于样本的“推断分析”，而大数据情境下则是基于总体数据的“实际分析”，即直接得出总体特征，并可以分析出这些特征出现的概率。
（4）分析视角不同。传统的实证统计意在弄清事物之间的内在联系和作用机制，但大数据思维模式认为因果关系是没有办法验证的，因此需要关注的是事物之间的相关关系。大数据并没有改变因果关系，但使因果关系变得意义不大，因而大数据的思维是告诉我们“是什么”而不是“为什么”。换言之，大数据思维认为相关关系尽管不能准确地告知我们某事件为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生，因此相关关系的发现就可以产生经济和社会价值了。
4、结语
综上，相对于传统而言，大数据思维主要包括三个重大转变。首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析捎来能够的数据样本；其次，研究人员应乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性；最后，认知世界的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。以上三个转变构成了大数据思维的核心。在统计学的进一步应用和发展完善过程中，需要结合以上转变所产生的挑战，思考有效的统计学发展对策。
采集到的数据一般是以表的形式存储的
字段与记录
数据类型(字符、数值)
一维表与二维表
表的转置
表的转置，简单地说，就是(原)行变(新)列、(原)列变(新)行。
二维表是传统意义上的表格，从两个维度来确定一个值。例如课程表，电话号码表。
一维表有三个基本字段(行、列、值)，以一条记录中的“行”的值和“列”的值确定“值”的值。
一维表是用来存储和分析的表。二维表是用来展示的表。
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[数据分析与办公软件：数据处理]
对比分析法
与目标
不同时期(同、环比，活动前后或有无)
不同单位(行业、公司、地区、部门)
同一时间条件下对不同主体的同类指标的静态比较，叫横向比较，如不同部门、不同地区、不同国家相比较等
对同一主体在不同时期的指标数值的动态比较，叫纵向比较。
矩阵关联分析法(象限图分析)
同事物的2个指标
时间管理：重要性和 紧急性
客户满意度：重要性和满意度
发展矩阵、增强矩阵(3指标，改进难易、利润与占有率)
综合评价分析法
多个指标
标准化
权重
[数据分析与办公软件：数据分析方法]
与临床医学数据挖掘分析相关论文
1DM概述
DM是数据库知识发现（knowledgediscoveryindatabase，KDD）不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，包括一系列转换步骤，从数据的预处理到DM的后处理［1］。其最早是在1989年举行的第11届美国人工智能协会（americanassociationforartificialintelli－gence，AAAI）学术会议上提出的，是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一门新兴技术，其开发与研究应用是建立在先进的计算机技术、超大规模数据库的出现、对巨大量数据的快速访问、对这些数据应用精深的统计方法计算的能力这4个必要条件基础上的，以数据库、人工智能和数理统计三大技术为支柱。
2DM的基本模式及在临床医学中的应用
DM的任务通常有两大类：预测任务和描述任务。预测任务主要是根据其他属性的值，预测特定属性的值，主要有分类（classificaion）和回归（regression）2种模式。描述任务的目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常），主要有关联分析、聚类分析、异常检测3种模式。
2．1预测建模（predictivemodeling）
涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。有2种模式：分类和回归。分类是用于预测离散的目标变量。在临床医学中，疾病的诊断和鉴别诊断就是典型的分类过程。Melgani和Bazi以美国麻省理工学院的心律失常数据库的'心电图为原始数据，采用不同分类模型，对心电图的5种异常波形和正常波形进行分类。回归是用于预测连续的目标变量。回归可广泛应用于医学研究中如医疗诊断与预后的判别、多因素疾病的病因研究等。Burke等采用各种回归模式对影响乳腺癌患者预后的因素进行回归分析。
2．2关联分析（associationanalysis）
用来描述数据中强关联特征的模式，用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。所发现的模式通常用蕴函规则或特征子集的形式表示。关联分析主要应用于DNA序列间相似搜索与比较、识别同时出现的基因序列、在患者生理参数分析中的应用、疾病相关因素分析等。有学者对37000例肾病患者进行了追踪观察，监测肾小球过滤率、尿蛋白水平和贫血状况，结果发现以上3种生理指标中的任何一项异常都伴随着心脏病发病率的上升，这种肾病与心脏病“关联”的现象可发生在肾病的早期阶段。
2．3聚类分析（clusteranalysis）
旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。聚类分析在医学领域中主要用于DNA分析、医学影像数据自动分析以及多种生理参数监护数据分析、中医诊断和方剂研究、疾病危险因素等方面。罗礼溥和郭宪国利用聚类分析对云南省25县（市）现有的112种医学革螨的动物地理区划进行分析，发现云南省医学革螨的分布明显地受到自然地理区位和特定的自然景观所制约。
2．4异常检测（anomalydetection）
用来识别其特征明显不同于其他数据的观测值。这样的观测值称为异常点（anomaly）或离群点（outlier）。异常检测的目标是发现真正的异常点，避免错误地将正常对象标注为异常点。换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率，其主要应用于检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式等。
3DM的方法及研究趋势
在DM算法的理论基础上，DM常用方法：
（1）生物学方法包括人工神经网络、遗传算法等；
（2）信息论方法包括决策树等；
（3）集合论方法包括粗糙集理论、近邻算法等：
（4）统计学方法；
（5）可视化技术等方法。
DM经过十几年的蓬勃发展，很多基本算法已较为成熟，在其基础上进行更加高效的改进和算法提高显得比较困难，如传统的频繁模式和关联规则挖掘在近几年的国际著名会议和期刊上已不再作为重要的研究主题。近年来众多国内外知名学者相继探讨DM的最新方向。Yang和Wu汇总形成了DM领域十大挑战性问题报告；Agrawa等探讨了DM的现状并展望了未来的发展方向，Piatetsky－shapiro等讨论了DM新的挑战性问题，并主要探讨在生物信息学（bioinformatics）、多媒体挖掘（multimediamining）、链接挖掘（1inkmining）、文本挖掘（textmining）和网络挖掘（webmining）等领域所遇到的挑战。与国外相比，DM在国内的研究和应用始于20世纪90年代初，主要是对DM方法的介绍和推广，20世纪90年代后期和21世纪初进入蓬勃发展阶段，当前DM已成为大型企业进行经营决策时所必须采用的方法，证券和金融部门已将DM作为今后重点应用的技术之一。有学者以HIS和LIS数据库信息为数据源，人工神经网络为工具，概率论为依据，对常规检验结果和质谱指纹图数据进行DM并应用于临床实践。
4临床医学DM的特点
DM作用于医学数据库跟挖掘其他类型的数据库相比较，具有其自己的特点。以电子病历、医学影像、病历参数、化验结果等临床数据为基础建立的医学数据库是一个复杂类型数据库，这些临床信息具有隐私性、多样性、不完整性、冗余性、异质性和缺乏数学性质等自身的特殊性和复杂性，使得医学DM与常规DM之间存在较大差异。医学DM方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法等。将这些不同的挖掘方法应用到疾病的诊断、治疗和预后分析以及医疗管理等各个领域，从疾病的诊治、医疗质量管理、医院管理、卫生政策研究与医疗资源利用评价等方面去获取诸如概念、规律、模式等相关知识；用于对疾病进行分类、分级、筛选危险因素、决定治疗方案和开药数量等。
5我国医学DM的现状及展望
生命科学的快速发展以及系统生物学（systembiology）的出现和蓬勃发展为研究现代医学模式和中医药学提供了可能的新思路和新方法。通过基因组学、蛋白质组学等方法阐述复杂生命迫切需要DM等相关计算分析方法处理海量的基因、蛋白、染色质数据如基因调控网络的研究、蛋白质交互网络的挖掘等。在我国医学数据极为丰富，但运用DM技术分析和处理这些数据资源的研究尚处于起步阶段。有些大学（如第二军医大学、哈尔滨医科大学、泸州医学院等）已经面向医学本科生及研究生开设了相关课程，上海交通大学医学院也向医学专业研究生开设了《生物医学数据挖掘》的课程，泸州医学院检验医学系开设了《检验医学信息学》课程，从检验医学信息的来源、综合、提炼和利用过程均进行了详细介绍。这些课程的开设旨在使学生及医学科学研究者了解这些知识，能理性地应用这些数学工具，并建立和其他学科领域研究人员合作的基础。医学DM是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科，是计算机技术、人工智能、统计等技术手段与现代医疗相结合的产物，需要从事计算机、统计学的科研人员与广大医务工作者之间的通力合作。随着理论研究的深入和进一步的实践摸索，医学DM必将在疾病的诊疗、医学科研与教学以及医院管理等方面发挥不可估量的巨大作用。
★ 数据分析年终总结
★ 调查报告数据分析
★ 数据分析报告
★ 数据分析总结
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★ 销售数据分析报告
★ 用户行为数据分析
