概率论与数理统计在大数据分析中的应用3篇Word格式文档下载.docx
《概率论与数理统计在大数据分析中的应用3篇Word格式文档下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《概率论与数理统计在大数据分析中的应用3篇Word格式文档下载.docx（10页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
1批货的次品率是1/20，数量很大，有几万个，现在随机取9个。
问9个里面次品数量大于2个（包括2个）的几率有多少?
解：
P（B1）代表9个产品中次品数量大于2的几率
P（B2）代表9个里面次品数量小于1个（包括1个）的几率，也相当于只有1个次品的几率+没有次品的几率
P（B2）=9*（1/20）*（19/20）8+（19/20）9
=10*（19/20）9
=0.9288
P（B1）=1-P（B2）=1-0.9288=0.0712
在这次检验中，每一个罐头是次品的几率都是相同的，我们从相识生活的经验可知，整批次上万个罐头逐1检验肯定产品的次品率，在时间上、本钱上都是不现实的。
这样的等几率计算可以保障工厂，在只抽检9个罐头产品的情况下，对该批次上万个罐头的产品质量进行估计，大大节省了质量检验的时间，同时，1定程度上保障了质量检验的科学性。
（2）几率论与数理统计在密码问题中的利用
密码问题也是我们生活中的常见问题，当下，每一个人都具有多种电子装备芯片存储卡，为了保障电子装备和卡片的安全性，我们常常设置不同的密码，但常常会在使用中忘记完全的密码，和具体的密码和装备与卡片之间的搭配。
利用几率论与数理统计的知识，我们可以将琐碎的密码信息进行随机排列组合，有计划的进行密码尝试，破解被我们忘记的密码。
例2：
丹丹为母亲李女士购买了1台新型智能手机，李女士岁手机进行密码设置以后，不慎将密码遗忘，只记得密码的4个数字是5，8，6，3，丹丹进行解锁尝试，有多大的可能1次就将密码解开?
（正确密码为3，5，6，8）
事件A为丹丹1次尝试解锁就能够将装备解开
3，5，6，8出现在装备锁中的第1，2，3，4位置为事件A1A2A3A4，
P（A）=P（A1A2A3A4）
=P（A1）P（A2/A1）P（A3/A1A2）P（A4/A1A2A3）
=1/4*1/3*1/2*1
=1/24
所以，丹丹1次尝试就可以成功解开手机的几率为1/24。
丹丹在经过几率计算以后再进行装备解锁，可以在解锁中平心静气，认真记录每次解锁的数值，坚定解锁进程的信心，依照不同的数字组合顺序顺次解锁，避免解锁中的重复尝试酿成的时间精力的浪费，更快找到正确的密码。
（3）几率论与数理统计在时效性问题中的利用
时效性问题是生产生活中常见的问题，例如我们与朋友相约见面、生产中多种原料的综合投产、多种药品同时服用的相互影响作用、护肤产品的保质期限与使用间隔时间等问题，都属于时效性问题。
利用几何几率模型，能够有效的帮助我们解决生活中遇到的时效性问题，帮助我们更加科学公道的安排与计划时间，增加对物料使用的利用效力。
例3：
同学甲和同学乙约定上午9时到11时在南湖公园1起顽耍，不论谁先到都在公园门口等对方30分钟，如果30分钟后对方仍没有来，就先进入公园，依照公园的旅游线路独自旅游，在这样的情况下，2人在南湖公园门口见面的概率有多大?
假定甲同学到达南湖公园的时间为x，乙同学到达公园的时间为y，两人在南湖公园门口见面为事件A，那末事件A实现的条件为|x-y|≤30
P（A）=（120*120⑼0*90）/120*120
=0.4375
由计算分析可知，两个同学在南湖公园门口碰面的几率为0.4375，两个同学在知晓几率结果以后，可以更好的安排自己的时间，由于见面的概率较小，所以2人应当在见眼前加强联系，尽可能缩短约定的时间间隔，并且尽量的为见面安排豫备方案，例如，10点整在公园内摩天轮处会合等。
在不破坏各自的线路计划的情况下，增加见面的概率，提升游玩进程的愉悦程度。
（4）假定检验在平常生活中的利用
假定检验是根据假定条件的状态，从样本推断整体的1种数理统计方法。
根据事件成立或满足条件的显著性水平，对1只样本数据进行检验。
假定检验主要包括u—检验法、t检验法、χ2检验法（卡方检验）、F—检验法，秩和检验等[3]。
实际生活中的人口结构估算、工厂生产装备状态判断、医疗药品的临床利用效果检验等，都常常用到假定检验的数理统计方法。
例4：
A市第6中学人口结构研究1小组，在项目报告中称老年人口比重为15.9%，王明同学参加的课题组为了1小组的统计是不是可靠，在王明同学所在的社区内选择了200名常住居民，发现其中有32名居民为老年人，请问这项调查研究结果是不是支持1小组的报告研究数据?
（0.05）
解答这类问题的要点要注意以下几个问题：
首先要提出适合的假定，选择适当的檢验统计量，其次要肯定统计量的散布，肯定统计量的临界值，最后要根据统计量的计算结果，选择假定检验的检验标准，最后根据假定检验的结果对事件进行决策，对支持假定和谢绝假定进行解释说明。
（5）贝叶斯公式在平常生活中的利用
贝叶斯公式（BayesRule），主要表达式为P（A|B）=P（B|A）*P（A）/P（B），是由数学家ThomasBayes在1763年提出的、用来论述两个条件几率之间关系的几率论原理。
指分析样本无穷大，直至接近整体时，样本中事件产生的几率与整体中事件产生的几率将非常接近。
贝叶斯公式对人们平常生活中的多种行动决策，都有1定的指点作用。
特别是医疗进程中的疾病诊断、临床医学实验、市场行动预测与分析、现代电子邮箱信息过滤处理技术的发展中，多处应用到贝叶斯公式。
贝叶斯公式在解决平常生活中的多种问题的核心步骤是：
第1，理清因果链条，哪一个是假定，哪一个是证据。
第2，给出所有可能假定，即假定空间。
第3，给出先验几率。
第4，根据贝叶斯几率公式求解后验几率，得到假定空间的后验几率散布。
第5，利用后验几率求解条件期望，得到条件期望最大值对应的行动[4]。
例5，A医院研发了1台新装备，对得了肝癌的病人的检测装备的检测灵敏度是95%，对没有换肝癌疾病的病人，这台装备的检测准确率为99%。
这台装备的研发以后，在征询医生意见的时候，遭到医学专家的强烈反对，请问专家的统计学理由是甚么?
事件A为{病人确诊为患肝癌}，事件B为{1个人得了肝癌}，从已知条件的分析可知
P（B）=0.001，P（A|B）=0.95，P（A）=0.001*0.95+0.999*0.01=0.01094
P（B|A）=0.001*0.95/0.0109≈0.087
从检测的结果来看，被检测得了肝癌疾病、而这人确切得了肝癌疾病的几率仅为0.087，因此，这类装备的检验结果的代表性其实不高，所以专家1致反对。
患肝癌或其他严重疾病，在人群中属于小几率事件，生活中对这样的事件的检验，由于很难取得足足数量的样本，因此检验的结果与人们的常识很有可能不1致，在这类情况下，要特别重视先验几率与后验几率在贝叶斯公式利用中的作用。
例如，在使用新药的情况下，即便获得了100个患者当中，有80个病情好转的漂亮数据，如果其“对比组”，即没有使用新药的那组患者中，100个患者中有70个病情也好转了，那末这个新药即便算是有效，但其效果也只能说是很微弱。
这就是为何在设计1个方案，来评估某种新药的疗效或某种新的医治手段的有效性的时候，1定要设立对比组的缘由。
一样评估1个教育方案的有效性，评估1项新技术的效果，分析1项员工鼓励措施的效果时，我们都不要疏忽先验几率。
（6）几率论与数理统计在平常生活中的其他利用
布朗运动是指1种没有相干性的随机运动，分数布朗运动（fractionalBrownianmotion，FBM）模型具有自类似性、非安稳性两个重要性质，在平常生活中有着多方面的利用，例如金融市场中的股价计算，证券期货价格的随机性分析等。
布朗运动假定是现代资本市场理论的核心假定。
回归分析（RegressionAnalysis）能够解决变量之间是不是相干、相干关系强弱、相干方向等问题，被广泛利用在财务、审计、管理与决策分析当中。
结论：
综上所述，几率论和数理统计与平常生活联系紧密，在生活中有着多方面的利用。
从本文的分析可知，研究几率论和数理统计在平常生活中的利用，有助于我们加深对几率论和数理统计知识的理解，提高对几率论和数理统计知识的学习兴趣，增强我们利用数学知识解决实际问题的能力，因此，我们要在生活与实践中注意视察，加强对知识应用的灵活性。
几率论与数理统计在大数据分析中的利用221世纪以来，互联网的快速发展与推行使数据显现几何倍数的增长，这使我国迎来了大数据时期。
由于大数据具有范围大、增长快、稀疏性等特点，这也给大数据分析带来较大困难。
在大数据时期，利用几率论与数理统计方法来对复杂数据进行分析与发掘不失为是1种简单高效的方法，为此，本文便对几率论与数理统计方法在大数据分析中的相干利用策略进行深入的探讨。
在人们的生产生活中，几率学知识在各个方面中得到了广泛的利用，它是我们对世界进行更深入认识的重要工具，通过几率学与数理统计工具的利用，能够令人们对各种复杂的问题及数据进行冷静科学的分析，从而令人们的生活质量得到显著提高，并且能够根据已有的数据对事物的演化规律及发展趋势进行准确预测。
正是由于这些优势，使几率论与数理统计成为许多复杂问题的指引。
如今，人们对大数据的分析需求愈来愈迫切，这也令人们急需1种能够适用于大数据分析的有效方法来解决实际生产生活中的复杂问题。
鉴于此，以下便对几率论与数理统计在大数据分析中的相干利用策略进行探讨，希望能为人们在生产生活中的大数据分析提供相应的参考建议。
1.几率论与数理统计的含义
在高等数学中，几率论与数理统计方法1种具有鲜明特点的分析，其在研究对象上具有非常独特的思惟特点，并且它和其他学科特别是经济学科存在着非常紧密的联系。
几率论与数理统计的内容非常丰富，这也使其成为数学学科中的重要组成部份。
现阶段，几率论与数理统计方法在各个领域中都得到了非常广泛的利用。
从当前来看，几率论与数理统计可以看做是1种较为独立的学科，它在人们的生产生活当中发挥着巨大的作用，不论是在工业领域还是在其他领域，几率论与数理统计方法对信息技术的要求都非常严格，利用几率论与数理统计方法在大数据分析中具有着无可比拟的优势。
同时，其又不属于独立学科，这是由于它和其他学科存在着紧密的内在联系，具有相互渗透的作用，正是由于几率论与数理统计的涵盖范围与利用范围非常广泛，这也令人们难以对其进行逐1解释。
因此，本文只对几率与数理统计在其中几个方面中的利用策略进行了探讨，以此明确几率论与数理统计在大数据中的具体利用及作用。
2.几率论与数理统计和大数据分析的密切联系及经常使用方法
2.1几率论与数理统计和大数据分析的密切联系
大数据时期的来临，令人们能够利用几率论与数理统计来对大数据进行分析，这也使其和大数据分析具有着密切的联系，其联系主要集中在以下4个方面，首先，几率论与数理统计和大数据分析的研究目标是相同的，都是为了对数据结构进行探索与明确，以此找出大数据的内部联系与规律。
其次，大数据的不断发展，使大数据分析为统计学开辟出了1个新的利用空间，这也为几率论与数理统计的研究提供了1个全新的课题，通过对大数据的分析，能够极大程度的推动几率论与数理统计的发展。
再次，大数据分析其实不属于统计学中的1种分支，大数据分析还能够广泛利用于其他领域当中，能够为其他领域提供新的思想、工具与方法，例如利用大数据分析可使机器进行学习，并能够实现数据存储等。
最后，几率论与数理统计是DM中1种利用非常广泛而又较为成熟的解决问题方法与技术，其在DM中占据着极其重要的地位。
2.2几率论与数理统计在大数据分析中的经常使用方法
几率论与数理统计在大数据分析中的经常使用方法主要有两种，1种是层次分析法，另外一种是蒙特卡罗法，所谓层次分析法是指当人们对某些不肯定因素的演化规律及发展趋势进行研究时，必须要对这些因素的影响作用及相互联系进行综合斟酌，由于评价指标中的这些不肯定性因素是可以依照层次进行划分的，同时，在各个层次中的不肯定性因素内还包括着若干要素，这就使全部复杂问题的结构看上去是1种多级递阶结构，在对这类问题进行解决时，就能够采取层次分析法来对这些层次中的不肯定性因素对全部问题的相对重要度进行判断，而这便产生了几率。
在利用层次分析法时，应通过4个步骤来建立数学模型，第1个步骤是先对问题中的各个因素进行明确，然后对这些因素进行层次划分，使全部问题的结构属于1种递阶层次结构，然后以上1级的要素作为准则来对下1级的要素实行两两对照，并依照评定尺度来对下1级要素对上1级要素的重要程度进行肯定，并构建出相应的判断矩阵，然后对问题中的各个要素的相对重要度进行计算，同时计算出该问题的综合重要度，进而给决策者带来可靠的决策支持保证。
蒙特卡罗法则是在几率论与数理统计的基础上对问题中的不肯定性因素进行反复随机的抽样，以此摹拟出该不肯定性因素的本身变化给问题带来的影响程度，并对问题中的所有不肯定因素给问题带来的影响进行计算分析，进而取得科学的分析结果。
蒙特卡罗法能够对问题的实际进程进行真实摹拟，这也使其在对实际问题的解决上具有10分显著的效果。
蒙特卡罗法的数学表达式是Z=k（x1,x2,x3,...,xn），在该数学表达式中，xi（i=1,2,3,...,n）代表该复杂问题中存在n个相互独立的随机变量，例如在对问题产生影响的所有不肯定性因素中，这些不肯定性因素便是变量且呈几率散布特点，n个变量的函数则是Z，而这也正是需要求解的目标。
3.几率论与数理统计在大数据分析中的利用策略
3.1几率论与数理统计在经济数据分析中的利用策略
在大数据时期，数据对经济的作用是不言而喻的，而在各种类型的数据当中，经济数据是最为常见的类型，对这些经济数据的分析对推动社会经济发展具有着10分重要的意义。
由于经济数据在互联网中是以低密度情势存在的，这也给人们对经济数据的分析带来较大的难度。
而利用几率论与数理统计来对经济数据进行分析，则不失为1种简单而有效的方法。
例如，利用正态几率散布方法来对经济数据分析，该方法能够对连续性随机变量的几率进行预测与描写，而这类几率方法也被普遍利用到经济金融管理领域当中。
利用该方法能够令人们能过几率论与数理统计来对几率的所有相干信息进行快速而又高效的分析，并依照分析结果来对市场经济状态进行实时掌握，令人们能够了解市场经济规律，并从中分析出更多的经济信息，通过这些信息的帮助来对后续的决策与计划进行灵活的制定与调剂。
经济市场是变幻莫测的，但在变化上却不会过于离谱，而对经济数据的分析除要对经济市场的变化规律及发展趋势进行预测，还要斟酌经济市场中的风险性，风险的存在是利益的获得其实不总是1成不变的，但通过对经济数据的分析能够找出相应的应对措施来避免这些问题。
对经济风险来讲，要想避免经济风险的产生，利用几率论与数理统计能够有效下降经济风险的产生几率，而这也是人们最常采取的应对方法。
以股票投资为例，利用几率论与数理统计方法来对经济数据进行分析，可以不言而喻的看出投资股票的数量越多，则利润的产生几率要比投资股票数量少的要高的多，而这正是通过几率论与数理统计方法得到的，因此，在投资决策中，更多的投资者常常会将资金分散到更多的股票当中来下降风险，而这就使投资者的利润取得几率大大提高，因而可知，几率论与数理统计在经济数据分析中具有显著的作用。
3.2几率论与数理统计在商业数据分析中的利用策略
在大数据环境中，商业数据对企业的重要性是不言而喻的，商业数据与经济数据存在1定的联系，商业数据属于经济数据的1种，但经济数据却不1定是商业数据。
企业在对商业数据进行分析时，几率论与数理统计是最为经常使用的1种方法。
以商业数据中的大客户流失几率为例来对几率论与数理统计在商业数据中的利用策略进行探讨。
首先需要建立研究模型，在模型建立时需要确保满足以下条件，其1是大客户的基本属性应当是相近的，并且流失数据能够满足相同的流失函数f0（t）。
其2是流失数据的散布条件均来自于流失函数指数项exp（c,zi）T，然后找出哪些因素给大客户的流失几率造成较大影响，对数h0（t）据进行归类并设定特定时段，然后对特定情况中的大客户流失情况进行汇总，并取得流失情况走势图，然后计算出走势图的标准函数，即F（t,ziT）=f0（t）•exp（c,ziT），进而取得某个肯定客户在某1时间中的流失几率与所在流失函数中的位置，客户在[0,T]时期内的流失几率为p=exp（-T0乙F（t,ziT）dt），p维回归参数的向量为c，p维协变量向量为ZiT，并将该协变量当作1种影响因素进行定义，进而完成研究模型的构建。
其次，在研究模型建立后，便要选择参数与协变量，然后通过最大偏似然函数对这些选择的回归参数进行计算。
由于计算进程中对大客户流失的影响因素有多个，如果将所有因素全部定义成协变量，则会使模型维数更多，进而使参数估计难度大大提升，这也使参数的估计正确率没法得到保证。
因此，需要对这些因素进行选择性使用，为了对协变量的数量进行肯定，应依照数理统计结果进行挑选，这样才能避免毛病的产生。
4.结语
综上所述，几率论与数理统计在大数据分析中的作用是非常明显的，现如今，几率论与数理统计在大数据分析中已不再是1种辅助分析工具，更是1个简单而又高效的分析方法。
通过几率论与数理统计的利用，对大数据中各类数据的进程、趋势、效果等都已成为人们进行数据分析时的分析对象。
面对大数据的高速增长趋势，利用几率论与数理统计来进行大数据分析，将更有助于推动人们生产生活的发展，增进我国经济的快速增长。
几率论与数理统计在大数据分析中的利用3当前，几率论与数理统计在大数据分析中具有重要的作用，掌控几率论与数理统计与大数据分析之间的关联性，可使大数据分析更具针对性，使经济数据分析、商业数据分析更好地结合实际情况，以提升数据分析的效果和质量，更好地满足实际需要。
对此，本文就几率论与数理统计在大数据分析中的利用问题展开了研究，探讨大数据分析中对几率论与数理统计的利用问题。
随着社会经济的快速发展，21世纪以来，人类社会进入了信息化时期，在这样的背景环境下，信息技术在人们生活和工作中得到了广泛地利用。
在信息化时期，大数据分析得到了广泛地利用，通过大数据分析，可使人们对社会经济发展情势做好掌控，从而做出针对性的处理，使经济发展更好地掌控时期情势。
几率学知识在生活的各个方面得到了利用，是1种对世界进行深入认知的重要工具。
在人们认知进程中，对几率论与数理统计进行利用，能够对复杂的问题进行科学分析，从而提升人们对世界的认知水平，以更好地满足人们认知世界和改变世界的需要。
现阶段，随着信息化时期的到来，大数据分析在人们认知世界中得到了有效地利用，大数据分析进程中，对几率论与数理统计进行了1定程度的利用，将3者进行紧密地联系，在大数据分析中掌握几率论、数理统计的利用方法，这对大数据分析效果和质量的提高来讲，具有10分重要的意义。
1几率论与数理统计的含义
在大数据分析中充分利用几率论与数理统计，就需要准确的掌控几率论与数理统计的内涵。
几率论与数理统计在高等数学当中是1种特点鲜明的分析方法。
几率论与数理统计的内容10分丰富，是数学学科中的重要组成部份[1]。
几率论与数理统计在利用进程中的内涵主要包括以下几点内容：
1）几率论与数理统计是1种数学分析方法，它与其他学科之间具有密切的关联性，并且与其他学科相互联系、相互渗透。
2）几率论与数理统计对信息技术的要求10分严格，其在大数据分析中进行利用，具有独特的优势，能够使数据分析更加准确，从而有效地满足人们的实际需要。
3）几率论与数理统计涵盖的范围较为广泛，在对其利用进程中，要坚持普遍联系这1特点，从而通过几率论与数理统计方法做好数据的分析和处理，为实际工作提供有效参照和指引，使数据分析更加准确[2]。
2大数据分析中几率论与数理统计的关系与利用方法
几率论和数理统计与大数据分析之间有着密切的关联性，在将几率论与数理统计利用于大数据分析当中，要掌控3者之间的关联性，从而借助于几率论与数理统计提升大数据分析的效果和质量，使大数据分析满足人们的实际需要[3]。
在这1进程中，需要掌控几率论与数理统计与大数据分析之间的联系，掌握其利用方法，以发挥几率论与数理统计在大数据分析中的功能和作用，提升大数据分析的效果和质量。
2.1几率论与数理统计和大数据分析之间有着密切的联系
随着信息技术的发展及广泛利用，大数据分析技术得到了迅猛地发展，并且在人们的工作和生活中得到了有效地利用。
在对大数据分析技术利用进程中，要掌控几率论与数理统计和大数据分析之间的关联性，从而将3者进行有效联系，以发挥几率论与统计的功能和作用[4]。
关于大数据分析中几率论与数理统计的内在关系，主要触及以下几点：
首先，大数据分析、几率论及数理统计在研究的目标上是1致的，3者之间具有1致性，主要针对数据的结构进行分析和探索，从而找到数据之间的联系和规律，为人们的生活和工作提供1定的参考和鉴戒;
其次，大数据分析在利用进程中，具有1定的发展性特点。
大数据分析为统计学发展开辟了1个新的空间，这使几率论和数理统计在利用时，重视对大数据进行分析，为其研究创造了1个崭新的课题。
借助充分分析大数据，能有效地推动发展几率论与数理统计，使研究的层次显现出纵深化的发展特点;
再次，几率论与数理统计在大数据分析下也有了新的思想、研究工具及方法，可以有效提高几率论与数理统计分析的效果;
最后，在大数据分析中，几率论與数理统计的地位非同1般，它是经常使用的大数据分析方法，为大数据分析问题提供了有效的解决方法。
2.2几率论与数理统计在大数据分析中利用的方法
在大数据分析中，几率论与数理统计广泛地利用其中，常见的方法主要触及两种：
1是层次分析法;
2是蒙特卡罗法。
2.2.1层次分析法
层次分析法在利用进程中，主要针对不肯定因素的演化规律和发展趋势进行分析，从而对这些因素之间的关联性进行掌控和斟酌，对这些因素依照层次进行划分，实现对不肯定因
升级会员 