本科毕业设计（论文）应用统计分析模型解决实际问题.docVIP

东北石油大学课程设计任务书 课程 《数学模型》课程设计 题目 专业 姓名 学号141001140228 主要内容、基本要求、主要参考资料等 主要内容 课程设计的要求： 1.独立完成建模，并提交一篇建模论文。 2.论文的主要内容包括：摘要，问题的提出，问题的分析，模型假设，模型设计， 模型解法与结果，模型结果的分析和检验，包括误差分析、稳定性分析等。模型的优缺点及改进方向。必要的计算机程序。 3.文档格式：参照《东北石油大学课程设计撰写规范》和《数学模型课程设计教学大纲》。 4.课程设计结束时参加答辩。 主要参考资料： 完成期限 201年6月27日-7月6日 指导教师 专业负责人 201年6月27日 摘 要 统计，顾名思义即将信息统括起来进行计算的意思，它是对数据进行定量处理的理论与技术。统计分析，常指对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程。 统计分析是统计工作中统计设计、资料收集、整理汇总、统计分析、信息反馈五个阶段最关键的一步。如果缺少这一步或这一步做得不好，均将降低统计工作的作用。可以确切地说，没有统计分析，统计工作就没有活力、没有发展，也没有统计工作的地位。所以统计工作者必须学会写统计分析，积极地为领导决策服务，这既是统计工作者的职责，也是统计工作的最终目的。 随着信息科学的进步，统计应用的范围越来越广，数据处理及数据采集挖掘的方法呈现出多样化，统计分析方法也相对复杂化，专业化。面对如今的大数据时代，统计分析的作用显得越来越重要，因此我们需要掌握一些常见的统计分析方法，以便于在以后的工作和学习中能够独立而有效的处理相关问题。 关键字：MATLAB；SPSS 目 录 第1章 统计分析问题基础理论 4 1.1统计分析相关介绍 4 1.2 MATLAB和SPASS软件介绍 5 1.3本章小结 7 第2章 统计分析常用方法简介 8 2.1 方法1——聚类分析 8 2.2 方法2——回归分析 9 2.3 本章小结 10 第3章 典型实例 11 3.1 实例1——聚类分析 11 3.2 实例2——回归分析 12 3.3 本章小结 16 第4章 数学模型案例 17 4.1 问题重述 17 4.2 问题分析 18 4.3 模型假设 18 4.4 符号说明 19 4.5 模型建立与求解 19 4.6 模型评价 29 4.7 本章小结 30 结 论 31 参考文献 31 附 录 33 统计分析问题基础理论统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。 二、聚类分析的应用 高维聚类分析已成为聚类分析的一个重要研究方向。同时高维数据聚类也是聚类技术的难点是随着技术的进步使得数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，如各种类型的贸易交易数据、Web 文档、基因表达数据等，它们的维度（属性）通常可以达到成百上千维，甚至更高。但是，受“维度效应”的影响，许多在低维数据空间表现良好的聚类方法运用在高维空间上往往无法获得好的聚类效果。高维数据聚类分析是聚类分析中一个非常活跃的领域，同时它也是一个具有挑战性的工作。目前，高维数据聚类分析在市场分析、信息安全、金融、娱乐、反恐等方面都有很广泛的应用。 1.1.2回归分析 一、回归分析的概念 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一 个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 回归分析的主要内容为：①从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。②对这些关系式的可信程度进行检验。③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的