مدل سازی آماری

مدل سازی آماری استفاده از مدلهای ریاضی و فرضیات آماری برای تولید داده های نمونه و پیش بینی در مورد دنیای واقعی است. یک مدل آماری مجموعه ای از توزیع احتمال در مجموعه ای از تمام نتایج ممکن یک آزمایش است.

مدل سازی آماری چیست؟

مدل سازی آماری به فرآیند علوم داده استفاده از تجزیه و تحلیل آماری در مجموعه داده ها اشاره دارد. یک مدل آماری یک رابطه ریاضی بین یک یا چند متغیر تصادفی و سایر متغیرهای غیر تصادفی است. استفاده از مدل سازی آماری در داده های خام به داده ها کمک می کند تا دانشمندان به تجزیه و تحلیل داده ها به روشی استراتژیک نزدیک شوند ، و تجسم های بصری را ارائه می دهند که در شناسایی روابط بین متغیرها و پیش بینی ها کمک می کند.

مجموعه داده های متداول برای تجزیه و تحلیل آماری شامل سنسورهای اینترنت اشیاء (IoT) ، داده های سرشماری ، داده های بهداشت عمومی ، داده های رسانه های اجتماعی ، داده های تصاویر و سایر داده های بخش دولتی است که از پیش بینی های دنیای واقعی بهره مند می شوند.

تکنیک های مدل سازی آماری

اولین قدم برای تهیه یک مدل آماری ، جمع آوری داده ها است که ممکن است از صفحه گسترده ، پایگاه داده ها ، دریاچه های داده یا ابر تهیه شود. متداول ترین روشهای مدل سازی آماری برای تجزیه و تحلیل این داده ها به عنوان یادگیری نظارت شده یا یادگیری بدون نظارت طبقه بندی می شوند. برخی از نمونه های مدل آماری محبوب شامل رگرسیون لجستیک ، سری زمانی ، خوشه بندی و درختان تصمیم گیری است.

تکنیک های یادگیری تحت نظارت شامل مدل های رگرسیون و مدل های طبقه بندی است:

• مدل رگرسیون: نوعی از مدل آماری پیش بینی کننده که رابطه بین یک متغیر وابسته و مستقل را تجزیه و تحلیل می کند. مدل های رگرسیون مشترک شامل مدل های رگرسیون لجستیک ، چند جمله ای و خطی است. موارد استفاده شامل پیش بینی ، مدل سازی سری زمانی و کشف رابطه علی بین متغیرها است.
• مدل طبقه بندی: نوعی یادگیری ماشین که در آن یک الگوریتم مجموعه ای از داده های شناخته شده موجود ، بزرگ و پیچیده را به عنوان وسیله ای برای درک و سپس طبقه بندی مناسب داده ها تجزیه و تحلیل می کند. مدل های متداول شامل مدل های شامل درختان تصمیم گیری ، خلیج های ساده لوح ، نزدیکترین همسایه ، جنگل های تصادفی و مدل های شبکه عصبی هستند که به طور معمول در هوش مصنوعی استفاده می شوند.

تکنیک های یادگیری بدون نظارت شامل الگوریتم های خوشه بندی و قوانین انجمن:

• خوشه بندی K-Mean: تعداد مشخصی از نقاط داده را به تعداد مشخصی از گروه بندی ها بر اساس شباهت های خاص جمع می کند.
• یادگیری تقویت کننده: منطقه ای از یادگیری عمیق که مربوط به مدل های تکراری در بسیاری از تلاش ها است ، حرکاتی که باعث ایجاد نتایج مطلوب و مراحل مجازات کننده ای می شود که نتایج ناخواسته را ایجاد می کند ، بنابراین آموزش الگوریتم برای یادگیری فرایند بهینه است.

سه نوع اصلی از مدل آماری وجود دارد: پارامتری ، غیر پارامتری و نیمه پارامتری:

• پارامتری: خانواده ای از توزیع احتمال که تعداد محدودی از پارامترها دارند.
• غیرپارامتری: مدلهایی که در آن تعداد و ماهیت پارامترها انعطاف پذیر هستند و از قبل ثابت نیستند.‍
• Semiparametric: این پارامتر هم یک مؤلفه محدود (پارامتری) و هم یک مؤلفه بعدی نامتناهی (غیر پارامتری) دارد.

نحوه ساخت مدل های آماری

اولین قدم در ساخت یک مدل آماری دانستن نحوه انتخاب یک مدل آماری است. انتخاب بهترین مدل آماری به چندین متغیر مختلف بستگی دارد. آیا هدف از تجزیه و تحلیل برای پاسخ به یک سؤال بسیار خاص است یا صرفاً پیش بینی مجموعه ای از متغیرها؟چند متغیر توضیحی و وابسته وجود دارد؟شکل روابط بین متغیرهای وابسته و توضیحی چیست؟چند پارامتر در مدل گنجانده می شود؟پس از پاسخ به این سؤالات ، می توان مدل مناسب را انتخاب کرد.

پس از انتخاب یک مدل آماری ، باید ساخته شود. بهترین روشها برای نحوه ساخت یک مدل آماری شامل موارد زیر است:

• با توصیفات و نمودارهای تک متغیره شروع کنید. تجسم داده ها به شناسایی خطاها ، درک متغیرهایی که با آنها کار می کنید ، نحوه نگاه آنها ، رفتار آنها و چرا کمک می کند.
• پیش بینی کننده ها را در مجموعه های تئوریکی مجزا بسازید تا بتوانید چگونه متغیرهای مرتبط با هم کار می کنند ، و سپس نتیجه پس از ترکیب مجموعه ها نتیجه می گیرند.
• در مرحله بعد ، به منظور تجسم و درک چگونگی ارتباط هر پیش بینی کننده بالقوه به صورت جداگانه با هر پیش بینی کننده دیگر و نتیجه ، توصیفات دو متغیره را با نمودارها اجرا کنید.
• غالباً نتایج حاصل از مدل های اجرا شده با متغیرهای کنترل را ضبط ، مقایسه و تفسیر کنید.
• اولین تعامل غیر مهم را از بین ببرید. هر متغیر درگیر در یک تعامل قابل توجه باید به خودی خود در مدل گنجانده شود.
• ضمن شناسایی بسیاری از روابط موجود بین متغیرها ، و طبقه بندی و آزمایش هر پیش بینی کننده ممکن ، مطمئن باشید که سؤال تحقیق را از دست ندهید.

مدل سازی آماری در مقابل مدل سازی ریاضی

شبیه مدل سازی آماری، مدل سازی ریاضی مسائل دنیای واقعی را به فرمول بندی های ریاضی قابل پردازش تبدیل می کند که تجزیه و تحلیل آن بینش، نتایج و جهت مفیدی را برای کاربرد اصلی ارائه می دهد. با این حال، بر خلاف مدل سازی آماری، مدل سازی ریاضی شامل مدل های ثابتی است که یک پدیده دنیای واقعی را به شکل ریاضی نشان می دهند. هنگامی که یک مدل ریاضی فرموله می شود، نیازی به تغییر ندارد. مدل های آماری انعطاف پذیر هستند و با کمک یادگیری ماشینی، می توانند الگوها و روندهای جدید و نوظهور را در خود بگنجانند و با معرفی داده های جدید تنظیم می شوند.

یادگیری ماشین در مقابل مدل سازی آماری

یادگیری ماشینی زیرشاخه ای از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که شامل ساختن سیستم هایی می شود که می توانند از داده ها به جای دستورالعمل های برنامه ریزی شده صریح یاد بگیرند. مدل های یادگیری ماشین به دنبال الگوهای پنهان در داده ها مستقل از همه مفروضات هستند، بنابراین قدرت پیش بینی معمولاً بسیار قوی است. یادگیری ماشینی به ورودی کمی از انسان نیاز دارد و با تعداد زیادی ویژگی و مشاهدات به خوبی عمل می کند.

مدل سازی آماری زیرشاخه ای از ریاضیات است که به دنبال روابط بین متغیرها به منظور پیش بینی یک نتیجه است. مدل های آماری مبتنی بر تخمین ضریب هستند، معمولاً برای مجموعه های کوچک تری از داده ها با ویژگی های کمتر اعمال می شوند و طراح انسانی را ملزم می کند که روابط بین متغیرها را قبل از وارد کردن درک کند.

نرم افزار مدل سازی آماری

نرم افزارهای مدل سازی آماری، برنامه های کامپیوتری تخصصی هستند که به جمع آوری، سازماندهی، تجزیه و تحلیل، تفسیر و طراحی آماری داده ها کمک می کنند. نرم افزار آماری پیشرفته باید داده کاوی، وارد کردن داده، تجزیه و تحلیل و گزارش دهی، مدل سازی و استقرار خودکار داده ها، تجسم داده ها، پشتیبانی از چند پلتفرم، قابلیت های پیش بینی، و یک رابط کاربری بصری با ویژگی های آماری از جدول های اولیه تا مدل های چند سطحی را ارائه دهد. نرم افزارهای آماری به صورت اختصاصی، منبع باز، دامنه عمومی و نرم افزار رایگان در دسترس هستند.

آیا HEAVY. AI یک راه حل مدل سازی آماری است؟

مدل سازی آماری به عنوان یکی از راه حل ها برای چالش کشف داده های پیش روی سیستم های مدیریت کلان داده عمل می کند. پلتفرم علم داده HEAVY. AI یک داشبورد همیشه روشن برای نظارت بر سلامت مدل های آماری ارائه می کند که در آن کاربر می تواند پیش بینی ها را در کنار نتایج واقعی تجسم کند و ببیند که چگونه پیش بینی ها از زندگی واقعی متفاوت هستند.