建立统计模型的意义？

一、建立统计模型的意义？

有些过程无法用理论分析方法导出其模型，但可通过试验测定数据，经过数理统计法求得各变量之间的函数关系。

二、概率统计模型有哪些？

概率统计模型包含：蒙特卡洛模型、马尔科夫模型、逻辑回归模型、聚类分析模型，这里介绍完概率统计模型的基本理论后，会在接下来的4篇文章中单独介绍，这4个模型的应用，可以让大家更系统的学习该模型。

统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学.它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观数量规律的方法论科学.统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史.它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”“政治算数”“统计分析科学”3个发展阶段.概率论是数理统计方法的理论基础.因统计学的研究方法具有客观、准确和可检验的特点，从而成为实证研究、利用数量挖掘规律的重要手段.目前它广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的数据分析和研究.统计模型是数学模型的重要组成部分，尤其对具有大量数据的对象，统计建模具有极其重要的作用.从下面的例子可以领略到统计学的精彩之处.

二战时期，为了提高飞机的防护能力，英国的科学家、设计师和工程师决定给飞机增加护甲.但为了不过多加重飞机的负载，护甲必须加在最必要的地方，那么是什么地方呢?这时统计学家上阵了，他们将每架中弹但仍返航的飞机的中弹部位描绘在图纸上，然后将这些图重叠，形成了一个密度不均的弹孔分布图.统计学家拿着这张分布图，指着那些没有弹孔的地方说，这就是要增加护甲的地方，因为这地方中弹的飞机都没能返回.

有一种说法，21世纪是数据的世纪.随着计算机和网络的高度发展，计算机可以处理的数据量也成千成万倍地不断增长，而网络技术的不断发展则为大量数据的高速传输提供了极好的平台。

随着数据库的应用和普及，海量的数据正在各行各业不断涌现，人们第一次真正体会到数据海洋的无边无际.面对如此巨量的数据资源，人们迫切需要新技术和新工具，以从海量的数据中找出我们需要的信息，帮助我们解决问题，进行科学的决策.由此，数据挖掘应运而生.作为一门新兴的学科，数据挖掘就是对观测到的数据集或庞大数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以对数据工作者有用的方式总结数据，提炼数据.

在各种层出不穷的新方法中，统计分析作为对数据处理的有用工具，在其中占有举足轻重的地位.大量的数据挖掘工作，就其本质而言，就是对于这些海量数据的统计处理.

基于此，本章将引入一些常用的概率统计模型，这些模型都是当前处理实际问题时常用的重要工具.通过对这些模型的介绍和对处理方法的阐述，让读者可以更快地掌握这些模型背后的统计思想，了解这些模型可用于处理哪些统计问题，以及在实践中，人们是如何利用这些统计工具对数据进行深入分析和挖掘的.

由于统计方法非常多，本章只挑选了4种目前比较流行的数据处理方法来做介绍，分别是蒙特卡洛方法、马尔科夫过程、逻辑回归模型、聚类分析，其大致流程如图2.

三、统计矩模型名词解释？

意思是药物动力学，采用一种统计矩形的模型，表示一种矩形模型的一种统计方法。

四、建立统计模型必要条件？

必要条件是选择合适的数据、选择合适的模型、求解检验

五、统计学回归分析模型公式？

ΣY=na+bΣX

ΣXY=aΣX+bΣX^2

求解此方程，即为最小二乘法下一元一次回归方程。

六、业务痛点转化为统计模型的过程？

将业务痛点转化为统计模型的过程需要以下几个步骤：

首先明确业务痛点，了解业务背景，确定业务目标和指标；

其次，收集并整理相关数据，对数据进行预处理和清洗；

然后，根据业务特点选择合适的统计模型，对数据进行建模和分析；

最后，对模型进行验证和优化，制定相应的策略和方案进行实施和监控，不断优化和调整模型以适应业务变化。需要注意的是，统计模型只是解决问题的工具之一，成功的关键在于深入了解业务，与业务团队紧密合作，确保模型能够真正解决业务痛点，提升业务价值。

七、股票价格真的能预测吗？

谢邀。提供一个我的视角。其中不可避免有很多英文的素材，我尽量不使用公式，用图表阐明观点。相关文献太多，我只选择一个切入点。

首先说，预测股价，跟预测股票的收益率是等价的，因为今天的价格是已知的。理解了这一点以后我想说，目前学术界的主流观点是：

收益率是可以预测的。这跟有效市场假说不矛盾。同时大家都知道这种预测对于投资来说没有多大卵用。

怎么预测收益率？是不是应该先定义什么叫预测？事实上，任何跟收益率相关系数不为零的变量都可以预测收益率。有效市场假说成立等价于股价已经完全反映了所有已知信息，那么任何会影响价格的信息都可以预测股票的收益率。

来我给你上点证据。

上表中使用股息率（Dividend/Price ratio）来对股价收益率进行预测。其中第一行，使用当年的股息率预测接下来一年的收益率，第二行使用当年的股息率预测接下来五年的累计收益率。注意这么两点

1. （绿框）随着预测周期的增加而显著上升，股息率对于预测长期收益率有用。
2. 预期收益率的波动率（红框）同样随着预测周期的增加而增加。

先说第一点，用一张图来阐明这个观点更直观。看下图，其中蓝线为CRSP股票市值加权指数的股息率，而红线为同一指数的接下来7年的累计收益。看出来两条曲线的相关度有多高了吗？

你可能会说：“我看上去相关系数不是很高啊。”学术界里面具有这种预测功能的变量，我还可以找出一堆，再看下面这张图。其中绿线仍然是股息率，它虽然跟实际收益率（红线）的相关系数高但是未免太过平滑，不算一个好的变量。现在在股息率的基础上再加上宏观上的消费/财富比率（consumpiton wealth ratio）得到蓝线。看出来蓝线跟红线的相关系数更高了吧？不仅如此，蓝线还常常比红线先变化，这算是一个好的预测变量了吧？

到目前为止，我只做了一些任何接受过基础统计训练的人都可以做的事情，我还没有上任何高级的模型，但这已经足够为收益预测的可能性进行佐证了。

好了，在你感叹收益率/股价可以预测的同时，让我们回到第二点，预期收益率的波动率也随着预测周期的增大而增大。 换言之，你如果预测错误需要付出的代价也上升了。如果你预测明天的股价收益率，在我大A股你最多吃一个跌停板，但是如果你预测下周的收益率，你预测错了，你可以吃好几个跌停板，就这么简单。

如果你觉得我举得这个例子太极端，那么我邀请你跟我思考下面这样一个问题。

从1926年1月开始，如果你把1美元一直利滚利投资到美国的国债券里，那么到了2009年12月你将会把1美元变成20美元。同期内，如果你把你的股票一直投资到 S&P 500指数里的话，那么到期你将会获得3126美元。一个合理的预测是，长期内股票的累计收益率将远远高于国债或是存款，那么为什么大家不都把钱都投资到股票里去呢？

如果这能够引发你的思考的话，那么再看下面这张时间序列图。其中绿线为CRSP股票指数的年收益率，蓝线是美国国债券的收益率。股票的长期收益率虽然远高于国债，但是波动也同时远远高于国债，而且你可能一连好几年都是负收益，这些损失需要很多年才能挽回。

这让我足以抛出我的两个核心观点

1. 收益率/股价预测本身并不构成一个完整的投资/交易决策
2. 不能把收益率当作衡量投资/交易质量的唯一标准

1. 收益率/股价预测本身并不构成一个完整的投资/交易决策

光有对收益的预测本身是不够的，至少还需要对风险的评估和相应的风控手段。这点我曾经在我的专栏中咕哝过两句知乎专栏 。就拿股票和国债的例子来讲吧，虽然你知道长期来看股票的收益率是高于债券的，但是你不知道你入场的时机是对是错，你也不知道这个长期到底是多少年。2008年那波站在山岗上的人现在还没解套呢。同样，你也可以说：“我大A股虽然2016年熊了一年，但是相比2013年底还是涨了50个百分点的。” 再好的预测也一定有失灵的时候，如果你不能承受错误的代价，那么你就不能执行这个策略。

2. 不能把收益率当作衡量投资/交易质量的唯一标准

获得一万块钱的喜悦可能抵消不了丢掉一万块钱的痛苦吧？人类对风险是有厌恶的，对预期是有折现的，对现金/流动性是有需求的。套在高点上的人，为什么很多不愿意站岗，宁愿割肉？衡量投资/交易的质量，需要同时考虑你能不能承受相对应的风险，不要只考虑如果你做对了能赚多少钱，也许你过了十年你证明了你当初的一场豪赌是正确的，但是这十年间你可能一直套牢没钱花，这最后的正确相比你十年的等待到底值得不值得？我想每个人的答案是不一样的吧？那么请不要把收益率当作唯一的衡量标准，这就足以避免很多豪赌行为。

我想Andrew Ang的书开头第一句话可以概括我的观点。

The two most important words in investing are bad times .

投资中最重要的是想想身后身，而不是只看眼前路。如果你能够体会，那么关于股价到底能否预测这个问题，答案其实并不重要。

相关文献

1. Ang, Andrew. Asset management: A systematic approach to factor investing. Oxford University Press, 2014.
2. Cochrane, J.H., 2011. Presidential address: Discount rates. The Journal of Finance, 66(4), pp.1047-1108.
3. Fama, E.F. and French, K.R., 1988. Dividend yields and expected stock returns. Journal of financial economics, 22(1), pp.3-25.
4. Lettau, M. and Ludvigson, S., 2001. Consumption, aggregate wealth, and expected stock returns. the Journal of Finance, 56(3), pp.815-849.
5. Shiller, R.J., 1980. Do stock prices move too much to be justified by subsequent changes in dividends?.

更多内容请浏览我的专栏 -- Terrier Finance

八、多元线性回归模型的统计检验主要包括哪些？

多元线性回归的显著性检验包含所有自变量与因变量。回归方程的显著性检验，即检验整个回归方程的显著性，或者说评价所有自变量与因变量的线性关系是否密切。能常采用F检验，F统计量的计算公式为：根据给定的显著水平a,自由度(k,n-k-1)查F分布表，得到相应的临界值Fa，若F>Fa，则回归方程具有显著意义，回归效果显著；F

九、SAC模型在统计学中是什么意思？

短期平均成本(short run average cost,SAC) 是短期内生产每一单位产品平均所需要的成本，用SAC表示。

短期平均成本又可分为平均固定成本（average fixed cost）和平均可变成本(average variable cost)

1、平均固定成本

平均固定成本是平均每单位产品所耗费的固定成本，用AFC表示： AFC=FC/Q 。平均固定成本起初减少的幅度很大，以后减少的幅度越来越小。因此平均固定成本曲线起先比较陡峭，说明在产量开始增加时，它下降的幅度很大，以后越来越平坦，说明随着产量的增加，它下降的幅度越来越小。

2、平均可变成本

平均可变成本是平均每单位产品所耗费的可变成本，用AVC表示： AVC=VC/Q 。平均可变成本起初随着产量的增加，平均可变成本减少；但产量增加到一定程度后，平均可变成本由于边际产量递减规律而增加。因此平均可变成本曲线是一条先下降而后上升的“U”形曲线，表明随着产量增加先下降而后上升的变动规律。

十、如何理解固定效应模型，非统计专用能听懂的？

固定效应模型只能用EVIEWS做,SPSS是做不了面板数据固定效应回归模型.

这两种做多元线性回归时，有没有注意选择变量控制的概率值，有点默认是0.05，有点默认是0.1。如果这个概率值设置不同，选择出的自变量个数当然是不一样的。

相关分析只考虑到两个变量之间的关系，而并没有考虑所有变量之间的交互关系。当在相关分析中发现，某个变量和因变量存在强相关，但在回归分析中，不一定留在回归模型中，因为多元回归模型中，常常存在几个自变量之间存在强相关性，而影响回归的效果，因此几个强相关的变量最后可能只会留下一个或较少的变量在模型中。