揭開統(tǒng)計學(xué)性感的面紗

21ic訊 《哈佛商業(yè)評論》宣布“數(shù)據(jù)科學(xué)家”是21世紀(jì)最性感的職業(yè)，所謂性感，既代表著難以名狀的誘惑，又說明了大家都不太懂這個職業(yè)做的是什么。

看到這個評價，小編就想，這說的不也是統(tǒng)計學(xué)么!現(xiàn)在大數(shù)據(jù)和工業(yè)4.0的口號響徹祖國大地，統(tǒng)計學(xué)在大學(xué)里可謂炙手可熱;而一個學(xué)期的統(tǒng)計課程上下來，同學(xué)們個個都是云中望月，霧里看花;考完試之后更是哀嚎遍野。如何讓這“性感”變得美好起來，不再可望而不可及呢?

SASRPython等軟件工具都可以幫您將課堂上學(xué)到的數(shù)據(jù)分析方法進行重新演繹和輸出，但估計您想到那密密麻麻的code就開始搖頭了，“要花大把的時間學(xué)代碼，還要看晦澀的輸出結(jié)果,只能讓性感變得更加只可遠觀啊!” 小編在這里要給您強烈推薦SAS旗下的JMP軟件，這款軟件相當(dāng)于SAS的窗口化應(yīng)用，界面超級友好，主打interactive analysis & visualization，也就是說那些晦澀的統(tǒng)計參數(shù)以及輸出結(jié)果都可以動態(tài)交互可視化了，真正的做到了SAS的總裁Jim Goodnight先生說的“Give everyone the power to know”。如此一來，揭開統(tǒng)計學(xué)“性感”的面紗就指日可待了。下面我們就來看一下JMP的特色之處吧。

動態(tài)輔助教學(xué)

有不少同學(xué)一學(xué)期讀下來往往連置信區(qū)間等基本的統(tǒng)計學(xué)概念都不甚清楚，就更別提什么大數(shù)據(jù)分析必須要具備的統(tǒng)計思維了。其實一旦搞清楚這些基本概念，就相當(dāng)于一只腳邁進了統(tǒng)計學(xué)的大門，后面再接觸其他的深層次的數(shù)據(jù)分析方法自然就會豁然開朗。

下面我們就舉一個正態(tài)總體均值區(qū)間估計的例子。為了了解統(tǒng)計學(xué)專業(yè)學(xué)生畢業(yè)后一年內(nèi)的平均工資水平，我們有代表性的選取了100個該專業(yè)的畢業(yè)生做了調(diào)查，調(diào)查結(jié)果為年平均工資水平為19.91w，誤差是±0.35w，置信度為95%。這里我們該如何解讀這些數(shù)字呢?

Ÿ 樣本均值為19.91w--即為抽取的100個畢業(yè)生的年工資水平均值，可以作為對總體統(tǒng)計學(xué)專業(yè)畢業(yè)生工作一年內(nèi)的年工資水平的估計。

Ÿ 95%的置信水平下，估計的置信區(qū)間為19.91w±0.35w(19.56w,20.26w)

Ÿ 如果用類似的方式，抽取N多個類似的樣本，每個樣本都可以計算構(gòu)造出一個置信區(qū)間，這N多個置信區(qū)間中大概會有95%會包含真正的工資水平。

上面給出的是對于置信區(qū)間在文字上的解釋，借助于JMP，您可以自行進行模擬以了解置信區(qū)間的構(gòu)造和原理。如下圖所示，您可以在左側(cè)設(shè)定總體的分布，抽取的樣本大小，樣本的數(shù)量以及置信水平;右側(cè)就會相應(yīng)的給出對總體均值的估計。圖中展示的結(jié)果來自于均值為20w，標(biāo)準(zhǔn)差為2的總體，在其中抽取大小為100的樣本，共抽取10000次，相應(yīng)的置信水平為95%;我們可以看到

Ÿ 右邊最上側(cè)列出的是第10000次抽取的樣本數(shù)據(jù)的直方圖;

Ÿ 緊跟在直方圖下面的是第10000次抽取的樣本數(shù)據(jù)計算的均值估計和置信區(qū)間;

Ÿ 中間部分的圖表告訴我們所有10000次抽取的樣本構(gòu)造的置信區(qū)間對真實的均值的覆蓋情況(真實的均值為20，不是所有的置信區(qū)間都覆蓋真實值);

Ÿ 置信區(qū)間圖下面是抽取的1000次樣本的樣本均值平均以及樣本均值的標(biāo)準(zhǔn)差，他衡量的是樣本均值與總體均值的接近程度，每次抽取的樣本數(shù)越多，樣本均值與總體均值越接近，該值越小。均值的標(biāo)準(zhǔn)誤公式σ/sqrt(n)就是對該值的估計，估計值為2/sqrt(100)=0.2.

Ÿ 最后一部分告訴我們構(gòu)造的所有的置信區(qū)間中覆蓋真實的均值水平的比例為95.03%，這95.03%即為置信水平的真正意義所在。

當(dāng)然你可以改變樣本的大小，抽取次數(shù)以及總體分布來觀察不同分布不同抽樣對均值區(qū)間估計的影響。怎么樣，看到這里，是不是覺得柳暗花明又一村了。

交互分析

說到交互分析，這可以算作JMP的獨門武器了。無論是你剛剛拿到數(shù)據(jù)要做探索性數(shù)據(jù)分析，還是建立復(fù)雜的統(tǒng)計模型，JMP都可以提供交互分析幫助您更好的解讀數(shù)據(jù)。小編在這里只舉一個模型刻畫器的例子。模型刻畫器通過可視化的方式把構(gòu)建好的模型(包括各種形式的模型)動態(tài)交互的展現(xiàn)出來，相較于枯燥的數(shù)字，這種方式更加直接，更容易理解變量之間的關(guān)系以及相互作用機制。

模型刻畫器

豐富的統(tǒng)計分析方法

作為SAS家族的系列產(chǎn)品，JMP自然也少不了各種經(jīng)典的、前沿的統(tǒng)計分析方法，既包括決策樹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘算法，又涵蓋了Lasso，Elastic Net等處理多重共線性問題的懲罰算法，還有模型比較幫助你進行模型的篩選,都可以通過一鍵式菜單完成分析，您可以處理多種形式的復(fù)雜數(shù)據(jù)及問題。

靈活定制

對于愛鉆研愛創(chuàng)新愛搞怪的好學(xué)生們，JMP還提供了靈活的腳本程序，以滿足你們的創(chuàng)作需求?？纯聪旅孢@個歪歪扭扭的時鐘是不是可以放在你的桌面上，或者情人節(jié)的時候，你也可以為你心儀的女同學(xué)制作一顆愛心來給她一個驚喜，只需要盡情地發(fā)揮你們的想象力和創(chuàng)造力哦!

其實，JMP的可視化和交互性探索分析特色就是為了培養(yǎng)你對數(shù)據(jù)的好奇心，讓你在數(shù)據(jù)中遨游的同時,運用探索性數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)規(guī)律，然后通過統(tǒng)計建模進行深入的業(yè)務(wù)洞察，驗證想法并升華得到新的結(jié)論。這樣的過程又何嘗不是一種更讓人著迷的“性感”呢!

點擊下方鏈接，去看看JMP都還有哪些精彩的可視化動態(tài)分析結(jié)果吧!小編還要告訴你一個好消息，這樣的HTML5結(jié)果，你自己也可以通過JMP來實現(xiàn)哦!

HTML5輸出示例

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