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《應(yīng)用多元分析論文.doc》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、應(yīng)用多元分析論文摘要根據(jù)今天與昨天的溫度差X］及今天的壓溫差（氣壓與溫度之差）x2,再利用sas分析軟件及應(yīng)用多元線性回歸模型對(duì)其進(jìn)行分析，從回歸結(jié)果來分析是否下雨。貝葉斯統(tǒng)計(jì)的思想是假定對(duì)研究的對(duì)象已冇一定的認(rèn)識(shí),常用先驗(yàn)概率分布來描述這種認(rèn)識(shí)，然后我們?nèi)〉囊唤M樣本，用樣本來修正己有的認(rèn)識(shí)（先驗(yàn)概率分布）從而得到后驗(yàn)概率分布，各種統(tǒng)計(jì)推斷都通過后驗(yàn)概率分布來進(jìn)行。將貝葉斯統(tǒng)計(jì)思想用于判別分布，就得到貝葉斯判別方法。貝葉斯判別既考慮到各個(gè)總體出現(xiàn)的先驗(yàn)概率，又考慮到錯(cuò)判造成的損失，這些優(yōu)點(diǎn)，使其判別效果更加理想，應(yīng)用也更廣泛。關(guān)鍵詞貝
2、葉斯判別法sas軟件天氣預(yù)報(bào)溫度差xl壓溫差x2先驗(yàn)概率后驗(yàn)概率引言天氣預(yù)報(bào)i般在媒體上發(fā)布主要是未來一段吋間的天氣包括天氣現(xiàn)象、最高最低溫度，風(fēng)向風(fēng)力等，主耍是由屮央氣象臺(tái)為公眾提供的公益氣象服務(wù)這種氣象服務(wù)與人們生產(chǎn)生活聯(lián)系比較緊密。而一些專業(yè)氣象服務(wù)將覆蓋農(nóng)業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、交通、能源、水利、海洋、環(huán)保、保險(xiǎn)和商業(yè)等國民經(jīng)濟(jì)各大門類。現(xiàn)在氣象和氣與人民生活關(guān)系越來越密切，社會(huì)各界公眾吋刻都關(guān)注著氣象和氣候。隨著人們生活水平在不斷改善，人們對(duì)天氣的關(guān)注程度也越來越高，實(shí)際上氣象的運(yùn)用也是與時(shí)俱進(jìn)的。近年來，氣象部門的天氣預(yù)報(bào)逐步向
3、貼近百姓方面邁進(jìn)，從用戶的角度著想，逐漸地轉(zhuǎn)變?yōu)榭蛻糁辽系睦砟?。天氣預(yù)報(bào)把穿衣指數(shù)、晨練指數(shù)、出行指數(shù)等等綜合因素加在了預(yù)報(bào)中，考慮了溫度、濕度和大風(fēng)，集中要素綜合成一個(gè)指數(shù)，更方便人們知道在這個(gè)指數(shù)下如何穿衣和出行。特別是一些旅游城市在天氣預(yù)報(bào)屮增加了各種體現(xiàn)人文關(guān)懷的舒適度預(yù)報(bào)、體感溫度預(yù)報(bào)、紫外線強(qiáng)度指數(shù)預(yù)報(bào)、穿衣指數(shù)預(yù)報(bào)、晾曬指數(shù)預(yù)報(bào)、空調(diào)開啟指數(shù)預(yù)報(bào)、感冒指數(shù)預(yù)報(bào)、中暑指數(shù)預(yù)報(bào)等等?？傊?，在以人為本處處體現(xiàn)人文關(guān)懷的現(xiàn)代社會(huì)中，天氣預(yù)報(bào)在媒體的發(fā)布，不僅可以讓氣象部門和媒體取得雙贏，而且還可以在社會(huì)各界所冇關(guān)注氣象的人當(dāng)中取
4、得多贏的效果。所有這些指數(shù)都少不了統(tǒng)計(jì)的判別方法。TheDISCRIMProcedureClassificationSummaryforCalibrationData:SASUSER.EXEC54TheDISCRIMProcedureClassificationResultsforTestData:SASUSER.EXEC540TheDISCRIMProcedureClassificationSummaryforTestData:SASUSER.EXEC540后驗(yàn)概率p(ji1)=0.4062P(n因?yàn)閜(jil)=0.4062<
5、;P(Ji參考文獻(xiàn)：黃曉榕《經(jīng)濟(jì)信息價(jià)格評(píng)估以及貝葉斯方法的應(yīng)用》張麗，閆善文,劉亞東《全概率公式與貝葉斯公式的應(yīng)用及推廣》周麗琴《貝葉斯均衡的應(yīng)用》王輝，張劍飛,王雙成《基于預(yù)測(cè)能力的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)》張旭東，陳鋒,高雋,方廷健《稀疏貝葉斯及其在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用》鄒林全《貝葉斯方法在會(huì)計(jì)決策中的應(yīng)用》周麗華《市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的貝葉斯公式應(yīng)用》夏敏軼,張濮《貝葉斯公式在風(fēng)險(xiǎn)決策屮的應(yīng)用》臧玉衛(wèi)，王萍,吳育華《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在股指期貨風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用》黨佳瑞，胡杉杉,藍(lán)伯雄《基于貝葉斯決策方法的證券歷史數(shù)據(jù)有效性分析》2)=0.5938,所
6、以不下雨。2)=0.5938所以判給兀2
