Was ist statistische Modellierung? Wann und wo sollte man sie verwenden?

Sie können Daten auf verschiedene Weise interpretieren.

Es hilft Ihnen, Datensätze zu verstehen und Berichte zu erstellen, während Sie mehrere statistische Modelle anwenden, um Vorhersagen zu treffen.

Statistische Modelle sind eine mathematische Darstellung beobachteter Daten, die Analysten und Datenwissenschaftlern hilft, die Beziehungen und Muster zwischen Datensätzen zu visualisieren. Darüber hinaus bieten sie eine solide Grundlage, um Daten für die absehbare Zukunft vorherzusagen und zu projizieren.

Einfach ausgedrückt sind Modelle Beziehungen zwischen zwei Variablen. Zum Beispiel bedeutet der Begriff „Modell Mausgewicht und -größe“, eine Beziehung zwischen ihnen herzustellen. Mit der Größe nimmt auch das Gewicht zu. Die Anwendung statistischer Modellierung in diesem Beispiel ermöglicht es Ihnen, die Beziehung zwischen Größe und Gewicht zu verstehen, was Ihnen hilft, Datensätze besser zu analysieren.

Dies ist ein einfaches Beispiel. Unternehmen verwenden statistische Analysesoftware , um komplexe statistische Modellierungen durchzuführen.

Statistische Modellierung hilft, Daten so zu projizieren, dass Nicht-Analysten und andere Stakeholder ihre Entscheidungen darauf basieren können. In der statistischen Modellierung suchen Datenwissenschaftler nach Mustern. Sie verwenden diese Muster als Beispiel und treffen Vorhersagen über das gesamte Set.

Wenn Sie statistische Modelle implementieren, beginnen Sie damit, die besten Modelle zu identifizieren, die zu Ihrem Zweck passen. Die Übernahme dieser Modelle würde es Ihnen ermöglichen, Analysen durchzuführen und bessere Datenvisualisierungen zu erstellen.

Zweck der statistischen Modellierung

Statistische Modelle helfen, die Eigenschaften bekannter Daten zu verstehen und die Eigenschaften großer Populationen darauf basierend zu schätzen. Es ist die zentrale Idee hinter maschinellem Lernen.

Es ermöglicht Ihnen, eine Fehlerleiste oder ein Konfidenzintervall basierend auf der Stichprobengröße und anderen Faktoren zu finden. Zum Beispiel hätte eine Schätzung X, die aus 10 Stichproben berechnet wurde, ein breiteres Konfidenzintervall als eine Schätzung Y, die aus 10.000 Stichproben berechnet wurde.

Statistische Modellierung unterstützt auch Hypothesentests. Es liefert statistische Beweise für das Auftreten spezifischer Ereignisse.

Wo werden statistische Modelle verwendet?

Statistische Modelle werden in der Datenwissenschaft, im maschinellen Lernen, im Ingenieurwesen oder in der Operationsforschung eingesetzt. Diese Modelle haben verschiedene Anwendungen in der realen Welt.

• Räumliche Modellierung arbeitet mit einem grafischen Informationssystem (GIS) und stellt eine Beziehung zwischen Prozessen und Eigenschaften innerhalb eines geografischen Raums her. Es hilft Forschern, reale Phänomene zu verstehen und vorherzusagen und effektiv zu planen.
• Überlebensanalyse beobachtet die Zeitdauer, in der eine Reihe von Ereignissen auftritt. Abhängig vom Studienbereich ist die Überlebensanalyse auch als Zuverlässigkeitsanalyse, Dauermodellierung oder Ereignisverlaufsanalyse bekannt. Diese Modelle werden verwendet, um die Zeit bis zum Ereignis (TTE) vorherzusagen. Zum Beispiel beantwortet die Überlebensanalyse Fragen wie, wie lange es dauert, bis der erste Schuss nach dem Kauf einer Waffe abgefeuert wird.
• Zeitreihenanalyse beinhaltet die Untersuchung einer Reihe von Datenpunkten, die nacheinander über die Zeit auftreten. Es liefert Einblicke in Faktoren, die bestimmte Ereignisse von Zeit zu Zeit beeinflussen.
• Empfehlungssysteme sagen die Wahl oder Präferenz eines Benutzers für einen Artikel und die Bewertungen voraus, die sie wahrscheinlich geben werden.
• Marktsegmentierung erstellt verschiedene Marktfragmente basierend auf den Bedürfnissen, Vorlieben und Prioritäten potenzieller Käufer. Statistische Modellierung hilft Vermarktern, relevante Marktsegmente zu identifizieren, um ihre Produkte besser zu positionieren und sich auf Zielgruppen zu konzentrieren.
• Assoziationsregel-Lernen ermöglicht die Entdeckung interessanter Beziehungen zwischen Variablen in großen Datenbanken. Es wird bei der Bedrohungserkennung eingesetzt, wo Assoziationsregeln es Cybersicherheitsspezialisten ermöglichen, Betrug zu erkennen.
• Prädiktive Modellierung hilft Forschern, die Ergebnisse oder Ergebnisse eines Ereignisses vorherzusagen, unabhängig davon, wann es passiert. Diese Modelle werden häufig verwendet, um das Wetter oder die Aktienmarktpreise vorherzusagen, Verbrechen zu erkennen und Verdächtige zu identifizieren.
• Scoring-Modelle basieren auf logistischer Regression und Entscheidungsbäumen. Ermittler verwenden sie in Kombination mit mehreren Algorithmen, um Kreditkartenbetrug zu erkennen.
• Clustering, oder ein Clustermodell, gruppiert Elemente in einem Cluster, sodass es innerhalb der Gruppe mehr Ähnlichkeiten gibt als andere Elemente in verschiedenen Gruppen.

Statistische Modellierung vs. mathematische Modellierung

Obwohl statistische und mathematische Modellierung Fachleuten helfen, Beziehungen zwischen Datensätzen zu verstehen, sind sie nicht dasselbe.

Mathematische Modellierung beinhaltet die Umwandlung realer Probleme in mathematische Modelle, die Sie analysieren können, um Einblicke zu gewinnen. Es verwendet statische Modelle, die aus realen Situationen formuliert wurden, was es weniger flexibel macht.

Auf der anderen Seite sind statistische Modelle, unterstützt durch maschinelles Lernen, vergleichsweise flexibler bei der Einbeziehung neuer Muster und Trends.

Statistische Modellierung vs. maschinelles Lernen

Statistische Modellierung und maschinelles Lernen sind nicht dasselbe. Maschinelles Lernen (ML) beinhaltet die Entwicklung von Computeralgorithmen, um Daten in intelligente Aktionen zu verwandeln, und es basiert nicht auf regelbasiertem Programmieren.

Bevor man einem Ergebnis der statistischen Analyse vertraut, müssen alle Annahmen erfüllt sein. Dies macht die Unsicherheitstoleranz gering. Im Gegensatz zur statistischen Analyse basieren maschinelle Lernkonzepte nicht auf Annahmen. ML-Modelle sind flexibler.

Darüber hinaus arbeiten statistische Modelle mit endlichen Datensätzen und einer angemessenen Anzahl von Beobachtungen. Eine Erhöhung der Datenmenge könnte zu Overfitting führen (wenn statistische Modelle gegen ihre Trainingsdaten passen). Im Gegensatz dazu benötigen maschinelle Lernmodelle große Datenmengen, um zu lernen und intelligente Aktionen auszuführen.

Wann sollten Sie statistische Modellierung verwenden?

Sie können statistische Modelle verwenden, wenn die meisten Annahmen beim Erstellen des Modells erfüllt sind und die Unsicherheit gering ist.

Zum Beispiel, wenn eine Content-Marketing-Agentur ein Modell erstellen möchte, um die Reise eines Publikums zu verfolgen, wird sie wahrscheinlich ein statistisches Modell mit 8-10 Prädiktoren bevorzugen. Hier ist der Bedarf an Interpretierbarkeit höher als die Genauigkeit der Vorhersagen, da es ihnen helfen würde, eine Engagement-Strategie basierend auf dem Geschäftswissen zu entwickeln.

Wann sollten Sie maschinelles Lernen verwenden?

Maschinelle Lernmodelle werden verwendet, um ein großes Datenvolumen zu analysieren, und das vorhergesagte Ergebnis hat keine zufällige Komponente. Zum Beispiel muss bei der visuellen Mustererkennung ein Objekt ein „E“ sein, nicht ein „E“.

Zum Beispiel, wenn E-Commerce-Websites wie Amazon Produkte basierend auf früheren Käufen empfehlen möchten, benötigen sie eine leistungsstarke Empfehlungsmaschine. Hier ist der Bedarf an Vorhersagegenauigkeit wichtiger als die Interpretierbarkeit des Modells, was das maschinelle Lernmodell zu einer geeigneten Wahl macht.

Statistische Modellierungstechniken

Daten stehen im Mittelpunkt der Erstellung eines statistischen Modells. Sie können diese Daten aus einer Tabelle, einem Data Warehouse oder einem Data Lake beziehen. Kenntnisse über Datenstruktur und -management würden Ihnen helfen, Daten nahtlos abzurufen. Sie können sie dann mit gängigen stationären statistischen Datenanalysemethoden analysieren, die als überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen kategorisiert sind.

Überwachte Lerntechniken umfassen:

• Ein Regressionsmodell: Wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen zu analysieren. Es ist ein gängiges prädiktives statistisches Modell, das Analysten in der Vorhersage, Zeitreihenmodellierung und Identifizierung kausaler Effektbeziehungen zwischen Variablen verwenden. Es kann verschiedene Arten von Regressionsmodellen geben, wie einfache lineare Regression und multiple lineare Regression.
• Ein Klassifikationsmodell: Ein Algorithmus, der bestehende, große und komplexe Datensätze analysiert, um sie entsprechend zu verstehen und zu klassifizieren. Es ist ein maschinelles Lernmodell, das Entscheidungsbäume, nächstgelegene Nachbarn, zufällige Wälder und neuronale Netze umfasst, die in künstlicher Intelligenz verwendet werden.

Unternehmen können auch andere Techniken wie Resampling-Methoden und baumgestützte Methoden in der statistischen Datenanalyse verwenden.

Unüberwachte Lerntechniken umfassen:

• Verstärkungslernen: Ein Deep-Learning Konzept, das den Algorithmus iteriert und trainiert, um einen optimalen Prozess zu erlernen, indem günstige Ergebnisse belohnt und Schritte, die ungünstige Ergebnisse erzeugen, bestraft werden
• K-Means-Clustering: Versammelt eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten in Clustern basierend auf bestimmten Ähnlichkeiten
• Hierarchisches Clustering: Hilft, eine mehrstufige Hierarchie von Clustern zu entwickeln, indem ein Clusterbaum erstellt wird

Wie man statistische Modelle erstellt

Beim Erstellen eines statistischen Modells ist der erste Schritt, das beste statistische Modell basierend auf Ihren Anforderungen auszuwählen.

Sie können das beste Modell für Ihren Zweck auswählen, sobald Sie alle oben genannten Fragen beantwortet haben. Nach der Auswahl des statistischen Modells können Sie mit deskriptiver Statistik und Grafiken beginnen. Visualisieren Sie die Daten, da es Ihnen helfen wird, Fehler zu erkennen, Variablen und ihr Verhalten zu verstehen. Beobachten Sie, wie verwandte Variablen zusammenarbeiten, indem Sie Prädiktoren erstellen und das Ergebnis sehen, wenn Datensätze kombiniert werden.

Sie sollten die Beziehung zwischen potenziellen Prädiktoren und ihrer Korrelation mit den Ergebnissen verstehen. Verfolgen Sie die Ergebnisse mit oder ohne Kontrollvariablen. Sie können nicht signifikante Variablen zu Beginn eliminieren und alle Variablen im Modell behalten.

Sie können die primären Forschungsfragen im Auge behalten, während Sie bestehende Beziehungen zwischen Variablen verstehen, jeden potenziellen Prädiktor testen und kategorisieren.

Organisationen können statistische Modellierungssoftware nutzen, um Daten zu sammeln, zu organisieren, zu untersuchen, zu interpretieren und zu entwerfen. Diese Software bietet Datenvisualisierungs-, Modellierungs- und Mining-Funktionen, die den gesamten Prozess automatisieren helfen.

Modellieren Sie Datensätze, um zukünftige Trends vorherzusagen

Verwenden Sie statistische Modellierung, um die Beziehungen zwischen Datensätzen zu verstehen und wie Änderungen in ihnen andere beeinflussen würden. Nach der Analyse dieser Beziehung können Sie den aktuellen Zustand verstehen und zukünftige Vorhersagen treffen.

Mit einer ordnungsgemäßen statistischen Modellierung können Sie die Beziehung zwischen Variablen interpretieren und die Erkenntnisse nutzen, um Variablen vorherzusagen, die Sie ändern oder beeinflussen würden, um das erwartete Ergebnis in der Zukunft zu erzielen.

Erfahren Sie mehr über statistische Analyse und finden Sie bessere Wege, um Geschäftsentscheidungen mit aktuellen Daten zu treffen.