应用统计数学模型

应用统计数学模型（精选8篇）

篇1：应用统计数学模型

原位统计分布分析中的温度效应及其数学校正模型

采用金属原位分析仪对钢铁成分偏析进行分析时,由于温度效应引起仪器偏析信号.本文通过考察温度对低合金钢中碳的激发强度的.影响,提出对激发强度进行校正的温度校正数学模型,并通过对钢铁中碳的分析校正以验证数学模型的正确性.结果表明,校正后的统计偏析度95%置信区间宽度变窄,消除了因温度效应造成的不正确仪器偏析信号.校正模型是有效的,且不影响成分分析的准确性.

作 者：袁良经 王海舟 YUAN Liang-jing WANG Hai-zhou 作者单位：钢铁研究总院,北京,100081刊 名：冶金分析 ISTIC PKU英文刊名：METALLURGICAL ANALYSIS年，卷(期)：200727(6)分类号：O657.31关键词：原位统计分布分析 统计偏析度 温度效应 数学校正模型 钢铁

篇2：应用统计数学模型

全国考研报名正在进行时，考研教育网编辑团队为广大考研考生区别比较考生们易混淆的部分专业，希望对广大考生报考硕士研究生有所帮助。

相同点

都必须涉及对数学的进一步学习，且对数学逻辑分析、计算能力要求比较高

不同点

学习内容

数学与应用数学：所学数学内容较为精深，涵盖面广，对人的逻辑思维是一个较大挑战。该专业一般有三个发展方向，也决定了它有三个大的考研方向：纯数学、计算机和经济。选定了一个方向后便要有针对性地掌握该方向的必备知识

统计学：主要针对数学领域中与统计计算有关的各门课程深入学习，同时也必须掌握经济学、管理学的相关知识。该专业不仅重理论，也重实践操作能力。考研时根据不同学校的`偏向，有社会经济统计和数理统计之分

就业状况

数学与应用数学：纯数学方向一般是从事研究、教学工作;计算机方向则可从事软件设计、开发、维护、网络建设等内容;经济方向则可在银行、保险、证券公司等金融机构中从事统计、计算、分析性质的工作

篇3：应用统计数学模型

经常会有各种原因导致城市车道被占用, 如道路施工、公交车停靠、交通事故等. 合理估算车道占用对道路通行力的影响, 给交管部门提供合理依据, 包括合理引导车辆、规划路边停车位、批准用道施工和规划非港湾式公交车站点等.

二、假设与符号约定

1. 假设

( 1) 事故偶然, 车流量随机; ( 2) 车辆遵守交通法规; ( 3) 发生事故车辆占两车道;

2. 符号约定

Tm基本通行能力, Tk可能通行力, Ts实际通行力, σ 车辆密度, lj第j个单位时间止车辆排队长度, nj第j个单位时间止留下车辆数, Uj上游第j个单位时间内车流量, Ul流出事故横断面车流量, Lj第j个单位时间内车队长变化, h每辆车所占长度

三、模型分析

对于在固定时间间隔内, 通过记录经过横截面汽车速度, 计算实际通行力并分析其变化情况, 来描述发生事故到事故结束车辆撤离时间段, 横截面实际通行能力变化情况, 把塞车车辆列队视作随机过程, 每分钟排队车辆数= 前一分钟留下车辆数+ 每分钟进入车辆数- 每分钟事驶出车辆数. 建立横截面实际通行力、上游车流量、时间关系的模型, 对单位时间内进入、驶出发生事故处横断面汽车辆数着手, 检验这两个随机变量分布, 解出列队汽车数量分布列, 得出队长概率分布列, 求得数学模型.

四、模型的建立与求解

1. 模型建立

求出通行能力修正系数. 车道宽修正系数 λ1, 侧向净空修正系数 λ2, 纵向坡度修正系数 λ3, 视线距离不足的修正系数 λ4, 路边条件修正系数 λ5, 实际道路交通条件修正系数 λ6.

每分钟排队车辆数= 前一分钟留下车辆数+ 每分钟进入车辆数- 每分钟驶出事故地车辆数, 由实际测量算出Ul为19.

单位时间内U1, 有行车道、两小区入口, 用SPSS检验, 入口单位时间进入的汽车辆数符合泊松分布, 所以进入车辆叠加后单位时间内Uj服从泊松分布的. 其中 γ 是参数, 用MATLAB三次样条插值, 可见Uj中的 γ 是波动上升的, 可以得出这一时间段每分钟的 γ 值. Uj服从 γ 随时间变化的泊松分布列是:

由P ( Uj= x) , P ( U1= x) ( 3) ( 4) ( 5) 式知LjUj分布相同, 即lj~ P ( γ) .

2. 模型求解

由数据检验知: Uj符合泊松分布, 即

由 ( 3) 式, 得Lj分布列, 由 ( 4) 式可得nj分布列:

由视频数据: 抽取样本, 得到nj, 估算相对应队列长度Lj, 又由Lj= hnj, 利用MATLAB拟合知h = 3. 6, 结合nj的分布列和 ( 5) 式得到Lj的分布列:

它显示了列队长度选取不同数值时的概率, 取决于Uj, i, 参数 λ.

五、模型评价

优点: 模型是分析大量数据再利用统计学分析得到, 偶然性比较小.

缺点: 模型对数据的依赖性比较大, 误差较大, 模型是离散的时间序列, 而不是连续的.

摘要：通过对参考文献1的观察统计, 讨论在事故发生到结束这一段时间内, 横截面通行力的变化情况, 对占用车道不同导致实际通行力变化情况.并且建立排队车辆长度和实际通行力、时间、上游车流量之间的数学模型.

篇4：应用统计数学模型

摘 要 随着时代的进步和社会经济的发展，特别是医疗体制改革的逐步深入，医院在发展过程中面临的竞争日趋激烈，那么要想在激烈的市场竞争中获得发展和壮大，就需要重视统计预测的作用，以此来将目前拥有的卫生统计资料给充分利用起来。它结合医院拥有的历史资料，依据事物的发展规律，来促使更好的进行各项决策，编制计划等等。

关键词 医疗统计 趋势模型预测 应用分析

随着时代的进步，医疗卫生体制改革在不断的深入，那么就需要更高的管理质量，通过统计的数据，可以更好的对规划和决策等进行指导。医院的主要内容是医疗，那么医院服务的主要内容就是住院医疗工作；其中，住院人次是统计指标中非常重要的一种，它可以将医疗工作效率给充分反映出来。结合以往一段时期内住院病人的流量变化情况，对就诊规律等进行总结，科学合理的组织和调配医院有限的人力资源和物力资源。

一、方法

众所周知，一般典型的时间序列包括了很多方面的内容，分别是T、S、C和E，四个字母先后表示长期趋势、季节变动、周期变动和不规则变动，可以采用这样的乘法模型来分析时间序列中的不同成分：

这种分次方法主要是从时间序列中分解出来季节变动，通过分析一系列的数据来将季节变动规律给找出来，然后预测医疗的长期趋势。可以利用移动平均比率法来分解季节变动，将季节指数给找出来，将季节变动规律给充分反映出来。

二、计算步骤

本文选取了我院2011年到2013年所有月份的移动平均入院人数及移动比率。然后对各个年份相同月份的移动平均比率值的平均数进行计算，对移动平均比率进行修正，既可以对均值进行求取，或者是对中位数进行计算，在选择的时候，需要将数据的性质充分纳入考虑范围；在本例子中，我们将均值作为结果。然后对调整系数进行计算，季节指数就可以利用调整系数来获得，也就是用调整系数来乘以平均比率值。

比如一月份的修正移动平均比率为104.2，调整后季节指数为105.2，二月份的修正移动平均比率为98.2，调整后季节指数为94.3.三月份的修正移动平均比率为101.2，调整后季节指数为103.2，四月份的修正移动平均比率为104.2，调整后季节指数为107，1，五月份的修正移动平均比率为101.1，调整后季节指数为101.3，等等。

我们用100来指代季节指数基数，那么全年就乘以12，得到1200.那么调整系数就可以用全年季节指数总和除以全年各个月份修正指数平均比率综合。然后做出一个图表，横轴是月份，纵轴是入院人数，这样人们就可以直观了解到这些年来各个月的入院人数情况。

通过这个图表我们可以发现，近些年来，每月的入院人数都在上升，那么在分析时候，最好采用直线回归模型的方法：

Y=a+bx

结合最小二乘法原理，就可以将a，b值给计算出来，在此不作过多阐述，然后对两个变量之间的关系密切程度进行考虑，并且对相关系数进行计算。在本例子中，我们通过相关的计算，发现0.7672是入院人数和月份之间的相关系数，他们之间存在着正相关的关系。那么我们就可以将2013年月份顺序编号在方程式中代入，对不同月份的趋势值进行计算。然后用趋势值乘以季节指数，这样2013年各个月份的预测值就可以得出来，我们将得出来的预测值来对比2013年前半年的实际值，对误差值进行计算。

通过调查分析发现，目前在很多医院的管理中都没有应用这种统计预测方法；除了这种预测方法之外，此外，还有很多种其他的预测方法，不同的预测方法，会有不同的适用范围，那么医院就需要结合自身的具体情况来进行选择。选择数据应该是多个年份的，这样找出的季节模式才足够准确，一般来讲，这些数值至少应该是16个季度的，也就是48个月以上的数据，但是，我们需要注意的是，在一定时期内，各种条件需要保持一定的状态。因此，就需要合理控制预测时间，并且在具体的变化过程中，对其进行及时的调整和修正，结合以往的数据，来对适合本院发展的季节指数给找出来，这样才可以更加准确的进行预测，从而更好的进行各项管理和决策，更加科学的编制发展计划，促使医院更好的发展。

三、结语

通过上文的叙述分析我们可以得知，在医院发展过程中，医疗统计具有十分重要的作用，可以有效的指导医院的各项决策，来对医院有限的人力资源和物力资源合理配置，更好的发挥其效用。趋势模型预测的应用并不是一项简单的工作，需要综合考虑诸多方面的因素，尽量选取多年之内的数据，对预测时间进行控制，并且在这个过程中，需要结合具体情况来对其进行必要的调整。本文以某医院为例，分析了医疗统计中趋势模型预测的应用，希望可以提供一些有价值参考意见。

参考文献：

[1]王海玲.趋势季节模型预测法在血站统计预测中的应用.市场研究.2000，2（9）：123-125.

[2]覃丽娟.医疗统计中趋势模型预测的应用.医学信息.2010，2（8）：43-45.

篇5：应用统计数学模型

应用统计学学习体会

随着社会主义市场机制的建立与不断完善，社会上对统计的重要性认识越来越深入，统计的作用受到越来越广泛的重视，对统计的需求和要求越来越高。通过本学期的学习，我们了解了更多应用统计中的基本概念以及基本方法。为了使课堂所学更好的被落实到实际应用中，我详细查询了有关应用统计学的起源与崛起、该学科现在的实际应用以及应用统计学的发展趋向等问题，加深了对应用统计的认识，现将所学与体会总结如下：

一、应用统计学的起源：与其他学科相似的是统计学也存在着不同的研究派系，主要包括实质性科学派、方法论科学派、通用方法论派。统计学的研究范围广泛地存在于社会经济现象和自然技术现象等领域，不同学派在分类方法和分类结果的侧重点曾经一度成为统计学学科归属争论的焦点。但从统计学的理论分类的价值趋向分析，这充分体现了统计学研究及其发展的基本规律。

作为理论统计一般原理与方法在具体领域中的应用，应用统计学走向崛起与成熟的标志主要包括两个方面：一是应用范围在管理、经济、工业、农业、教育、医药卫生等领域确立了牢固的学科地位，形成了诸如政府统计学、人口统计与模型、经济计量学、统计质量控制与可靠性分析、农学与农业统计学、教育统计学、医学与卫生统计学、经营管理统计、天文与气象统计学等应用型分支学科。二是应用范围向政治学、法学、社会学、金融管理以及其他新兴技术学科。

统计学发展在趋于成熟并得到大量应用后，一些回避不了的弱点开始显露并逐渐为人们所重视。传统的统计方法不能充分利用过去经验积累起来的知识，小样本问题里表现出来难以克服的局限性，这一点在可靠性统计问题中特别突出。

统计的应用范围愈来愈广泛，已渗透到许多科学领域，应用到国民经济各个部门，成为科学研究不可缺少的工具。

二、应用统计学的应用：

应用统计学在社会经济领域的应用是通过运用统计方法研究社会经济运行状况，并以此建立各种经济模型来实现的。已经开启的空间包括企业生产模式、投资行为模式、居民消费体系、社会分配方式、财税与金融政策体系等内容。以国民经济核算体系的建立为例，人口、社会、科技、经济、环境指标体系的建立也涉及到社会经济领域。从近年来国外的研究看，已经开始运用这些方法改进本部门产品、服务质量与生产的行业，包括银行、商业企业、保险公司、学校、科学试验等，这些在我国还是有待开拓的新领域。未来需要拓展的领域涵盖了政府或企业的管理决策体系、金融风险管理、司法活动中的证据统计分析等方面。

统计人口数量，统计在一定时间内过往车辆的次数。统计出生人口，死亡人口等。政府统计数据的质量在“九五”期间得到国人的普遍关注。然而这方面的研究还有待深入，不仅从制度上约束、控制数据的可靠性，从检测、验证的方法上还需进一步探讨。有的重点课题已在检验方法上有所突破，但如何具体与中国政府实际数据紧密结合，实施这些方法还须加大力度进行研究和实践。

三、应用统计学未来的发展趋势：

纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。

篇6：数学模型在草地管理中的应用

数学模型在草地管理中的应用

草地生态系统是一种典型的由捕食者与被捕食者组成的系统,数学模型在探讨生态系统内捕食者与被捕食者之间关系方面发挥重要作用.为此建立并应用好草地生态系统中的`数学模型可以在本质上揭示系统内放牧家畜与草地牧草生产力之间的关系.本文介绍了草地生态系统中该数学模型建立及对模型求解的方法,详细讨论了该模型在草地生态系统中的应用特点.通过分析认为可以利用该模型来调控草地生态系统中载畜量与草地牧草产量间的关系,从而建立不同草地系统相应的数学模型,为利用计算机技术管理草地,精准地指导草地畜牧业生产提供基础数学依据.

作 者：王慧忠 WANG Huizhong 作者单位：滁州学院化学与生命科学系,安徽,滁州,239000刊 名：滁州学院学报英文刊名：JOURNAL OF CHUZHOU UNIVERSITY年，卷(期)：11(3)分类号：Q141 Q29关键词：数学模型 草地管理 捕食 被捕食 草地生态系统 Lotka-Volterra mathematic model ecosystem modeling grassland management predators and prey the grassland ecological system

篇7：应用统计数学模型

在试验过程中，观测值主要包括了产量、性能等数量指标，因素则是对观测值存在影响的条件。因素的状态称之为水平，一个因素的水平可以是多个。在试验中，观测值存在多个，其影响因素涉及多个方面。对于处理方法不同导致的观测值变化，称之为因素效应;因偶然性因素或者误差导致的观测值变化，则称为试验误差。

方差分析的主要目的是将对观测值存在影响的因素效应以及试验误差进行归类，并对其进行数量分析，对各个因素的重要程度进行研究，从而对工作的进展方向进行安排和调整。

篇8：医疗统计中趋势模型预测的应用

一般典型的时间序列包含以下几种: (1) 长期趋势 (T) (2) 季节变动 (S) (3) 周期变动 (C) (4) 不规则变动 (E) 。对时间序列的各种成分可用如下的乘法模型进行分析:

其分析方法是先把季节变动从时间序列中分解出来, 找出季节变动规律, 然后结合长期趋势进行预测。对季节变动的分解方法, 采用移动平均比率法, 求出季节指数, 以反映季节变动的规律。

2计算步骤

2.1计算我院2006~2009年各月的移动平均入院人数及移动比率, 见表1。

2.2计算相同月份不同年度的移动平均比率值的平均数, 即修正移动平均比率, 根据数据的性质可取均值也可取中位数, 这里取均值;再计算调整系数, 将每一个修正移到平均比率值乘以调整系数, 得出季节指数, 见表2。

假定季节指数基数为100, 全年总和为1200。

2.3将各年的月份按顺序编号作为横轴, 入院人数为纵轴, 作散点图, 见图1。

从散点图可见四年来每月的入院人数有上升趋势, 选择直线回归模型进行分析较为合适:

根据最小二乘法原理计算a, b值。

2.4度量两个变量之间的关系密切程度, 计算相关系数。

近四年来入院人数与月份之间的的相关系数为0.7929, 说明两者之间存在着正线性相关。

2.5预测 将2010年的月份顺序编号代入方程, 计算各月的趋势值, 再将季节指数乘以趋势值即得出2010预测值, 并与2010年实际值对比作调查, 计算误差值, 见表3。

3结论

该统计预测方法在本医院管理中的应用不多, 各种预测方法种类繁多, 方法各异, 应结合自己医院的具体情况去选择。为了准确的找出季节模式, 应尽量多取几年数据, 即至少有48个月或16个季度的数值, 但各种条件只能在一定时期内保持稳定。因此, 预测时间又不宜过长, 应在动态变化中随时调整修正, 根据自己的观察数据计算出适合本院特点的季节指数, 以保持预测的精度, 为医院管理决策和计划的编制及医疗指标的分解等提供科学依据。

摘要：统计预测是对现有卫生统计资料再开发的一个重要内容。它是根据医院的历史资料和事物发展的规律来预测未来, 试图为医院管理决策和计划的编制及医疗指标的分解等提供科学依据。本文根据我院2006至～2009年度入院人数的历史资料, 运用趋势季节模型法对2010年度各月的入院人数进行预测, 以期找出季节变动在我院医疗工作中所反映的规律。

关键词：医疗统计,趋势模型,预测

参考文献

[1]杨瑞璋胡琳主编, 卫生管理统计学, 黑龙江科学技术出版社, 1990, 130-134, 177-184

[2]经济基础知识辽宁人民出版社2003, 181-184