近十年有哪些新的统计学模型出现？
2024-11-23 阅读 107
近十年来，统计学领域涌现了许多新的模型和方法。一些新的统计学模型包括：
1. 深度学习模型：如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
2. 非参数统计学模型：如高斯过程（Gaussian Process）和随机森林（Random Forest），在回归、分类和聚类等问题上表现出色。
3. 贝叶斯统计模型：如变分贝叶斯（Variational Bayes）和哈密尔顿蒙特卡洛（Hamiltonian Monte Carlo），用于推断参数的后验分布。
4. 因果推断模型：如潜在因果模型（Potential Outcome Model）和因果图（Causal Graph），用于研究变量之间的因果关系。
5. 强化学习模型：如深度强化学习（Deep Reinforcement Learning），在自动驾驶、游戏等领域取得了重大突破。
这些新的统计学模型为各种实际问题的建模和解决提供了新的思路和方法。统计学领域的发展仍在不断推进，未来还会涌现更多创新的模型和方法。
更新于 2024年11月25日
