posted @ 2016-07-13 11:39
随笔分类 - SPSS 数据分析与挖掘实战
摘要:卡方检验-考察分类变量相关性-“交叉表”或“设定表”中进行; t检验-考察连续变量与分类变量相关性-“设定表”中进行; 线性logsitic回归-研究分类因变量与一组自变量(可连续可分类)的关系; 树结构模型-研究自变量间是否存在交互作用 广义线性模型-在更广范畴建立模型。 1、案例背景 收集脑外伤
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摘要:散点图 曲线直线化:变量变换后拟合线性模型、曲线拟合模型 非线性模型 残差的独立性、正态性、方差齐性检验 预测值 1、案例背景 利用某车企过去14年的汽车销售量来预测未来2-3年的销售量。变量:时间、销售量 2、数据理解 画时间与销售量的散点图,发现以下三类关键信息: 变量间是否存在数量关联趋势;
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posted @ 2016-07-08 17:57
摘要:分类变量、连续变量分布的描述 bootstrap抽样、秩和检验探索变量关联:比较均值、独立样本 变量变换:P-P图 秩变换分析:个案排秩 Cox回归模型 方差分析实质是自变量含有分类变量的一般线性模型。 方差分析属于参数检验,有一定的假设条件。当不满足方差分析的假设条件时,就选择 (1)非参数检验(
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posted @ 2016-07-07 23:29
摘要:比较均值:列表和图形 拆分文件 单因素方差分析 双因素方差分析(含交互项、只含主效应) 组间两两比较 随机因素分析 方差分析原理: 变异分解。将样本的总变异分解为随机误差的作用、某影响因素的作用。通过比较某影响因素所致变异与随机误差所致变异的大小建立F检验统计量进行检验。 yij=总平均+ai+随机
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posted @ 2016-07-07 16:45
摘要:1、独立性检验 2、方差分析中方差齐性检验 3、非参数检验 4、p-p图 5、卡方检验:研究分类因变量与分类自变量的关系。独立性检验 6、t检验:研究连续因变量与分类自变量的关系。 7、哑变量 总结: 因变量=连续,自变量=连续,建立线性或非线性回归模型; 因变量=连续,自变量=分类,建立方差分析;
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posted @ 2016-07-04 19:00
摘要:知识点: 单选题、多选题录入 分析前的数据清洗,包括删除重复记录、异常值、逻辑校验 总体和样本分布结构不一致的情况下的数据加权 相关问题分析时的交叉表 1、项目背景 2、问卷录入 单选题的定义: 当定义了变量的值,如:1=“男”,2=“女”,在录入时可以通过“显示指标签”图标来通过下拉框选择的方法“
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posted @ 2016-07-04 18:06
摘要:主要内容: 数据导入 数据重编码 多选题录入及重编码 频率分布及均值 1、案例背景 2、数据文件的读入与变量整理 (1)SPSS基本操作界面 变量视图窗口: 标签:定义变量的名标签,是对变量名含义的进一步解释,在结果窗口会显示变量标签,便于阅读。 值:定义变量的值标签,是对变量取值含义的解释说明信息
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posted @ 2016-06-21 13:56
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