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讀童話的狼

柏松分布取對(duì)數(shù)以后是不是就是多分類變量？

連續(xù)型的變量計(jì)數(shù)型變成了類似連續(xù)型的變量

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讀童話的狼

泊松分布是什么樣子的？什么情況下會(huì)用到泊松分布？

泊松分布的概率函數(shù)為：泊松分布的參數(shù)λ是單位時(shí)間(或單位面積)內(nèi)隨機(jī)事件的平均發(fā)生次數(shù)。泊松分布適合于描述單位時(shí)間內(nèi)隨機(jī)事件發(fā)生的次數(shù)。在實(shí)際事例中，當(dāng)一個(gè)隨機(jī)事件，例如某電話交換臺(tái)收到的呼叫、來到某公共汽車站的乘客、某放射性物質(zhì)發(fā)射出的粒子、顯微鏡下某區(qū)域中的白血球等等，以固定的平均瞬時(shí)速率λ（或稱密度）隨機(jī)且獨(dú)立地出現(xiàn)時(shí)，那么這個(gè)事件在單位時(shí)間（面積或體積）內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)或個(gè)

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讀童話的狼

計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)是什么？與分散型有什么區(qū)別？

計(jì)數(shù)？固定時(shí)間間隔的到廠人數(shù)，每天某路口的行車數(shù)量，取值很多分散？買和不買，取值比較少，通常不多于6個(gè)

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讀童話的狼

泊松回歸怎么理解？

泊松回歸（英語：Poisson regression）是用來為計(jì)數(shù)資料和列聯(lián)表建模的一種回歸分析。泊松回歸假設(shè)反應(yīng)變量Y是泊松分布，并假設(shè)它期望值的對(duì)數(shù)可被未知參數(shù)的線性組合建模。泊松回歸模型有時(shí)（特別是當(dāng)用作列聯(lián)表模型時(shí)）又被稱作對(duì)數(shù)-線性模型。

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liting李

變量的定義是什么

變量來源于數(shù)學(xué)，是計(jì)算機(jī)語言中能儲(chǔ)存計(jì)算結(jié)果或能表示值抽象概念。變量可以通過變量名訪問。在指令式語言中，變量通常是可變的；但在純函數(shù)式語言（如Haskell）中，變量可能是不可變的。在一些語言中，變量可能被明確為是能表示可變狀態(tài)、具有存儲(chǔ)空間的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些語言可能使用其它概念（如C的對(duì)象）來指稱這種抽象，而不嚴(yán)格地定義“變量”的準(zhǔn)確外延

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liting李

SPSS進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)應(yīng)該注意什么

1.需要先檢驗(yàn)兩個(gè)樣本是否服從正態(tài)分布。2.分析變量中是否含有異常值，可以用箱圖檢驗(yàn)。

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liting李

何用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分組

1、圖中顯示了要分析的數(shù)據(jù)。獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)要求兩組樣本相對(duì)獨(dú)立。為了便于表達(dá)，在輸入數(shù)據(jù)時(shí)，“疾病”項(xiàng)的1和0分別表示病人和病人。在這里，病人和病人構(gòu)成兩組獨(dú)立的數(shù)據(jù)。SPSS可用于分析冠心病是否與身高、體重、臀圍等因素有關(guān)。a2、單擊數(shù)據(jù)窗口左下角的“變量視圖”，可以設(shè)置變量的分析和比較相關(guān)性a3、在“疾病”行的“值”列中選擇單元格，然后單擊。a4、在彈出的“值標(biāo)記”窗口

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liting李

SPSS中Logistic回歸主要分為幾類

Logistic回歸主要分為三類，一種是因變量為二分類得logistic回歸，這種回歸叫做二項(xiàng)logistic回歸，一種是因變量為無序多分類得logistic回歸，比如傾向于選擇哪種產(chǎn)品，這種回歸叫做多項(xiàng)logistic回歸。還有一種是因變量為有序多分類的logistic回歸，比如病重的程度是高，中，低呀等等，這種回歸也叫累積logistic回歸，或者序次logistic回歸。

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liting李

什么是偏相關(guān)分析？

偏相關(guān)分析：它描述的是當(dāng)控制了一個(gè)或幾個(gè)另外的變量的影響條件下兩個(gè)變量間的相關(guān)性，如控制年齡和工作經(jīng)驗(yàn)的影響，估計(jì)工資收入與受教育水平之間的相關(guān)關(guān)系。

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liting李

spss中三種變量類型如何界定？

統(tǒng)計(jì)學(xué)依據(jù)數(shù)據(jù)的計(jì)量尺度將數(shù)據(jù)劃分為三類：定距型數(shù)據(jù)（Scale）、定序型數(shù)據(jù)（Ordinal）、定類型數(shù)據(jù)（Nominal）。定距型數(shù)據(jù)通常是指諸如身高、體重、血壓等的連續(xù)型數(shù)據(jù)，也包括諸如人數(shù)、商品件數(shù)等離散型數(shù)據(jù)；定序型數(shù)據(jù)具有內(nèi)在固有大小或高低順序，但它又不同于定距型數(shù)據(jù)，一般可以數(shù)值或字符表示。如職稱變量可以有低級(jí)、中級(jí)、高級(jí)三個(gè)取值，可以分別用1、2、3等表示，年齡段變量可以有老、

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PGC123

卡方分布與logistic回歸有什么關(guān)系嗎？

問題描述：老師，卡方分布與logistic回歸有什么關(guān)系嗎？答：卡方分布描述的是一種分布形態(tài)，而logistic回歸是一種用來解決分類問題的模型，兩者沒有可比性。一般而言，我們會(huì)在logistic回歸的特征篩選階段使用卡方檢驗(yàn)來篩選x變量。

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liting李

為什么R方這么小，如何提高R方

R^2表示的模型和樣本之間的擬合度，就是說擬合度越好該模型越能代表樣本觀測(cè)值的趨勢(shì)，R^2越接近1越好。F值代表了樣本模型和總體之間的關(guān)系，即是樣本模型所反映的X，Y之間的關(guān)系在總體上是否顯著，sig.接近0越好。

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讀童話的狼

什么是異方差？

異方差性（heteroscedasticity ）是相對(duì)于同方差而言的。所謂同方差，是為了保證回歸參數(shù)估計(jì)量具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，經(jīng)典線性回歸模型的一個(gè)重要假定：總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足，即：隨機(jī)誤差項(xiàng)具有不同的方差，則稱線性回歸模型存在異方差性

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讀童話的狼

協(xié)方差是指的什么？

兩個(gè)變量的方差

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協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)有什么關(guān)系？

協(xié)方差標(biāo)準(zhǔn)化后就是相關(guān)系數(shù)

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讀童話的狼

在考慮確定性因素是到均值,而不是到水平的地方?

這是由回歸直線決定的，參看下面公式：

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讀童話的狼

如何去除截距項(xiàng)建回歸模型？

在建立模型時(shí)，去掉在模型中包含截距項(xiàng)前的對(duì)號(hào)

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讀童話的狼

ANOVA表中的顯著性與R方有什么關(guān)系？

顯著性判斷的是線性關(guān)系是否顯著，R方則是判斷擬合的效果怎么樣

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田齊齊

左偏右偏如何理解？

所謂左偏，是指分布的均值在眾數(shù)的左邊。右偏，同理。正態(tài)分布的均值和眾數(shù)是相等的。與正態(tài)分布對(duì)比，均值往左去了，就左偏了；右偏，同理。

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讀童話的狼

自由度計(jì)算時(shí)K中包含變量y嗎？

k是代表所有變量的個(gè)數(shù)，包括因變量y

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