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kejiayuan0806

如何檢查數(shù)據(jù)準確性

1）準備提供所有可疑數(shù)據(jù)信息的驗證報告。它應(yīng)該提供信息，如失敗的驗證標準以及發(fā)生的日期和時間2）檢查可疑數(shù)據(jù)以確定其可接受性3）應(yīng)該找出無效數(shù)據(jù)并用驗證碼替換4）對缺失數(shù)據(jù)進行處理，使用最佳分析策略，如刪除，單一插補方法，基于模型的方法等。

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kejiayuan0806

分類數(shù)據(jù)的相關(guān)性檢驗

分類數(shù)據(jù)是只能歸于某一類別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)，它是對事物進行分類的結(jié)果，數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別，用文字來表述的。對分類數(shù)據(jù)的頻數(shù)檢驗的方法可以用x2檢驗來表示。公式如下：a根據(jù)分類變量的數(shù)量可以分為擬合優(yōu)度檢驗和獨立性檢驗。擬合優(yōu)度檢驗是對一個分類變量的檢驗，獨立性檢驗是對兩個分類變量的檢驗。通過以上檢驗，檢驗數(shù)據(jù)是否具有相關(guān)性。

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詹惠兒

對二項分布的概率畫圖為什么成正態(tài)分布

問題描述：在用R語言時，x為等差序列，y為n=100，p=0.5，樣本為x的二項分布概率序列值，當對x，y作圖時，確實一條正態(tài)分布曲線。答案解析：求一個隨機事件發(fā)生的概率為伯努利事件，求固定n次數(shù)隨機事件發(fā)生x次的概率為二項分布，當樣本數(shù)足夠大（>30）就近似為正態(tài)分布，正態(tài)分布是二項分布的極限分布。以下為詳細說明，可參考理解：

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詹惠兒

嶺回歸的作用

問題描述：在建線性回歸模型的直接用sklearn，那么嶺回歸這些模型調(diào)優(yōu)的方法運用在哪？不是應(yīng)該先用sklearn建模，發(fā)現(xiàn)模型擬合得不好，就輸入嶺回歸的代碼嗎？解決方法：嶺回歸不是優(yōu)化模型的，是對于普通最小二乘法改良后的回歸模型。如果數(shù)據(jù)的自變量比樣本量大，或者自變量存在嚴重多重共線性，用普通線性回歸模型效果不好，這時候就要用嶺回歸去建模；因此，應(yīng)該先用sklearn建模，如果

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PGC123

什么是面板數(shù)據(jù)？

什么是面板數(shù)據(jù)？答：面板數(shù)據(jù)，即Panel Data，是截面數(shù)據(jù)與時間序列綜合起來的一種數(shù)據(jù)資源。在分析時,多用PanelData模型,故也被稱為面板數(shù)據(jù)模型. 它可以用于分析各樣本在時間序列上組成的數(shù)據(jù)的特征,它能夠綜合利用樣本信息,通過模型中的參數(shù),既可以分析個體之間的差異情況,又可以描述個體的動態(tài)變化特征。

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PGC123

什么是時間序列數(shù)據(jù)？

什么是時間序列數(shù)據(jù)？答：時間序列數(shù)據(jù)是指對同一對象在不同時間連續(xù)觀察所取得的數(shù)據(jù)。它著眼于研究對象在時間順序上的變化，尋找空間(對象)歷時發(fā)展的規(guī)律。利用時間序列作樣本時，要注意幾個問題：一是所選擇的樣本區(qū)間內(nèi)經(jīng)濟行為的一致性問題；二是樣本數(shù)據(jù)在不同樣本點之間不可比，需要對原始數(shù)據(jù)進行調(diào)整，消除其不可比因素；三是樣本觀測值過于集中，因而時間序列數(shù)據(jù)不適宜于對模型中反映長期變化關(guān)系的結(jié)構(gòu)參數(shù)

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PGC123

什么是橫截面數(shù)據(jù)？

什么是橫截面數(shù)據(jù)？答：橫截面數(shù)據(jù)是指在某一時點收集的不同對象的數(shù)據(jù)。它對應(yīng)同一時點上不同空間(對象)所組成的一維數(shù)據(jù)集合，研究的是某一時點上的某種經(jīng)濟現(xiàn)象，突出空間(對象)的差異。橫截面數(shù)據(jù)的突出特點就是離散性高。橫截面數(shù)據(jù)體現(xiàn)的是個體的個性，突出個體的差異，通常橫截面數(shù)據(jù)表現(xiàn)的是無規(guī)律的而非真正的隨機變化。即計量經(jīng)濟學(xué)中所謂的“無法觀測的異質(zhì)性”。在分析橫截面數(shù)據(jù)時，應(yīng)主要注意兩個問題：

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詹惠兒

多重共線性怎么處理？

問題描述：vif值太高就直接刪了，再建模？還是看特征值？3、相關(guān)系數(shù)太低，還有研究的意義嗎？答案解析：1. 建議改用逐步回歸法選擇自變量，因為無論從VIF，容差值和特征值來看，簡單采用Enter法強制輸入的回歸方程存在嚴重的多重共線性；2. 用逐步回歸后效果還不理想，可用嶺回歸調(diào)整模型

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詹惠兒

異常值如何處理？

問題描述：像政府那些數(shù)據(jù)，即使有3倍外的異常值也要處理嗎？處理的方法怎么選擇？答案解析：要處理，方法如下：1.蓋帽法（推薦）整行替換數(shù)據(jù)框里99%以上和1%以下的點，將99%以上的點值=99%的點值；小于1%的點值=1%的點值，即替換成3倍標準差容忍值最大的值2.分箱法（推薦）將連續(xù)變量等級化之后，不同的分位數(shù)的數(shù)據(jù)就會變成不同的等級數(shù)據(jù)，連續(xù)變量離散化了，消除了極值的

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詹惠兒

聚類分析有哪些功能表現(xiàn)

問題描述：(單項選擇)：聚類分析的功能表現(xiàn)正確的是（） A、對變量進行降維，獲得低維度數(shù)據(jù) B、探索性數(shù)據(jù)分析確定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) C、對觀測進行聚類 D、以上均正確答案解析：根據(jù)百度百科的定義：聚類分析：聚類分析，就是按照個體的特征將它們分類，目的在于讓同一個類別內(nèi)的個體之間具有較高的相似度，而不同類別之間具有較大的差異性。這樣，就能夠根據(jù)不同類別的特征有的放矢地進行分析，并制

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詹惠兒

檢查正態(tài)分布的常用統(tǒng)計圖形

問題描述：檢查正態(tài)分布的常用統(tǒng)計圖形（）A. 條形圖與線圖的組合B. 直方圖C. 帕累托圖D. 累計概率密度曲線答案解析：B 正態(tài)分布曲線一種概率分布。直方圖的分組是對大量資料的簡化，如果資料很多，分組很密，那么直方圖就會趨近與曲線，這樣得到的光滑的曲線就是產(chǎn)品數(shù)據(jù)的分布曲線，它反映了產(chǎn)品背后的統(tǒng)計規(guī)律。正態(tài)分布圖是特別的曲線圖，其特征為“鐘形”，符合正

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詹惠兒

如何看置信度是否偏高

在其他條件相同時,下列置信區(qū)間中置信度最高的是: ( D ) : A. 0-10萬 B. 0-100萬 C. 0-500萬 D. 0-1000萬解釋：所謂置信度,也叫置信水平。它是指特定個體對待特定命題真實性相信的程度.也就是概率是對個人信念合理性的量度。概率的置信度解釋表明，事件本身并沒有什么概率，事件之所以指派有概率只是指派概率的人頭腦中所具有的信念證據(jù)。置信水平是指總

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詹惠兒

檢驗值低于多少認為差異效果不顯著。

問題描述：一般來說，檢驗P值低于（），就認為差異效果是明顯的，反之則認為差異效果不顯著。 ?A?1%?? B?5%? ?C?8%?? D?10%問題解析：P值即概率，反映某一事件發(fā)生的可能性大小。統(tǒng)計學(xué)根據(jù)顯著性檢驗方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 為有統(tǒng)計學(xué)差異， P

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W11YA

皮爾森相關(guān)分析

from numpy.random import randfrom numpy.random import seedfrom scipy.stats import spearmanr# seed random number generatorseed(1) # prepare datadata1 = data['x']data2 = data['price']# calculat

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dreamhappy2012

缺失值處理方法-刪除元組的優(yōu)缺點有哪些？

問、缺失值處理方法-刪除元組的優(yōu)缺點有哪些？答：這個方法不難理解，也就是將存在遺漏信息屬性值的對象（元組，記錄）刪除，從而得到一個完備的信息表。優(yōu)點：簡單易行，且在對象有多個屬性缺失值、被刪除的含缺失值的對象與初始數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量相比非常小的情況下非常有效（其中類標號缺失時通常使用該方法）。缺點：它是以減少歷史數(shù)據(jù)來換取信息的完備，同時會丟棄大量隱藏在這些對象中的信息。如若在初始數(shù)據(jù)集包含

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朝陽Tim

調(diào)節(jié)作用和交互作用的區(qū)別是什么？

問題描述：調(diào)節(jié)作用和交互作用的區(qū)別是什么？思路辨析：調(diào)節(jié)效應(yīng)和交互效應(yīng)在統(tǒng)計處理上是一樣的，但理論含義不同區(qū)別點在于能否調(diào)節(jié)效應(yīng)可以指定自變量、調(diào)節(jié)變量的歸屬，而交互作用是等價的，或者叫作位置平行，沒有固定位置M調(diào)節(jié)X-->Y的關(guān)系，不一定交互，而在此基礎(chǔ)上，X也調(diào)節(jié)M-->Y的關(guān)系，可能就是交互了

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朝陽Tim

調(diào)節(jié)變量和中介變量的區(qū)別是什么？

問題描述：在統(tǒng)計模型中，常常涉及中介和調(diào)節(jié)變量的辨析問題，那么如何簡單理解這兩個概念呢？概念辨析：從位置上來看，中介處于X和Y之間；調(diào)節(jié)處于Y之前從功能上來看，中介代表一種機制，X通過它來影響Y；調(diào)節(jié)是指影響Y和X之間關(guān)系的方向（正或負）或強弱從檢驗上來看，中介需要依次檢驗，甚至要做sobel檢驗；調(diào)節(jié)需要做層次回歸分析，檢驗交乘項系數(shù)的顯著性舉例子，例如工資和幸福感的關(guān)系中，

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dreamhappy2012

k近鄰法的實現(xiàn)需要考慮哪些問題？

問、k近鄰法的實現(xiàn)需要考慮哪些問題？答：k近鄰法的實現(xiàn)需要考慮如何快速搜索k個最近鄰點。kd樹是一種便于對K維空間中的數(shù)據(jù)進行快速檢索的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。kd樹是二叉樹，表示對K維空間的一個劃分，其每個結(jié)點對應(yīng)于k維空間劃分中的一個超矩形區(qū)域，利用kd樹可以省去對大部分數(shù)據(jù)點的搜索，從而減少搜索的計算量。

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dreamhappy2012

k近鄰法三要素有哪些？

問、k近鄰法三要素有哪些？答：k近鄰法三要素：距離度猛、 K值的選擇和分類決策規(guī)則常用的距離度蜇是歐氏距離及更一般的LP距離. k值小時，k近鄰模型更復(fù)雜； K值大時，K近鄰模型更簡單. k值的選擇反映了對近似誤差與估計誤差之間的權(quán)衡，通常由交叉驗證選擇最優(yōu)的k. 常用的分類決策規(guī)則是多數(shù)表決，對應(yīng)于經(jīng)驗風險最小化，

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dreamhappy2012

K值怎么選擇？

問、K值怎么選擇？答：K值的選擇會對K近鄰法的結(jié)果產(chǎn)生重大影響．如果選擇較小的K值，就相當著于用較小的鄰域中的訓(xùn)練實例進行預(yù)測，“學(xué)習(xí)”的近似誤差會減小，只有與輸入實例較近的（相似的）訓(xùn)練實例才會對預(yù)測結(jié)果起作用．但缺點是“學(xué)習(xí)＂的估計誤差會增大，預(yù)測結(jié)果會對近鄰的實例點非常敏感。如果鄰近的實例點恰巧是噪聲，預(yù)測就會出錯．換句話說，K值的減小就意味著整體模型變得復(fù)雜，容易發(fā)生過擬合．如果

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