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dreamhappy2012

分類數(shù)據(jù)：異眾比率是什么？

問：分類數(shù)據(jù)：異眾比率是什么？答：異眾比率是指非眾數(shù)組的頻數(shù)占總頻數(shù)的比例。1.對分類數(shù)據(jù)離散程度的測度2.非眾數(shù)組的頻數(shù)占總頻數(shù)的比例3.計算公式為 4. 用于衡量眾數(shù)的代表性異眾比率越大，眾數(shù)的代表性越差；異眾比率越小，眾數(shù)的代表性越好。順序數(shù)據(jù)和數(shù)值型數(shù)據(jù)也可以計算異眾比率。

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相同樣本怎么度量數(shù)據(jù)的離散程度？

問：相同樣本怎么度量數(shù)據(jù)的離散程度？答：相同樣本的情況下，我們把數(shù)據(jù)分為，分類數(shù)據(jù)，順序數(shù)據(jù)，數(shù)值型數(shù)據(jù)三大類。分類數(shù)據(jù)主要使用異眾比率：異眾比率越大，眾數(shù)的代表性越差；異眾比率越小，眾數(shù)的代表性越好。順序數(shù)據(jù)使用四分位差：四分位差反映了中間50%的數(shù)據(jù)的離散程度，數(shù)值越小，說明中間的數(shù)據(jù)越集中；數(shù)值越大，說明中間的數(shù)據(jù)越分散。數(shù)值型數(shù)據(jù)使用極差，平均差，方差和標(biāo)準(zhǔn)差。

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怎么理解數(shù)據(jù)的離散程度？

問：怎么理解數(shù)據(jù)的離散程度？答：數(shù)據(jù)的離散程度是數(shù)據(jù)分布的一個重要特征，它反映各變量值遠(yuǎn)離中心值的程度。數(shù)據(jù)的離散程度越大，集中趨勢的測度值對該數(shù)據(jù)的代表性就越差；離散程度越小，其代表性越好。描述數(shù)據(jù)離散程度采用測度值，根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同主要有異眾比率，四分位差，方差和標(biāo)準(zhǔn)差。不同樣本主要使用離散系數(shù)測度數(shù)據(jù)的相對離散程度。

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數(shù)值型數(shù)據(jù)-平均數(shù)有哪些特點?

問：數(shù)值型數(shù)據(jù)-平均數(shù)有哪些特點?答：平均數(shù)的特點：1. 也稱為均值2. 集中趨勢的最常用測度值3. 一組數(shù)據(jù)的均衡點所在3. 體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的必然性特征4. 易受極端值的影響5. 有簡單平均數(shù)和加權(quán)平均數(shù)之分平均數(shù)的分類：簡單平均數(shù)，加權(quán)平均數(shù)，幾何平均數(shù) Excel中求平均數(shù)：=AVERAGE(21,35,54,51,45,68,75,45,45,56,75,75,

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眾數(shù)、中位數(shù)和平均數(shù)有哪些特點？

問：眾數(shù)、中位數(shù)和平均數(shù)有哪些特點？答：眾數(shù)、中位數(shù)、平均數(shù)的特點和應(yīng)用： 1. 眾數(shù)? 不受極端值影響? 具有不惟一性? 數(shù)據(jù)分布偏斜程度較大且有明顯峰值時應(yīng)用2. 中位數(shù)? 不受極端值影響? 數(shù)據(jù)分布偏斜程度較大時應(yīng)用3. 平均數(shù)? 易受極端值影響? 數(shù)學(xué)性質(zhì)優(yōu)良? 數(shù)據(jù)對稱分布或接近對稱分布時應(yīng)用

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分類數(shù)據(jù)-中位數(shù)有哪些特點?

問分類數(shù)據(jù)-中位數(shù)有哪些特點?答：眾數(shù)(mode)主要有以下4個特點：1.排序后處于中間位置上的值 50%2. 不受極端值的影響（重要）3. 主要用于順序數(shù)據(jù)，也可用數(shù)值型數(shù)據(jù)，但不能用于分類數(shù)據(jù)4. 各變量值與中位數(shù)的離差絕對值之和最小，即未分組數(shù)據(jù)計算中位數(shù)的步驟：1、排序2、確定中位數(shù)的位置 3、確定中位數(shù)的具體數(shù)值 Excel中

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分類數(shù)據(jù)-眾數(shù)有哪些特點?

問：分類數(shù)據(jù)-眾數(shù)有哪些特點?答：眾數(shù)(mode)主要有以下6個特點：1. 一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的變量值2. 適合于數(shù)據(jù)量較多時使用3. 不受極端值的影響4. 一組數(shù)據(jù)可能沒有眾數(shù)或有幾個眾數(shù)5. 主要用于分類數(shù)據(jù)，也可用于順序數(shù)據(jù)和數(shù)值型數(shù)據(jù)6. 眾數(shù)是一個位置代表值，不受數(shù)據(jù)中極端值的影響。案例：Excel中求眾數(shù)：=MODE(21,35,54,51,45,68,75,4

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集中趨勢的度量的中怎么將數(shù)據(jù)進行分類？

問：集中趨勢的度量的中怎么將數(shù)據(jù)進行分類？答：集中趨勢（Central?tendency），是指一組數(shù)據(jù)向某一中心值靠攏的傾向，反映了一些數(shù)據(jù)中心點的所在。集中趨勢是平均數(shù)或中位數(shù)或眾數(shù)我們可以按照低層次數(shù)據(jù)到高層次數(shù)據(jù)去了解集中趨勢的各個測度值。低層次數(shù)據(jù)是指定性數(shù)據(jù)，如性別，它的集中趨勢只能是眾數(shù)或中位數(shù)。高層次數(shù)據(jù)是定量數(shù)據(jù)，如身高，它的集中趨勢是平均數(shù)。

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朝陽Tim

什么是多重共線性問題？如何解決？

問題描述：在做多元線性模型的時候，往往出現(xiàn)“多重共線性問題”，這是什么？如何解決呢？解決思路：“多重共線性”可以理解為x和x之間太相近了，從VIF方差膨脹因子的計算公式就可以看出來，去掉y，其它x對被檢驗的x的解釋能力，如果VIF值太高，說明這個x就沒有存在于這個模型里的意義VIF=1/(1-r2) ；當(dāng)VIF大于10的時候，說明其余x對該x的解釋力度達到了90%“多重共線性”問

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朝陽Tim

多水平變量可以重復(fù)做t檢驗嗎？

問題描述：在學(xué)習(xí)t檢驗的時候，我們了解到某個分組變量如果只有兩個水平，可以利用均值做顯著性差異檢驗?zāi)敲慈绻硞€變量的水平超過了兩組，例如三組，是否可以用兩兩組合的方法，去依次做t檢驗，從而說明因變量在自變量不同水平之間存在顯著性差異呢？問題回答：不能的，因為每次檢驗都有誤差，重復(fù)做t檢驗，會造成誤差的指數(shù)型疊加，最后判斷的結(jié)果誤差會非常巨大這也就是為什么我們要做方差分析的原因，可以

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朝陽Tim

現(xiàn)實生活中，如何對問題的影響因素進行重要性排序？

問題描述：各種各樣的統(tǒng)計模型，一定程度上能夠探討某個問題的因果關(guān)系，而一個問題的結(jié)果往往由多個原因造成的，那么這些原因中，哪些更重要？哪些不重要？如何對它們進行量化，從而抓住問題的主要矛盾，反哺業(yè)務(wù)呢？解決思路：多元線性回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，值越高說明對因變量的解釋敏感度越強，對某個確定的結(jié)果是可以做重要性排序的因子分析或主成分分析的公因子方差貢獻度，對于某個確定的概念，公因子的

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朝陽Tim

方差分析中方差不齊現(xiàn)象的解決策略？

當(dāng)我們在做方差分析的時候，有三個前提條件，分別是：變量間相互獨立正態(tài)性檢驗方差齊性檢驗面對方差不齊的模型，除了依賴修正的F值，我們還有哪些辦法進行改善呢？方法一：對因變量（右偏曲線）取對數(shù)，可以讓因變量更具備正態(tài)性的同時，減小因自變量異方差現(xiàn)象方法二：刪除自變量中方差最大或最小的組別樣本（要合理），換取整個模型的解釋力度

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朝陽Tim

主成分分析和因子分析的區(qū)別？

主成分分析是因子分析的一個特例，因子分析是主成分分析的推廣。因子分析與主成分分析的區(qū)別可以簡單理解為：結(jié)構(gòu)/模型 vs 線性組合要不要解釋公因子-->目的在x還是y公因子數(shù)量自己定 vs 公因子數(shù)量等于自變量數(shù)量具體來說：因子分析的因子內(nèi)容比主成分單純，社會經(jīng)濟含義比較明確因子分析的研究者對原始數(shù)據(jù)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)感興趣，而主成分分析的研究者對原始變量間的線性組合感興趣因子分析需

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什么時候比較適合用嶺回歸？

嶺回歸是加了二階正則項的最小二乘，主要適用于過擬合嚴(yán)重或各變量之間存在多重共線性的時候，嶺回歸是有bias的，這里的bias是為了讓variance更小。嶺回歸的回歸參數(shù)有先驗分布，而最小二乘對參數(shù)沒有限制。對參數(shù)進行先驗分布限制，會使得得到的回歸參數(shù)取值不會很病態(tài)。因為最小二乘法會出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況，這種情況下會有過擬合，所以需要通過一個shrinkage即縮減解決過擬合問題。如果最小二

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dreamhappy2012

嶺回歸和最小二乘法的區(qū)別是什么?

嶺回歸（Ridge Regression）在機器學(xué)習(xí)里就是一種改進的最小二乘。其本質(zhì)是如果用傳統(tǒng)的最小二乘，那么個別異常值可能對結(jié)果影響非常大（因為最小二乘法對異常值是非常敏感的）。所以用了這個改進的方法。引入正則系數(shù)可以消除異常值，優(yōu)化模型。具體介紹如下：最小二乘：aaa最后一步成立的條件是 a 可逆，可逆的條件是滿秩，如果不滿秩我們就要處理一下：a

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dreamhappy2012

泛化能力怎么理解？

1.什么是泛化能力？答：泛化能力(generalization ability)是指機器學(xué)習(xí)算法對新鮮樣本的適應(yīng)能力。學(xué)習(xí)的目的是學(xué)到隱含在數(shù)據(jù)對背后的規(guī)律，對具有同一規(guī)律的學(xué)習(xí)集以外的數(shù)據(jù)，經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)也能給出合適的輸出，該能力稱為泛化能力。在機器學(xué)習(xí)方法中，泛化能力通俗來講就是指學(xué)習(xí)到的模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。在實際情況中，我們通常通過測試誤差來評價學(xué)習(xí)方法的泛化能力2.泛化

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請問以下模型適合用什么軟件做回歸分析？回歸分析的步驟是什么？

問：H1：X會增強Y；H2：M1在X和Y之間起中介作用；H3：M2在X和Y之間起中介作用；H4：W1對M1和Y的關(guān)系起調(diào)節(jié)作用，即W1較高時，M1對Y的正向影響將增強；當(dāng)W1較低時，M1對Y的正向影響將減弱；H5：W2對M2和Y的關(guān)系起調(diào)節(jié)作用，即W2較高時，M2對Y的正向影響將增強；當(dāng)W2較低時，M2對Y的正向影響將減弱。答：回歸模型基本所有軟件都可以比如excel只要有分析模

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zxq997

在做主成分分析時，原始數(shù)據(jù)可以取ln嗎

主成份分析一般有兩種選擇，一種是基于相關(guān)系數(shù)矩陣，一種是基于協(xié)方差矩陣，前者實質(zhì)上就是對數(shù)據(jù)進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理（將數(shù)據(jù)減均值再除以標(biāo)準(zhǔn)差后的協(xié)方差矩陣就是相關(guān)系數(shù)矩陣）。所以，一般做主成份時，不需要自己手動做標(biāo)準(zhǔn)化處理，直接在軟件上做一個選項就可以了（例如SPSS可以點不同的選項）。另外，取對數(shù)肯定會影響經(jīng)濟學(xué)含義的，取不取對數(shù)，可以根據(jù)過往的文獻，以及實際的經(jīng)濟學(xué)含義進行取舍。

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zxq997

P值大于0.05是怎么回事

如果是回歸模型的話可能提取的因子和因變量關(guān)系不顯著如果是相關(guān)系數(shù)的P值那自變量提取因子后肯定是大于0.05的

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dreamhappy2012

貝葉斯算法怎么推導(dǎo)？

貝葉斯算法是機器學(xué)習(xí)中主要的十大算法之一，什么是貝葉斯？貝葉斯觀點認(rèn)為，概率是一個人對于一個事件發(fā)生的信心，即認(rèn)為一個事件有多大的可能性會發(fā)生。如果認(rèn)為一定會發(fā)生，概率就是1；認(rèn)為一定不會發(fā)生，概率就是0；有可能發(fā)生，概率就介于0-1之間。這種概率會隨著觀測數(shù)據(jù)的變化而變化。一開始我們沒有數(shù)據(jù)，只能根據(jù)原有經(jīng)驗猜測一個大概的概率，稱為先驗概率。隨著觀測數(shù)據(jù)的積累，我們會逐漸修正我們的先驗概

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