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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)檢驗的方法可以用檢驗來表示。公式如下：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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啊啊啊啊啊吖

用R做單因素方差分析真的很easy

方差分析在統(tǒng)計學(xué)上是很重要的一個知識，其是基于平方和分解的一種推斷統(tǒng)計方法，其目的在與推斷兩組或多組總體的均值是否相等，檢驗兩個或多個均值的差異是否在統(tǒng)計意義上顯著?？偲椒胶?SST)=組內(nèi)平方和(SSE) 組間平方和(SSB) （均是離均差平方和）自由度 n-1 = n-g g-1離均差平方和自能反應(yīng)變異的絕對大小，變異程度除與離均差平方和的大小有關(guān)外，還與其自由度有關(guān)。引入均方差(M

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有福有德

sas結(jié)構(gòu)方程原來也很強

sas結(jié)構(gòu)方程很美，但圖形好像很難調(diào)整，不知是不是我沒找對地方。spss的amos圖形調(diào)整起來好像很便利，不知sas能不能通過語法調(diào)整。結(jié)構(gòu)方程技術(shù)為社會科學(xué)計量分析工作者所鐘愛。結(jié)構(gòu)方程有效地整合了各種統(tǒng)計方法，可以實現(xiàn)復(fù)雜變量間的路徑關(guān)系，尤其是多因變量的問題?？梢哉J為這種技術(shù)是解決面的問題的一種特有的方法。1）先驗理論性 SEM模型的“一邊”是先驗理論導(dǎo)出的協(xié)方差結(jié)構(gòu)，“一邊”是樣

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有福有德

核密度工作原理及實現(xiàn)

SAS的KDE過程實現(xiàn)核密度估計，功能及其說明如下：可以對單變量和雙變量進行核密度估計，所謂的核（kernel）估計是一種非參數(shù)方法，是指從原始數(shù)據(jù)中觀測到的概率密度函數(shù)（PDF）——平均的通過數(shù)據(jù)點，從而創(chuàng)建平滑曲線。 KDE過程使用高斯密度做為核，并假設(shè)其方差決定平滑的結(jié)果。其工作原理：選擇帶寬（bandwith），進而核密度估計，但完成這些工作前提是完成數(shù)據(jù)的分箱

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有福有德

統(tǒng)計變換技術(shù)有感

正好剛剛學(xué)了點變換技術(shù)，希望同仁能給予批評和交流，共同學(xué)習(xí)。有些公式不好編輯所以截圖分享。Spline與MSpline變換變量缺失部分的變換，Spline、MSpline變換與Linear、Monotone、Opscore、Untie的變換相同。變量非缺失部分的變換，即最優(yōu)變換（Spline變換），為b-spline基向量的線性組合，而b-spline基可以精確（數(shù)量少，沒有共線性）、有效

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共線性及危害

廣義上說共線性指的自變量之間的相關(guān)性，那么相關(guān)性有雙變量間的相關(guān)，也有多變量間的相關(guān)，由此可以進一步區(qū)分為共線性和多重共線性。下文首先從共線性的闡述逐步過渡到多重共線性。假設(shè)我們需要擬合包含了兩個影響因素線性回歸，并且假設(shè)x_1和x_2的相關(guān)系數(shù)為r_12， k 表示自變量數(shù)?？梢妳⑴cβ ?計算的是由3部分統(tǒng)計量組成，分子的殘差平方和、分母的自變量方差、自變量間的相關(guān)性。殘差

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請問數(shù)據(jù)分析師需要掌握哪些技術(shù)？

如題

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