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讀童話的狼

選擇隨機(jī)個(gè)案樣本可以做簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣嗎？

數(shù)據(jù)-選擇個(gè)案-隨機(jī)個(gè)案數(shù)，這里可以用作簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣嗎？可以的。這里只能執(zhí)行簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣一種方法

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讀童話的狼

模擬是干嘛的，怎么把幾百個(gè)數(shù)據(jù)變幾萬(wàn)行了？

利用少量數(shù)據(jù)來(lái)模擬超大量數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)庫(kù)中有100萬(wàn)行數(shù)據(jù)，可以利用模擬出的100萬(wàn)行數(shù)據(jù)當(dāng)做數(shù)據(jù)庫(kù)

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讀童話的狼

復(fù)雜抽樣中的一般線性模型在不抽樣時(shí)可以用嗎？

不可以，這個(gè)功能專(zhuān)門(mén)是為抽樣準(zhǔn)備的，不抽樣不能使用

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讀童話的狼

預(yù)調(diào)研怎么做？需要數(shù)據(jù)分析人員來(lái)做嗎？

預(yù)調(diào)研就是針對(duì)大型數(shù)據(jù)活動(dòng)前所做的準(zhǔn)備工作，盡管得到的數(shù)據(jù)可能不太準(zhǔn)確，沒(méi)有關(guān)系，主要是為了得到一些數(shù)據(jù)特征，為后面大型的項(xiàng)目做一些準(zhǔn)備工作，數(shù)據(jù)分析人員也可以做

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讀童話的狼

分層抽樣前的標(biāo)準(zhǔn)差怎么得到？

所有前期的數(shù)據(jù)都要通過(guò)預(yù)調(diào)研，在每個(gè)層中先隨機(jī)抽取少量樣本，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，這是大型項(xiàng)目前要做的預(yù)調(diào)研活動(dòng)

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讀童話的狼

創(chuàng)建模擬數(shù)據(jù)時(shí)報(bào)錯(cuò)？

解決：分析模擬創(chuàng)建模擬數(shù)據(jù) 在模型構(gòu)建器中，選擇要模擬的字段，這里不選擇字段就會(huì)報(bào)錯(cuò) 轉(zhuǎn)到模擬界面，點(diǎn)擊全部擬合，然后運(yùn)行即可

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讀童話的狼

spss中的時(shí)間變量可以做加減法嗎?

方法一：利用日期和時(shí)間向?qū)в?jì)算轉(zhuǎn)換日期和時(shí)間向?qū)?跟著步驟操作就可以了方法二：添加計(jì)算變量，直接兩列值相減

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田齊齊

方差分析又被稱(chēng)作“F檢驗(yàn)”或者“變異數(shù)分析”，主要是用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均值差異的顯著性檢驗(yàn)。方差分析和回歸分析一樣，也有很多個(gè)分支。對(duì)于方差分析，一般我們是用來(lái)研究不同來(lái)源的變異對(duì)總變異的貢獻(xiàn)大小，從而確定可控因素對(duì)因變量的影響大小。

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田齊齊

感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

如圖 5-4 顯示，一個(gè)簡(jiǎn)單感知器模型，感知器模型左側(cè)是自變量及其對(duì)應(yīng)的輸入節(jié)點(diǎn)、 ????表示通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集估計(jì)的權(quán)重值、??(?? ? ?? ??)由兩部分組成，即加法器（combination function）和激活函數(shù)（transfer function）。加法器是感知器對(duì)輸入權(quán)值加權(quán)求和（一般情況如此，其他情況如徑向基函數(shù)與此不同），另外還有偏移項(xiàng)（bias），可以理解為回歸中

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田齊齊

決策樹(shù)為什么不能輸出分類(lèi)表？

為什么不能輸出分類(lèi)表？如圖：這是因?yàn)橐蜃兞坷锓诺氖沁B續(xù)型變量，應(yīng)該放分類(lèi)型變量或有序性變量就可以了。

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田齊齊

logistic模型的精度是看的R方嗎？

logistic模型的精度是看的R方嗎？需要看R方和分類(lèi)表，結(jié)合一起看。

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田齊齊

logistics中的正確率能判斷什么呢？

老師，logistics中的正確率能判斷什么呢，您當(dāng)時(shí)說(shuō)不能只看那個(gè)正確率，是這樣嗎，還要與不進(jìn)行回歸的正確率相比，關(guān)于正確率這里還是不太理解決定系數(shù)R方是來(lái)衡量回歸的好壞，是看整體情況，準(zhǔn)確率表示所有的預(yù)測(cè)樣本中，預(yù)測(cè)正確的比例，根據(jù)圖1-1可得其計(jì)算公式為：A = (TP TN) / (TP FN FP TN)準(zhǔn)確率可以看局部預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，比如為正的預(yù)測(cè)對(duì)了多少，為負(fù)

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田齊齊

我們首先知道信息熵是考慮該隨機(jī)變量的所有可能取值，即所有可能發(fā)生事件所帶來(lái)的信息量的期望。公式如下：a我們的條件熵的定義是：定義為X給定條件下，Y的條件概率分布的熵對(duì)X的數(shù)學(xué)期望這個(gè)還是比較抽象，下面我們解釋一下：設(shè)有隨機(jī)變量（X,Y），其聯(lián)合概率分布為a條件熵H（Y|X）表示在已知隨機(jī)變量X的條件下隨機(jī)變量Y的不確定性。隨機(jī)變量X給定的條件下隨機(jī)變量Y的條件熵H(Y|X)

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田齊齊

logistic回歸是看R方還是正確率？

logistic回歸是看R方和正確率要結(jié)合在一起看。決定系數(shù)R方是來(lái)衡量回歸的好壞，換句話說(shuō)就是回歸擬合的曲線它的擬合優(yōu)度！也就是得分啦~~決定系數(shù)它是表征回歸方程在多大程度上解釋了因變量的變化，或者說(shuō)方程對(duì)觀測(cè)值的擬合程度如何。準(zhǔn)確率表示所有的預(yù)測(cè)樣本中，預(yù)測(cè)正確的比例，根據(jù)圖1-1可得其計(jì)算公式為：A = (TP TN) / (TP FN FP TN)

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liting李

決策樹(shù)最上面的不是熵最小嗎

不能這樣理解，因?yàn)槊恳粋€(gè)根節(jié)點(diǎn)處會(huì)有自己的熵，它不是一個(gè)熵，而是一堆熵。

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田齊齊

spss邏輯回歸怎樣更改分類(lèi)分界值？

問(wèn)題：logistic回歸后估計(jì)出預(yù)測(cè)值概率和預(yù)測(cè)值，預(yù)測(cè)值是根據(jù)概率50%為界，大于則1，小于則0，那有的問(wèn)題要>80%的概率才輸出1，其余為0，這個(gè)logistic能做嗎？可以的，如圖在這里，將分類(lèi)分界值改為0.8就可以了。

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liting李

決策樹(shù)算法的理解

決策樹(shù)是一種智能分類(lèi)與回歸的方法，具有結(jié)果可讀性強(qiáng)、分類(lèi)速度快、處理大量交互效應(yīng)等優(yōu)勢(shì)。決策樹(shù)學(xué)習(xí)算法一般包括 3 個(gè)步驟：特征選擇、決策樹(shù)的生長(zhǎng)和剪枝；決策樹(shù)生長(zhǎng)過(guò)程，包括節(jié)點(diǎn)（node ）和有向邊 directed edge ），其中節(jié)點(diǎn)包括根節(jié)點(diǎn)、內(nèi)部節(jié)點(diǎn)、葉節(jié)點(diǎn)，如積分卡是根節(jié)點(diǎn)、收入（或客戶類(lèi)型，或購(gòu)買(mǎi)特征）是內(nèi)部節(jié)點(diǎn)、長(zhǎng)方形內(nèi)容是葉節(jié)點(diǎn)，一般來(lái)說(shuō)葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類(lèi)、內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示特

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田齊齊

模擬的數(shù)據(jù)可以用來(lái)做實(shí)際研究嗎？

可以做模擬研究，但不可以把模擬的數(shù)據(jù)當(dāng)做實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)用。

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田齊齊

spss做缺失值模式目的

問(wèn)題：看缺失值模式目的是確定填補(bǔ)方法嗎？答：我們?cè)谔幚砣笔е禃r(shí)，要看缺失值比例，缺失值模式能夠給我們提供非常豐富比例，不但是一個(gè)變量的比例，而且是各種缺失值組合的比例，可以幫我們?nèi)ジ玫呐卸ńY(jié)果。

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田齊齊

y取0，1和y取1，2，都不影響分析嗎？

問(wèn)題：對(duì)于y為分類(lèi)時(shí)，y取0，1和y取1，2，都不影響分析嗎？答：是的，y取0，1和y取1，2，只是對(duì)y的一個(gè)標(biāo)記，代表兩種情況，和取值沒(méi)影響。

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