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田齊齊

縮尾處理是什么意思？

樣本數(shù)據(jù)足夠多時為了剔除一些極端值對研究的影響，一般會對連續(xù)變量進(jìn)行縮尾處理（Winsorize）。通常在1%和99%分位做極端值處理，對于小于1%的數(shù)用1%的值賦值，對于大于99%的數(shù)用99%的值賦值。

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liting李

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法如何理解

ANNartificial neural network ）是由大量的簡單基本元件組成每個元件的結(jié)構(gòu)和功能比較簡單，但眾多的神經(jīng)元組合所產(chǎn)生的系統(tǒng)卻非常復(fù)雜。在統(tǒng)計(jì)上它是一種智能的判別過程，對變量類型沒有太多的要求，可以有效地識別事物的不同特征及其模式，如不完全的信息、復(fù)雜的非線性特征等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以近似多種預(yù)測模型，線性的回歸模型，廣義線性的 logistic 模型，并

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田齊齊

方差分析不可以研究連續(xù)變量與連續(xù)變量的關(guān)系嗎？

不可以的，方差分析研究分類變量和連續(xù)變量的關(guān)系。相關(guān)分析可研究連續(xù)變量和連續(xù)變量關(guān)系，也可研究分類變量和連續(xù)變量關(guān)系。

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liting李

如何用spss做相關(guān)分析

1.選擇你想導(dǎo)入到SPSS中的數(shù)據(jù)，打開。2.對于第二列或者第三列數(shù)做相關(guān)分析，需要先做散點(diǎn)圖。點(diǎn)開選擇散點(diǎn)圖，把需要的X軸，Y軸選進(jìn)去，顯示散點(diǎn)圖結(jié)果，看相關(guān)的趨勢。若有明顯的線性相關(guān)趨勢。繼續(xù)下一步3.點(diǎn)擊分析，相關(guān) ，雙變量4.若兩列數(shù)分別是正態(tài)，選擇person相關(guān)，若為偏態(tài)或者前后缺數(shù)，選擇spearman相關(guān)，點(diǎn)擊確定得出結(jié)果

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liting李

spss中可以時間變量進(jìn)行加減法嗎

可以的，在轉(zhuǎn)換中-日期和時間向?qū)?，在這里可以進(jìn)行加減法運(yùn)算。如圖：但通常情況，下直接將兩列進(jìn)行加減法，而不是通過這種方式。

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liting李

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用于大數(shù)據(jù)的，要迭代那么多次是不是很浪費(fèi)時間？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用于大數(shù)據(jù)的，迭代很多次對計(jì)算機(jī)而言還能承受，其實(shí)計(jì)算機(jī)比較害怕的是大型數(shù)據(jù)以龐大內(nèi)存的方式存儲，這就變得比較麻煩。一旦涉及大型內(nèi)存處理，目前的計(jì)算機(jī)不可能很大，這個要求很高，剛好迭代能解決內(nèi)存問題，所以這不是問題，即使用于大數(shù)據(jù)，速度也是可以保證的。

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liting李

y的估計(jì)值如何算

y的估計(jì)值是加在一起的，把讀入的值和權(quán)重的值乘在一起再加總，就可以計(jì)算Y的估計(jì)值

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liting李

spss中做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，起步的權(quán)重W應(yīng)該怎么人為的給出？

這個權(quán)重W不需要給出的，spss軟件根據(jù)隨機(jī)數(shù)隨機(jī)分配的。

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liting李

方差分析不可以連續(xù)與連續(xù)關(guān)系研究嗎

一般方差很少研究這類關(guān)系，如果是研究這類問題就變成回歸了。

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liting李

方差分析和相關(guān)分析是一個意思嗎

不是，兩者差別很大，方差分析是相關(guān)分析，方差分析是回歸分析。方差分析與回歸分析是有聯(lián)系又不完全相同的分析方法。方差分析主要研究各變量對結(jié)果的影響程度的定性關(guān)系，從而剔除對結(jié)果影響較小的變量，提高試驗(yàn)的效率和精度。而回歸分析是研究變量與結(jié)果的定量關(guān)系，得出相應(yīng)的數(shù)學(xué)模式。在回歸分析中，需要對各變量對結(jié)果影響進(jìn)行方差分析，以剔除影響不大的變量，提高回歸分析的有效性?；貧w分析是研究各因素對結(jié)果影響的

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趙娜0418

主成分分析的目的是什么？

主成分分析的目的是什么？答：是為了歸因和預(yù)測

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趙娜0418

Y是分類型變量，X全部是連續(xù)的，用什么系數(shù)？

Y是分類型變量，X全部是連續(xù)的，用什么系數(shù)？答：用斯皮爾曼系數(shù)，因?yàn)閥是分類的，皮爾遜系數(shù)都是連續(xù)的，所以用斯皮爾曼系數(shù)。

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趙娜0418

在篩選過程中與Y的相關(guān)性不大但是具有特別重要的業(yè)務(wù)意義該留嗎

在篩選過程中與Y的相關(guān)性不大但是具有特別重要的業(yè)務(wù)意義該留嗎？答：建議保留，在業(yè)務(wù)上有意義的變量是至關(guān)重要的，而且也是數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)新所在

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趙娜0418

DB特征篩選中的DB是什么意思？

DB特征篩選中的DB是什么意思？答：DB是Database數(shù)據(jù)庫的縮寫

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趙娜0418

特征篩選和特征工程是一樣的嗎？

特征篩選和特征工程是一樣的嗎？答：不一樣，他兩不是一回事，特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，特征篩選是數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)的概念，可以理解為特征篩選就是對變量X的篩選，而特征工程可以理解為在一本書中尋找一個主題，有一堆圖片對圖片進(jìn)行分類是特征工程，有一張圖片在圖片中提取一個目標(biāo)點(diǎn)也是特征工程。

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趙娜0418

如果共線性的數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)上沒有意義怎么辦？

如果共線性的數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)上沒有意義怎么辦？答：看這個變量對y重不重要，重要的話就留著，不重要的可以直接刪除。

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趙娜0418

篩選變量的步驟是什么？

9、篩選變量的步驟是什么？答：1、篩選進(jìn)入分析模型的X變量；2、根據(jù)X與y相關(guān)性排除百分之三十，篩選不進(jìn)入分析模型的X；3、再次篩選進(jìn)入分析模型的X變量；4、篩選不進(jìn)入分析模型的X；5、最后再次篩選進(jìn)入分析模型的X。

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趙娜0418

篩選進(jìn)行到后期的時可以刪除50%的不重要變量，是根據(jù)什么刪除

篩選進(jìn)行到后期的時候，可以刪除50%的不重要變量，這個是根據(jù)什么來刪除的？答：根據(jù)回歸系數(shù)大小來刪除的，因?yàn)閯h除50%是以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的，所以會根據(jù)回歸系數(shù)的大小來做刪除操作。

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趙娜0418

如果變量只有30個的時候，可否和大量變量一樣進(jìn)行刪除操作？

如果變量只有30個的時候，可否和大量變量一樣進(jìn)行刪除操作？答：可以的，可以在前期篩選的時候按照30%進(jìn)行刪除，后期按照50%進(jìn)行篩選刪除操作。

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趙娜0418

在某案例中，分部門刪除變量是怎么刪除的？是根據(jù)什么刪除的？

在某案例中，分部門刪除變量是怎么刪除的？是根據(jù)什么刪除的？答：因?yàn)樵谝粋€公司中給到你手中的變量總數(shù)可能是各個部門在自己部門內(nèi)部收集上來的變量的一個匯總，這時候你就可以根據(jù)你要分析的方向以部門為單位將不重要的變量進(jìn)行篩選刪除。

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