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趙娜0418

變量篩選整合變量之后的個(gè)數(shù)是怎么確定的？

變量篩選整合變量之后的個(gè)數(shù)是怎么確定的？答：例如有X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8八個(gè)變量，X1和X2整合為X11，X3和X4整合為X22，因?yàn)檎虾蟮淖兞坎粎⒓又鞒煞址治?，所以篩選整合后的變量的個(gè)數(shù)就是4個(gè)

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趙娜0418

為什么整合后的兩個(gè)變量不參與主成分分析？

為什么整合后的兩個(gè)變量不參與主成分分析？答：整合后的變量不參與主成分分析，主成分壓縮之后主要變量的意義就沒有了，測試x、y的相關(guān)性，相關(guān)性高的變量是可以留下來參與的。

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趙娜0418

在SPSS中純數(shù)據(jù)的變量，各分組刪除50%還是隨機(jī)刪除50%

3、在SPSS中純數(shù)據(jù)的變量，各分組刪除50%，，還是隨機(jī)刪除50%，有什么講究嗎？答：不是隨機(jī)刪除，根據(jù)X變量的重要性，在篩選變量的時(shí)候，最前邊的步驟建議刪除30%的變量，這樣不會(huì)把重要的變量在前邊的篩選中被篩掉，后邊步驟建議刪除50%，因?yàn)榻?jīng)過層層篩選，重要變量已經(jīng)被篩選出來，這樣不重要的變量在后邊的步驟就可以多刪除一點(diǎn)。

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趙娜0418

2 2 3=7個(gè)變量怎么來的？

2 2 3=7個(gè)變量怎么來的？答：2根據(jù)業(yè)務(wù)法判定 2根據(jù)共線性組合而來 3根據(jù)共線性壓縮而來

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趙娜0418

1、 SPSS中共線的X應(yīng)該怎樣處理？

SPSS中共線的X應(yīng)該怎樣處理？答：如果兩個(gè)變量之間出現(xiàn)了高度共線性的關(guān)系，那么解決這樣兩個(gè)變量的方法就是將這兩個(gè)變量進(jìn)行整合。

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讀童話的狼

條形圖標(biāo)簽怎么調(diào)出來？

選中條形圖，點(diǎn)擊數(shù)據(jù)標(biāo)簽按鈕，就可以更改。

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讀童話的狼

建模流程怎么做？

1、根據(jù)業(yè)務(wù)判斷最重要的X2、判斷Y與剩余X的相關(guān)性，剔除最不相關(guān)的幾個(gè)3、建立X的兩兩相關(guān)，將相關(guān)系數(shù)大于0.9的整合成一個(gè)變量4、對(duì)剩下變量進(jìn)行主成分降維5、利用上面四個(gè)步驟得到的變量建立模型

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讀童話的狼

因子分析是干嘛的？

SPSS中主成分分析主要是集成在因子分析中的，因子分析中的主成分分析主要是用來降維

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讀童話的狼

SPSS中如何做分組計(jì)數(shù)？

如果想按照某個(gè)分類變量，進(jìn)行分類計(jì)數(shù)，也就是計(jì)算每個(gè)類別出現(xiàn)了多少行，按照這個(gè)設(shè)定就可以。

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讀童話的狼

以臨近點(diǎn)平均值填充后仍有缺失值？

這是因?yàn)榻彅?shù)值設(shè)置太小，點(diǎn)擊選擇全部即可

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讀童話的狼

spss如何創(chuàng)建啞變量？

菜單-轉(zhuǎn)換-創(chuàng)建虛變量選擇需要?jiǎng)?chuàng)建啞變量的字段，寫上啞變量名字，點(diǎn)擊確定就可以了

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讀童話的狼

主成分的值，要怎么確定？

主成分是原始變量的線性組合在SPSS中保存主成分值只需要在分析，降維，因子分析中選擇將得分保存為變量

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最大個(gè)案抽取數(shù)不能選？

需要重新點(diǎn)擊下重新掃描數(shù)據(jù)

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讀童話的狼

如何解釋主成分的含義？

主成分的解釋需要結(jié)合到實(shí)際業(yè)務(wù)中，往往不是最終目的，主要是利用降維思想來綜合分析原始信息

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讀童話的狼

增大插補(bǔ)次數(shù)是不是能提高缺失值準(zhǔn)確度？

使用多重插補(bǔ)要求數(shù)據(jù)缺失值為隨機(jī)性缺失，一般重復(fù)次數(shù)20-50次精準(zhǔn)度很高，但是計(jì)算也很復(fù)雜，需要大量計(jì)算。

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讀童話的狼

什么是二階聚類？

二階聚類，或TwoStep聚類，也常被稱為兩步聚類，顧名思義就是整個(gè)聚類過程分為前后兩個(gè)大的板塊來完成。第一步對(duì)所有記錄進(jìn)行距離考察，構(gòu)建CF分類特征樹，同一個(gè)樹節(jié)點(diǎn)內(nèi)的記錄相似度高，相似度差的記錄則會(huì)生成新的節(jié)點(diǎn)。第二步，在分類樹的基礎(chǔ)上，使用凝聚法對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類，每一個(gè)聚類結(jié)果使用BIC或者AIC進(jìn)行判斷，得出最終的聚類結(jié)果。

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缺失值填補(bǔ)方法如何選擇？

缺失資料為連續(xù)性或者分類變量時(shí)，缺失率較低（

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讀童話的狼

回歸填補(bǔ)的原理是什么？

假設(shè)我的y屬性缺失，然后我知道x屬性，然后我用回歸方法對(duì)沒有確實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練模型，再把這個(gè)值得x屬性帶進(jìn)去，對(duì)這個(gè)y屬性進(jìn)行預(yù)測，然后填補(bǔ)到缺失處?！秉c(diǎn)：由于是根據(jù)x屬性預(yù)測y屬性，這樣會(huì)讓屬性之間的相關(guān)性變大。這可能會(huì)影響最終模型的訓(xùn)練

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回歸填補(bǔ)缺失值窗口怎么調(diào)出來？

在缺失值分析中點(diǎn)擊回歸

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讀童話的狼

為什么缺失值的總體摘要中比例不一樣？

第一個(gè)度量的是變量是否有缺失值的占比第二個(gè)圖是含有缺失值的樣本占的比例第三個(gè)是所有的缺失值數(shù)量占比

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