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趙娜0418

變量篩選整合變量之后的個數是怎么確定的？

變量篩選整合變量之后的個數是怎么確定的？答：例如有X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8八個變量，X1和X2整合為X11，X3和X4整合為X22，因為整合后的變量不參加主成分分析，所以篩選整合后的變量的個數就是4個

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趙娜0418

為什么整合后的兩個變量不參與主成分分析？

為什么整合后的兩個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的相關性，相關性高的變量是可以留下來參與的。

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趙娜0418

在SPSS中純數據的變量，各分組刪除50%還是隨機刪除50%

3、在SPSS中純數據的變量，各分組刪除50%，，還是隨機刪除50%，有什么講究嗎？答：不是隨機刪除，根據X變量的重要性，在篩選變量的時候，最前邊的步驟建議刪除30%的變量，這樣不會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%，因為經過層層篩選，重要變量已經被篩選出來，這樣不重要的變量在后邊的步驟就可以多刪除一點。

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趙娜0418

2 2 3=7個變量怎么來的？

2 2 3=7個變量怎么來的？答：2根據業(yè)務法判定 2根據共線性組合而來 3根據共線性壓縮而來

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趙娜0418

1、 SPSS中共線的X應該怎樣處理？

SPSS中共線的X應該怎樣處理？答：如果兩個變量之間出現了高度共線性的關系，那么解決這樣兩個變量的方法就是將這兩個變量進行整合。

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讀童話的狼

條形圖標簽怎么調出來？

選中條形圖，點擊數據標簽按鈕，就可以更改。

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讀童話的狼

建模流程怎么做？

1、根據業(yè)務判斷最重要的X2、判斷Y與剩余X的相關性，剔除最不相關的幾個3、建立X的兩兩相關，將相關系數大于0.9的整合成一個變量4、對剩下變量進行主成分降維5、利用上面四個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中如何做分組計數？

如果想按照某個分類變量，進行分類計數，也就是計算每個類別出現了多少行，按照這個設定就可以。

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讀童話的狼

以臨近點平均值填充后仍有缺失值？

這是因為近鄰數值設置太小，點擊選擇全部即可

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讀童話的狼

spss如何創(chuàng)建啞變量？

菜單-轉換-創(chuàng)建虛變量選擇需要創(chuàng)建啞變量的字段，寫上啞變量名字，點擊確定就可以了

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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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讀童話的狼

最大個案抽取數不能選？

需要重新點擊下重新掃描數據

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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合到實際業(yè)務中，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

增大插補次數是不是能提高缺失值準確度？

使用多重插補要求數據缺失值為隨機性缺失，一般重復次數20-50次精準度很高，但是計算也很復雜，需要大量計算。

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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，顧名思義就是整個聚類過程分為前后兩個大的板塊來完成。第一步對所有記錄進行距離考察，構建CF分類特征樹，同一個樹節(jié)點內的記錄相似度高，相似度差的記錄則會生成新的節(jié)點。第二步，在分類樹的基礎上，使用凝聚法對節(jié)點進行分類，每一個聚類結果使用BIC或者AIC進行判斷，得出最終的聚類結果。

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讀童話的狼

缺失值填補方法如何選擇？

缺失資料為連續(xù)性或者分類變量時，缺失率較低（

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讀童話的狼

回歸填補的原理是什么？

假設我的y屬性缺失，然后我知道x屬性，然后我用回歸方法對沒有確實的數據進行訓練模型，再把這個值得x屬性帶進去，對這個y屬性進行預測，然后填補到缺失處?！秉c：由于是根據x屬性預測y屬性，這樣會讓屬性之間的相關性變大。這可能會影響最終模型的訓練

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讀童話的狼

回歸填補缺失值窗口怎么調出來？

在缺失值分析中點擊回歸

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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？

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

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