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讀童話的狼

替換缺失值的名稱和方法不可選？

對變量做相同的填補時，需要先選擇名稱和方法，再拖變量每個變量的缺失值填補方法不同時，先拖變量，再分別選中每個變量選擇對應(yīng)的填補方式先拖進變量有沒有選擇某一個變量時，填補的方法是不能選的

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讀童話的狼

缺失值分析中模式1占比84.52%怎么理解？

模式1指的是沒有缺失值，占比84.52%指的是沒有缺失值的樣本數(shù)占比為84.52%

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讀童話的狼

聚類每分一次，都要重新計算一次均值嗎？

k均值聚類迭代一次計算一次，層次聚類一直都在計算均值

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讀童話的狼

歐式距離公式與方差公式區(qū)別在哪里？

方差是任意一點距離均值中心偏差的度量，歐式距離測的是任意兩點間的距離。

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讀童話的狼

多元回歸是處理什么問題的？

多元回歸主要是處理一個連續(xù)的Y和多個X的問題

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讀童話的狼

怎么讓某些樣本不參與分析？

點擊數(shù)據(jù)下選擇個案點擊如果條件滿足下的如果：可以通過添加條件，就可以過濾掉符合條件的樣本

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讀童話的狼

殘差分析為什么是以3為界？

通常是超出3，超出2是不嚴格的

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田齊齊

ROC曲線的定義 ROC的全稱是Receiver Operating Characteristic Curve，中文名字叫“受試者工作特征曲線”，顧名思義，其主要的分析方法就是畫這條特征曲線。 a 該曲線的橫坐標為假陽性率（False Positive Rate, FPR），N是真實負樣本的個數(shù)，F(xiàn)P是N個負樣本中被分類器預(yù)測為正樣本的個數(shù)?？v坐標為真陽性率（True Positive

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田齊齊

怎樣理解主成分投影？

該方法在對指標值進行無量綱化和適當加權(quán)處理的基礎(chǔ)上,通過正交變換將原有的指標轉(zhuǎn)換為彼此正交的綜合指標,消除了指標間的信息重疊問題,并利用各主成分設(shè)計一個理想決策變量,以各被評價對象相應(yīng)的決策向量在該理想決策向量方向上的投影作為一維的綜合評價指標。主成分投影法的基本步驟：1.確定評價矩陣。2.指標的無量綱化。3.指標權(quán)重的確定。4.指標的正交變換。5.理想評價向量的構(gòu)造和投影值計算。6

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田齊齊

回歸法插補缺失值?

回歸插補法：是把缺失屬性作為因變量，其他相關(guān)屬性作為自變量，利用他們之間的關(guān)系建立回歸模型的來預(yù)測缺失值，以此完成缺失值插補的方法。

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田齊齊

spss替換缺失值時如何批量更改名稱和方法？

我們選擇了新變量之后會發(fā)現(xiàn)下方的名稱和方法變灰無法進行更改了。如圖：這是我們需要將新變量里的變量移出去，先設(shè)置好名稱和方法，再將變量移進來?；蛘哌x中單個變量，單獨進行更改。

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田齊齊

spss怎樣處理缺失值？

在spss中，簡單的缺失值替代可以通過轉(zhuǎn)換菜單下的“替換缺失值”，更加復(fù)雜的缺失值估計要通過“分析”菜單下“缺失值分析”。替換缺失值：調(diào)出相關(guān)操作界面。其數(shù)據(jù)的處理方法大致都是用變量的集中位置指標來替代缺失值，主要適合于完全隨機缺失的資料，若不是完全隨機的，得用“缺失值分析”模塊分析缺失數(shù)據(jù)。缺失值分析：

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PGC123

SPSS聚類結(jié)果查看界面切換操作

如何圖1轉(zhuǎn)換為圖2 圖1 圖2答：如下圖所示，界面上有兩個黑色小三角，一個指向左邊一個指向右邊，界面的切換可以通

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liting李

缺失值填補里的臨近值填補是knn這個方法填補的嗎

不是，spss中臨近值填補用的em回歸、mcmc填補,spss中沒有knn這種填補方法。

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liting李

MCMC法填充缺失值spss

1.分析-多重插補-插補缺失數(shù)據(jù)集 2. 3. 4.

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liting李

spss中如何用回歸填補缺失值

首先，點擊分析下的缺失值分析其次，如下圖所示：

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田齊齊

警告：在TWOSTEP CLUSTER 中發(fā)生意外錯誤

如圖：解決方法：更改語言下數(shù)據(jù)和語法的字我們會發(fā)現(xiàn)這里為灰色，無法更改，這需要我們關(guān)閉數(shù)據(jù)，然后打開一個新的空表，就可以更改啦~

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liting李

斯皮爾曼會損失很多自由度，不準確？

當數(shù)據(jù)量比較大的時候，不準確性就已經(jīng)不是很重要。因為數(shù)據(jù)量比較大，變量比較多，不能分別使用，這時用一個比較折中的方法。

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田齊齊

怎樣理解歐式距離？

問題：歐式距離是在空間中的兩個點間的直線距離？然后根據(jù)距離遠近聚類？歐式距離也稱歐幾里得距離，是最常見的距離度量，衡量的是多維空間中兩個點之間的絕對距離。也可以理解為：m維空間中兩個點之間的真實距離，或者向量的自然長度（即該點到原點的距離）。在二維和三維空間中的歐氏距離就是兩點之間的實際距離下面是具體的計算公式

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田齊齊

聚類算法中的距離度量有哪些，怎樣理解？

你知道聚類中度量距離的方法有哪些嗎？ 1）歐式距離歐氏距離是最易于理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。即兩點之間直線距離，公式比較簡單就不寫了　應(yīng)用場景：適用于求解兩點之間直線的距離，適用于各個向量標準統(tǒng)一的情況 2）曼哈頓距離(Manhattan Distance) 從名字就可以猜出這種距離的計算方法了。想象你在曼哈頓要從一個十字路

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