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讀童話的狼

計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)是什么？與分散型有什么區(qū)別？

計(jì)數(shù)？固定時(shí)間間隔的到廠人數(shù)，每天某路口的行車數(shù)量，取值很多分散？買和不買，取值比較少，通常不多于6個(gè)

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讀童話的狼

泊松回歸怎么理解？

泊松回歸（英語(yǔ)：Poisson regression）是用來(lái)為計(jì)數(shù)資料和列聯(lián)表建模的一種回歸分析。泊松回歸假設(shè)反應(yīng)變量Y是泊松分布，并假設(shè)它期望值的對(duì)數(shù)可被未知參數(shù)的線性組合建模。泊松回歸模型有時(shí)（特別是當(dāng)用作列聯(lián)表模型時(shí)）又被稱作對(duì)數(shù)-線性模型。

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田齊齊

在卡方分布中的自由度怎么確定？

一個(gè)式子中獨(dú)立變量的個(gè)數(shù)稱為這個(gè)式子的“自由度”，確定一個(gè)式子自由度的方法是：若式子包含有n個(gè)獨(dú)立的隨機(jī)變量，和由它們所構(gòu)成的k個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量，則這個(gè)表達(dá)式的自由度為n-k。比如中包含ξ1，ξ2，…，ξn這n個(gè)獨(dú)立的隨機(jī)變量，同時(shí)還有它們的平均數(shù)ξ這一統(tǒng)計(jì)量，因此自由度為n-1。

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田齊齊

回歸中啞變量的設(shè)置和結(jié)果解讀

在構(gòu)建回歸模型時(shí)，如果自變量X為連續(xù)性變量，回歸系數(shù)β可以解釋為：在其他自變量不變的條件下，X每改變一個(gè)單位，所引起的因變量Y的平均變化量；如果自變量X為二分類變量，例如是否飲酒（1=是，0=否），則回歸系數(shù)β可以解釋為：其他自變量不變的條件下，X=1（飲酒者）與X=0（不飲酒者）相比，所引起的因變量Y的平均變化量。但是，當(dāng)自變量X為多分類變量時(shí)，例如職業(yè)、學(xué)歷、血型、疾病嚴(yán)重程度等等，此時(shí)僅用

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田齊齊

其他自變量也可以分箱后建立啞變量嗎？

可以的，這里分箱主要的目的是解釋和防止過(guò)擬合（當(dāng)然也還有其他功能）在數(shù)據(jù)的處理中是非常常用的，啞變量并不是特別常見(jiàn)，只有當(dāng)你對(duì)取值與取值之間的關(guān)系特別感興趣的時(shí)候會(huì)進(jìn)行啞變量分析。

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田齊齊

二元邏輯回歸和多元邏輯回歸的區(qū)別是什么了？

二元邏輯回歸的y的取值有兩個(gè)，0和1；多元邏輯回歸y的取值必然是大于兩個(gè)的。

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liting李

SPSS中如何定義變量名稱

選中某個(gè)變量的名稱單元格單擊，即可編輯變量名稱。如果沒(méi)有預(yù)先編輯變量名而直接輸入數(shù)據(jù)的話，會(huì)像下圖一樣顯示哦。從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，也可以這樣做，但具體分析變量的時(shí)候一定會(huì)很混亂，別人也很難看懂。

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田齊齊

那r方不高，能否通過(guò)拿掉某些x來(lái)調(diào)整呢？

統(tǒng)計(jì)中的回歸模型中如果x對(duì)y的影響很弱的話，x不會(huì)對(duì)r方有影響。

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liting李

spss中R和p值是什么

R就是相關(guān)性那個(gè)值，p就是顯著性那個(gè)值，具體如下：首先看顯著性值，也就是sig值或稱p值，它是判斷r值，也即相關(guān)系數(shù)有沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的，判定標(biāo)準(zhǔn)一般為0.05，由表可知，兩變量之間的相關(guān)性系數(shù)r=-0.035，其p值為0.709>0.05,所以相關(guān)性系數(shù)沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。無(wú)論r值大小，都表明兩者之間沒(méi)有相關(guān)性，如果p值

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田齊齊

p值>0.2的時(shí)候，or和rr是否分開(kāi)看？

問(wèn)題：p值>0.2的時(shí)候，or和rr不能近似的話，我們是只看rr就可以了，小于0.2的話，用or值近似看就行吧，可以這么理解嗎？答：p值>0.2的時(shí)候，or和rr的差異是不較大，是需要分開(kāi)看的。

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田齊齊

rr是卡方嗎？

不是的，相對(duì)危險(xiǎn)度（relative risk，RR）：亦稱危險(xiǎn)度比，是暴露組的危險(xiǎn)度（測(cè)量指標(biāo)是累積發(fā)病率）與對(duì)照組的危險(xiǎn)度之比。暴露組與對(duì)照組的發(fā)病密度之比稱為率比（rate ratio）。危險(xiǎn)度比與率比都是反映暴露于發(fā)病（死亡）關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的指標(biāo)。相對(duì)危險(xiǎn)度表明暴露組發(fā)病率或死亡率是對(duì)照組發(fā)病率或死亡率的多少倍。說(shuō)明暴露組發(fā)病或者死亡的危險(xiǎn)性是非暴露組的倍數(shù)。RR值越大，表明暴露的效應(yīng)越大，暴

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liting李

SPSS進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)應(yīng)該注意什么

1.需要先檢驗(yàn)兩個(gè)樣本是否服從正態(tài)分布。2.分析變量中是否含有異常值，可以用箱圖檢驗(yàn)。

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liting李

安裝SPSS導(dǎo)入數(shù)據(jù)只有變量視圖沒(méi)有數(shù)據(jù)視圖

重新安裝spss即可，或者在excel里把數(shù)據(jù)整理好，再直接粘到spss里，然后定義

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liting李

為什么spss導(dǎo)入數(shù)據(jù)的時(shí)候，變量視圖里會(huì)多出一列標(biāo)簽

不管你導(dǎo)入數(shù)據(jù)，還是建立新數(shù)據(jù)，都有變量標(biāo)簽的設(shè)置。它的好處是，對(duì)變量名的解釋。一般情況下，我的變量是簡(jiǎn)單的英文加數(shù)字（不用中文），之后在標(biāo)簽的地方輸入一些中文，備注我的英文變量名詳細(xì)是什么意思。

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田齊齊

邏輯回歸擅長(zhǎng)解決上下拐點(diǎn)問(wèn)題

問(wèn)題：邏輯回歸擅長(zhǎng)解決上拐點(diǎn)，P值說(shuō)的是違約的概率，p值

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田齊齊

當(dāng)β趨近負(fù)無(wú)窮，or為0怎么解釋？

如果β趨近負(fù)無(wú)窮，or為0表示當(dāng)前的X和Y的相關(guān)（負(fù)相關(guān)）是無(wú)限大的。

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田齊齊

計(jì)算變量是做什么用的？

做計(jì)算變量的時(shí)候主要是去計(jì)算eβ。

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田齊齊

邏輯回歸猜測(cè)比例是不是越大越好？

具體要看實(shí)際運(yùn)用，猜測(cè)比例大小都可以，它是一種數(shù)據(jù)現(xiàn)象，后面按照相應(yīng)方法去處理就可以了，分布比例平衡的時(shí)候?qū)y(tǒng)計(jì)模型影響比較小，猜測(cè)比例大雖然對(duì)統(tǒng)計(jì)模型影響比較大，但是它是符合實(shí)際場(chǎng)景的。

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liting李

何用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分組

1、圖中顯示了要分析的數(shù)據(jù)。獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)要求兩組樣本相對(duì)獨(dú)立。為了便于表達(dá)，在輸入數(shù)據(jù)時(shí)，“疾病”項(xiàng)的1和0分別表示病人和病人。在這里，病人和病人構(gòu)成兩組獨(dú)立的數(shù)據(jù)。SPSS可用于分析冠心病是否與身高、體重、臀圍等因素有關(guān)。a2、單擊數(shù)據(jù)窗口左下角的“變量視圖”，可以設(shè)置變量的分析和比較相關(guān)性a3、在“疾病”行的“值”列中選擇單元格，然后單擊。a4、在彈出的“值標(biāo)記”窗口

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liting李

SPSS中Logistic回歸主要分為幾類

Logistic回歸主要分為三類，一種是因變量為二分類得logistic回歸，這種回歸叫做二項(xiàng)logistic回歸，一種是因變量為無(wú)序多分類得logistic回歸，比如傾向于選擇哪種產(chǎn)品，這種回歸叫做多項(xiàng)logistic回歸。還有一種是因變量為有序多分類的logistic回歸，比如病重的程度是高，中，低呀等等，這種回歸也叫累積logistic回歸，或者序次logistic回歸。

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