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田齊齊

為什么中位數(shù)在數(shù)據(jù)偏斜程度較大的時(shí)候應(yīng)用？

為什么中位數(shù)在數(shù)據(jù)偏斜程度較大的時(shí)候應(yīng)用？大數(shù)據(jù)情況下，為什么要用中位數(shù)？數(shù)據(jù)偏斜程度大的時(shí)候，平均值很容易受極端值的影響，所以用中位數(shù)。而大數(shù)據(jù)情況下多數(shù)是偏態(tài)分布多一些。一般正態(tài)分布我們用平均數(shù)，偏態(tài)分布用中位數(shù)。

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讀童話的狼

峰值在左側(cè)是右偏分布嗎？

是的，同樣的還有左偏分布，對(duì)稱分布等，還可以通過箱線圖來看出

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田齊齊

統(tǒng)計(jì)學(xué)里R^2表示什么?

統(tǒng)計(jì)學(xué)里R^2表示：決定系數(shù)，反應(yīng)因變量的全部變異能通過回歸關(guān)系被自變量解釋的比例。如R平方為0.8，則表示回歸關(guān)系可以解釋因變量80%的變異。換句話說，如果我們能控制自變量不變，則因變量的變異程度會(huì)減少80%。該統(tǒng)計(jì)量越接近于1，模型的擬合優(yōu)度越高。

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田齊齊

怎樣理解欠擬合和過擬合？

過擬合：指為了得到一致性假設(shè)而使假設(shè)變得過度嚴(yán)格。在模型參數(shù)擬合過程中，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含抽樣誤差，復(fù)雜的模型將抽樣誤差也考慮在內(nèi)，將抽樣誤差也進(jìn)行了很好的擬合。欠擬合反之?！扒窋M合”常常在模型學(xué)習(xí)能力較弱，而數(shù)據(jù)復(fù)雜度較高的情況出現(xiàn)，此時(shí)模型由于學(xué)習(xí)能力不足，無法學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)集中的“一般規(guī)律”，因而導(dǎo)致泛化能力弱。與之相反，“過擬合”常常在模型學(xué)習(xí)能力過強(qiáng)的情況中出現(xiàn)，此時(shí)的模型學(xué)習(xí)能力太強(qiáng)，

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田齊齊

回歸模型的自變量篩選方法？

常用的自變量篩選方法有兩種：1、殘差平方和（預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的差值平方）準(zhǔn)則；2、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。前者是從整個(gè)回歸模型角度出發(fā)，考慮引進(jìn)一個(gè)新的自變量前后，殘差的變化情況，從而確定該自變量的效率；后者是對(duì)每個(gè)自變量的回歸系數(shù)做顯著性檢驗(yàn)，通過則說明自變量有意義。它們的考慮角度不同，作用確實(shí)殊途同歸的。

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田齊齊

SPSS中分箱的目的是什么？

分箱法是指通過考察“鄰居”（周圍的值）來平滑存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的值，用“箱的深度”表示不同的箱里有相同個(gè)數(shù)的數(shù)據(jù)，用“箱的寬度”來表示每個(gè)箱值的取值區(qū)間。由于分箱方法考慮相鄰的值，因此是一種局部平滑方法。分箱的主要目的是去噪，將連續(xù)數(shù)據(jù)離散化，增加粒度。按照取值的不同可劃分為按箱平均值平滑、按箱中值平滑以及按箱邊界值平滑。分箱的目的是標(biāo)簽化和評(píng)分卡（評(píng)分卡可以理解成比較高級(jí)的標(biāo)簽）。

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田齊齊

歸因分析（結(jié)構(gòu)性分析）一般分為哪兩種？

分為主次歸因和規(guī)則歸因兩種。歸因理論，在日常的社會(huì)交往中，人們?yōu)榱擞行У乜刂坪瓦m應(yīng)環(huán)境，往往對(duì)發(fā)生于周圍環(huán)境中的各種社會(huì)行為有意識(shí)或無意識(shí)地做出一定的解釋，即認(rèn)知整體在認(rèn)知過程中，根據(jù)他人某種特定的人格特征或某種行為特點(diǎn)推論出其他未知的特點(diǎn)，以尋求各種特點(diǎn)之間的因果關(guān)系。歸因理論由社會(huì)心理學(xué)家海德于1958年提出。歸因是指人們對(duì)自己或他人的行為進(jìn)行分析，推論出這些行為的原因的過程。歸因方式影

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田齊齊

內(nèi)生性是用哪個(gè)值來判斷的？

內(nèi)生性，就是模型中的一個(gè)或多個(gè)解釋變量與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)。也就是看自變量x和殘差之間的相關(guān)系數(shù)。導(dǎo)致原因1：遺漏變量，且遺漏變量與引入模型的其他變量相關(guān)。2：解釋變量和被解釋變量相互作用，相互影響，互為因果。

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liting李

什么是擬合？

擬合就是y和x之間的相符程度，通常分為欠擬合和過擬合。

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liting李

什么是大數(shù)據(jù)，小數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)：十幾萬、上百萬數(shù)據(jù)小數(shù)據(jù)：一般沒有數(shù)據(jù)，通常為調(diào)查問卷

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liting李

結(jié)構(gòu)性分析和歸因分析是一樣的嗎

是的，一般叫歸因分析。

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田齊齊

激活后打開SPSS出錯(cuò)，錯(cuò)誤號(hào)2072

打開spss報(bào)錯(cuò)，錯(cuò)誤號(hào)2072，如圖所示：這個(gè)破解版的是這樣的，雖然你卸載了，但是注冊(cè)表里面還是留有信息的，所以你要確認(rèn)把注冊(cè)表里面的之前安裝的信息刪掉了才行。解決方法：卸載SPSS，然后用cclear清理一下注冊(cè)表，然后載進(jìn)行安裝（安裝路徑最好不要更改）。

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讀童話的狼

如何查看SPSS的版本？

1、打開開始菜單，一般軟件名字后邊會(huì)跟有版本號(hào)，如：IBM SPSS Statistics 252、打開軟件時(shí)會(huì)有提示，如下圖： 3、打開軟件內(nèi)的幫助選項(xiàng)卡，點(diǎn)擊關(guān)于，就可以顯示版本號(hào)

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田齊齊

SPSS軟件出現(xiàn)亂碼，怎么解決？

出現(xiàn)此類問題時(shí)，常見的解決辦法為：打開任意空數(shù)據(jù)集的SPSS軟件->點(diǎn)擊“編輯”按鈕->選項(xiàng)->常規(guī)->切換“數(shù)據(jù)和語法的字符編碼”，切換“Locale的寫入系統(tǒng)”或“Unicode(通用字符設(shè)置)”之后，點(diǎn)擊“確認(rèn)”按鈕->重新打開SPSS格式數(shù)據(jù)。如果“Locale的寫入系統(tǒng)”或“Unicode(通用字符設(shè)置)”均為灰色狀態(tài)(不可選中)，這是由于打開的SPSS軟件中包含數(shù)據(jù)集，應(yīng)該打開空數(shù)據(jù)集

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若水若谷

SPSS問題：如何激活SPSS?

答：將lservrc文件放到SPSS安裝目錄進(jìn)行替換

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田齊齊

“預(yù)測(cè)變量間可能存在較嚴(yán)重的多重共線性”的論述中錯(cuò)誤的是？

A. 回歸系數(shù)的符號(hào)與專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)不符（對(duì)）B. 方差膨脹因子（VIF）=0.85（對(duì)）D. 變量重要性與專家經(jīng)驗(yàn)嚴(yán)重違背（對(duì)）

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dreamhappy2012

urllib包介紹：

問、urllib包介紹：答：urllib：Python內(nèi)置的http請(qǐng)求庫，包括如下模塊： ? requests：http請(qǐng)求模塊，用來模擬發(fā)送請(qǐng)求，傳入url及額外參數(shù) ? error：異常處理模塊，如果出現(xiàn)請(qǐng)求錯(cuò)誤，可以捕獲異常 ? parse：提供url處理方法，如拆分，解析，合并等 ? robotparse：識(shí)別網(wǎng)站的robots.txt文件，判斷哪些網(wǎng)站可以爬

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dreamhappy2012

用于邏輯回歸的偽R^2

問、用于邏輯回歸的偽R^2答：之前講過一個(gè)效應(yīng)的計(jì)算式 : (范圍0-1)下面我們來看塊0的分類表,表中的百分比表示不含自變量的百分比,也就是說通過Y值計(jì)算出不違約人數(shù)占總?cè)藬?shù)的百分比 :稱之為隨機(jī)猜測(cè)的起點(diǎn)min 這個(gè)是塊1的分類表加入了自變量之后的結(jié)果,這個(gè)表中的百分比即為Xi,通過計(jì)算得出繼續(xù)來看塊1的數(shù)據(jù),從中

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dreamhappy2012

怎么去評(píng)判R^2的標(biāo)準(zhǔn)呢?

問、怎么去評(píng)判R^2的標(biāo)準(zhǔn)呢?答：

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dreamhappy2012

相關(guān)系數(shù)r和決定系數(shù)R^2的區(qū)別

問、相關(guān)系數(shù)r和決定系數(shù)R^2的區(qū)別答：相關(guān)系數(shù) :r用于線性回歸模型中的預(yù)分析,模型的整體評(píng)價(jià)指標(biāo) 上圖是績效總分與適應(yīng)總分之間的相關(guān)性圖表,第一:我們先看相關(guān)性表的顯著性指標(biāo)也叫p值或者sig值,若p值大于0.05,則該相關(guān)性沒有統(tǒng)計(jì)意義,若小于0.05,則表明兩者具有相關(guān)性,且|r|值越大相關(guān)性越強(qiáng) 決定系數(shù) : 用于線性回歸模型中的建模,模型的細(xì)節(jié)指標(biāo). 該模型

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