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yuechuchen

決策樹和邏輯回歸處理問題的共同點(diǎn)

兩個(gè)算法都擅長處理分類型的因變量，邏輯回歸不能處理連續(xù)型的因變量，但是決策樹可以，不過決策樹更擅長分類問題。決策樹和邏輯回歸都是可解釋的。邏輯回歸可以用在小數(shù)據(jù)集上，但是決策樹只能用于大數(shù)據(jù)集上，至少要幾萬行數(shù)據(jù)。

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模型中分類型自變量的處理

無序的分類變量，需要進(jìn)行啞變量處理，例如主成分或者因子分析中涉及到這類變量，都需要進(jìn)行啞變量的處理。

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邏輯回歸和線性回歸模型如何選擇

如果因變量是0\1分類型變量，一般選擇邏輯回歸，如果因變量是連續(xù)型變量，一般選擇線性回歸

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對效度的理解

效度是測量學(xué)的概念，測量學(xué)是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支，效度對應(yīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的回歸分析，評(píng)價(jià)距離目標(biāo)的差距，距離目標(biāo)越近效度越高

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降維時(shí)選擇保留幾個(gè)因子或者主成分的參考標(biāo)準(zhǔn)

第一是要看保留因子或者主成分對信息的保留程度，一般希望能超過80%或者70%；第二查看保留的因子或者主成分個(gè)數(shù)，因子分析一般希望單個(gè)因子的解釋程度超過1%，主成分希望第一主成分的解釋程度是第二主成分的三倍，同時(shí)希望第一主成分的解釋程度超過50%所以要保留幾個(gè)因子或者主成分不是靠單一指標(biāo)判斷的

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問卷的不同作用

一般取得問卷后，先按照一定比例將問卷分成兩部分，比例大多是2：8或者3：7等，多的一份用來篩選特征，少的一部分用來驗(yàn)證篩選的特征是否有效。

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spss中因子分析中一些默認(rèn)設(shè)置

由于默認(rèn)特征值大于1，而符合要求的只有兩個(gè)因子，所以最后的結(jié)果中只有兩個(gè)因子的值，雖然候選的因子有7個(gè)，不符合要求的就不會(huì)體現(xiàn)了，可以認(rèn)為修改這個(gè)設(shè)置

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spss主成分分析降維后如何查看信息保留程度

通過下圖中紅框部分查看降維后自變量保留的信息量，據(jù)此判斷需要留哪些主成分第一主成分保留的信息最多，向下依次遞減

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回歸分析之前需不需要做降維

維度比較多，超過30個(gè)，一般需要降維，但是要考慮降維的前提，如果變量間的相關(guān)性太弱，降維的效果會(huì)比較差，如果變量有幾百個(gè)，可能需要升級(jí)算法運(yùn)用流型或者核主成分分析等方法。

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因子分析和主成分分析降維，對保留信息的要求

一般通過因子分析降維后的自變量要能夠保留原資料變量80%的信息，而主成分分析則對這一數(shù)值的要求是70%，以上兩中要求都是經(jīng)驗(yàn)值。

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計(jì)量主要研究的方向

常規(guī)的數(shù)據(jù)挖掘等主要研究列與列之間的關(guān)系，而計(jì)量研究的主要是行與行之間的關(guān)系，也就是只有單獨(dú)的因變量，當(dāng)然也可以引入自變量。

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銀行運(yùn)用邏輯回歸判斷客戶會(huì)不會(huì)違約時(shí)一般考慮哪些因素

銀行一般采用賬齡法進(jìn)行計(jì)算，即考慮曾經(jīng)發(fā)生過的違約金額，也會(huì)考慮曾經(jīng)發(fā)生過的違約次數(shù)，諸如此類業(yè)務(wù)邏輯，在單純的模型中有時(shí)不會(huì)顯示體現(xiàn)，主要是體現(xiàn)在提供給模型的數(shù)據(jù)中。

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邏輯回歸模型得到的結(jié)果與r方之間的關(guān)系

如果邏輯回歸的結(jié)果在0.2到0.8之間，一般表示自變量的選擇不能有效的解釋因變量，那么對應(yīng)的r方一般也不會(huì)有比較高的結(jié)果。

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邏輯回歸中取值的解讀

邏輯回歸的曲線呈現(xiàn)s型，兩個(gè)拐點(diǎn)分別在0.2和0.8的位置，詳情見下圖：這兩個(gè)臨界值一般會(huì)被大家關(guān)注，以銀行信用卡違約風(fēng)險(xiǎn)為例，如果得到的取值超過0.8，意味著該客戶違約風(fēng)險(xiǎn)會(huì)很大，如果小于0.2，意味著該客戶可以算作優(yōu)質(zhì)客戶，違約風(fēng)險(xiǎn)很小。

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主次歸因和規(guī)則歸因

主次歸因一般是統(tǒng)計(jì)學(xué)方向中的應(yīng)用，主要分析自變量的重要性，規(guī)則歸因主要分析自變量之間取值組合的重要性

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spss線性回歸中的系數(shù)不顯著，是否要?jiǎng)h除

通常情況下建議刪除，但是需要有一個(gè)前提，需要確定不顯著的原因，如果是數(shù)據(jù)中異常值等帶來的不顯著問題，不能刪除。如果可以確定不顯著不是由于模型條件帶來的影響，就可以進(jìn)行刪除

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spss線性回歸中的顯著性

顯著性是用來判斷自變量的重要程度，越顯著約重要。

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回歸方程中的系數(shù)

回歸方程中的系數(shù)一般沒有采取標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化后的系數(shù)在特殊的行業(yè)總會(huì)用到，一般數(shù)據(jù)分析師會(huì)采用標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)以便快速確定系數(shù)的重要性。

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spss中調(diào)整后的r方為什么比調(diào)整前要低

r方的值會(huì)隨著自變量的增大而增大，實(shí)際建立模型的時(shí)候，并不希望通過增加自變量的形式的來增大r方，因?yàn)橛泻芏嘧宰兞繉σ蜃兞康挠绊憣?shí)際上是很小的，所以調(diào)整后的r方是在自變量數(shù)量上增加的懲罰項(xiàng)，避免自變量過多的情況發(fā)生，所以調(diào)整后的r方會(huì)小于調(diào)整之前。

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回歸中的共線性問題

回歸中的共線性主要是指自變量與自變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，主要是從業(yè)務(wù)角度進(jìn)行判斷，存在共線性的自變量之間所攜帶的信息具有一定的重復(fù)性。

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