[SAS 測(cè)試語(yǔ)法]變數(shù)門限回歸 今天介紹正在測(cè)試中的語(yǔ)法 變數(shù)門限回歸 首先,創(chuàng)造一個(gè)虛擬q, 該虛擬變量唯一個(gè)隨機(jī)數(shù)值,我們假設(shè)這個(gè)變量造成了結(jié)構(gòu)性改變 形成了兩種回歸式 (是的,我們的回歸 ...
2017-06-01sas—日期格式及函數(shù) 很久不用sas了,把日期的格式給忘了,重新學(xué)習(xí)下。 前不久,有個(gè)同事問我怎么把 date9.如“21jan2016”d 的格式換成yymmdd10. 2016-01-21的格式; 用informat設(shè)定好變量格式即可。 ...
2017-06-01SAS—計(jì)算K-S值及畫圖 近來,時(shí)于夜半下雨,也常在夢(mèng)里被雨擾醒。究其原因,也是因?yàn)榻鼇砉ぷ鳠o(wú)趣,本身也只喜歡寫寫SAS或Python代碼,做模型,可近來卻連數(shù)據(jù)權(quán)限都沒有,萬(wàn)灰俱滅。雨聲輕輕,卻也容易愁悶得 ...
2017-06-01【R語(yǔ)言】單一樣本推斷問題 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)概念: 在實(shí)際問題中,對(duì)數(shù)據(jù)的分布形式和統(tǒng)計(jì)模型難以作出比較明確的假定,最多只能對(duì)總體的分布做出類似于連續(xù)性型分布或者對(duì)某點(diǎn)對(duì)稱等一般性假定。這種不假設(shè)總體 ...
2017-05-31R語(yǔ)言-組間差異的非參數(shù)檢驗(yàn) 7.5 組間差異的非參數(shù)檢驗(yàn) 如果數(shù)據(jù)無(wú)法滿足t檢驗(yàn)或ANOVA的參數(shù)假設(shè),可以轉(zhuǎn)而使用非參數(shù)方法。舉例來說,若結(jié)果變量在本質(zhì)上就嚴(yán)重偏倚或呈現(xiàn)有序關(guān)系,那么你可能會(huì)希望使用本節(jié) ...
2017-05-31R語(yǔ)言-回歸之簡(jiǎn)單線性回歸 8.1 回歸的多面性 回歸是一個(gè)令人困惑的詞,因?yàn)樗性S多特殊變種(見表8-1)。對(duì)于回歸模型的擬合, R提供的強(qiáng)大而豐富的功能和選項(xiàng)也同樣令人困惑。例如, 2005年Vito Ricc ...
2017-05-31R語(yǔ)言-有交互項(xiàng)的多元線性回歸 許多很有趣的研究都會(huì)涉及交互項(xiàng)的預(yù)測(cè)變量。以mtcars數(shù)據(jù)框中的汽車數(shù)據(jù)為例,若你對(duì)汽車重量和馬力感興趣,可以把它們作為預(yù)測(cè)變量,并包含交互項(xiàng)來擬合回歸模型,參見代碼清單 ...
2017-05-31R語(yǔ)言-如何處理違背回歸假設(shè)的問題 我們已經(jīng)花費(fèi)了不少篇幅來學(xué)習(xí)回歸診斷,你可能會(huì)問:“如果發(fā)現(xiàn)了問題,那么能做些什么呢?”有四種方法可以處理違背回歸假設(shè)的問題: 刪除觀測(cè)點(diǎn); 變量變換; 添加或刪除 ...
2017-05-31R語(yǔ)言解讀多元線性回歸模型 在許多生活和工作的實(shí)際問題中,影響因變量的因素可能不止一個(gè),比如對(duì)于知識(shí)水平越高的人,收入水平也越高,這樣的一個(gè)結(jié)論。這其中可能包括了因?yàn)楦玫募彝l件,所以有了更好的 ...
2017-05-31R語(yǔ)言里面的因子 R語(yǔ)言中的因子確實(shí)不好理解,很多人都這么覺得。在R語(yǔ)言中,因子(factor)表示的是一個(gè)符號(hào)、一個(gè)編號(hào)或者一個(gè)等級(jí),即,一個(gè)點(diǎn)。例如,人的個(gè)數(shù)可以是1,2,3,4......那么因子就包括,1,2 ...
2017-05-30R語(yǔ)言自定義函數(shù) R語(yǔ)言某種程度來說本身就是一個(gè)函數(shù)庫(kù),因?yàn)樗写罅康暮瘮?shù)可供調(diào)用,加上函數(shù)式編程,使得R語(yǔ)言的功能很強(qiáng)大。但是,有時(shí)候,根據(jù)實(shí)際需要,我們還是需要自己動(dòng)手編寫函數(shù),從而減少代碼的綴 ...
2017-05-30R語(yǔ)言邏輯運(yùn)算 R語(yǔ)言包括兩個(gè)邏輯值:TRUE、FALSE,其它編程語(yǔ)言經(jīng)常稱為布爾值,下面就來介紹R語(yǔ)言邏輯的應(yīng)用。 條件運(yùn)算產(chǎn)生邏輯值 > a <- 1 > b <- 2 > a>b [1] FALSE > a<b [1] T ...
2017-05-30R語(yǔ)言-線性模型假設(shè)檢驗(yàn) 讓我一起學(xué)習(xí)下gvlma包中的gvlma()函數(shù)。gvlma()函數(shù)由Pena和Slate(2006)編寫,能對(duì)線性模型假設(shè)進(jìn)行綜合驗(yàn)證,同時(shí)還能做偏斜度、峰度和異方差性的評(píng)價(jià)。換句話說,它給模型假設(shè)提供 ...
2017-05-30R語(yǔ)言-如何處理回歸中的異常值點(diǎn) 異常觀測(cè)值 一個(gè)全面的回歸分析要覆蓋對(duì)異常值的分析,包括離群點(diǎn)、高杠桿值點(diǎn)和強(qiáng)影響點(diǎn)。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)需要更深入的研究,因?yàn)樗鼈冊(cè)谝欢ǔ潭壬吓c其他觀測(cè)點(diǎn)不同,可能對(duì)結(jié) ...
2017-05-30R語(yǔ)言解讀資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM 伴隨2016年中國(guó)金融交易市場(chǎng)的跌宕起伏,風(fēng)險(xiǎn)越來越不確定,利率持續(xù)走低,理財(cái)?shù)葻o(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益持續(xù)下降的情況,唯有投資組合才能讓我們的資產(chǎn)保值、增值。根據(jù)資本資產(chǎn)定價(jià)模 ...
2017-05-30SAS中的協(xié)方差分析 所謂的協(xié)方差分析,就是在方差分析的基礎(chǔ)上加上協(xié)變量這一額外因素,而方差分析則只考慮組變量這一因素。協(xié)變量可以有一個(gè),也可以有多個(gè)。 在這篇文章中,我只講述單變量的協(xié)方差分析。 ...
2017-05-29R語(yǔ)言分類算法之隨機(jī)森林 1.原理分析: 隨機(jī)森林是通過自助法(boot-strap)重采樣技術(shù),從原始訓(xùn)練樣本集N中有放回地重復(fù)隨機(jī)抽取k個(gè)樣本生成新的訓(xùn)練集樣本集合,然后根據(jù)自助樣本集生成k個(gè)決策樹組成的隨 ...
2017-05-29R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)k-means聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 1、R語(yǔ)言關(guān)于k-means聚類 數(shù)據(jù)集格式如下所示: [plain] view plain copy ,河?xùn)|路與岙東路&河?xùn)|路與聚賢橋路,河?xùn)|路與岙東路&新悅路與岙東路,河?xùn)|路與岙東路&火炬路與聚賢 ...
2017-05-29R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) R語(yǔ)言中很多包(package)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),例如nnet、AMORE、neuralnet以及RSNNS。nnet提供了最常見的前饋反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。AMORE包則更進(jìn)一步提供了更為豐富的控制參數(shù),并可以 ...
2017-05-29SAS中最常用的10個(gè)命令 SAS是喬伊平時(shí)學(xué)習(xí)中常用到的數(shù)據(jù)處理軟件之一。在處理大批量數(shù)據(jù)時(shí),SAS不能說太好用呢。SAS也是學(xué)習(xí)起來十分簡(jiǎn)單的一個(gè)軟件,掌握一些基本的命令,就可以滿足日常的數(shù)據(jù)處理需求。 ...
2017-05-29CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-18剛?cè)肼殘?chǎng)或是在職場(chǎng)正面臨崗位替代、技能更新、人機(jī)協(xié)作等焦慮的打工人,想要找到一條破解職場(chǎng)焦慮和升職瓶頸的系統(tǒng)化學(xué)習(xí)提升 ...
2025-07-182025被稱為“AI元年”,而AI,與數(shù)據(jù)密不可分。網(wǎng)易公司創(chuàng)始人丁磊在《AI思維:從數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價(jià)值的煉金術(shù) ...
2025-07-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)時(shí)代的價(jià)值挖掘者 在大數(shù)據(jù)席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要組成部分。從海量數(shù)據(jù)中提取有 ...
2025-07-18SPSS 賦值后數(shù)據(jù)不顯示?原因排查與解決指南? 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)數(shù)據(jù)分析過程中,變量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 實(shí)現(xiàn)表數(shù)據(jù)同步操作指南? ? 在數(shù)據(jù)庫(kù)管理工作中,將一張表的數(shù)據(jù)同步到另一張表是常見需求,這有助于 ...
2025-07-18數(shù)據(jù)分析師的技能圖譜:從數(shù)據(jù)到價(jià)值的橋梁? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,數(shù)據(jù)分析師如同 “數(shù)據(jù)翻譯官”,將冰冷的數(shù)字轉(zhuǎn)化為清晰的 ...
2025-07-17Pandas 寫入指定行數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)精細(xì)化管理的核心技能? 在數(shù)據(jù)處理的日常工作中,我們常常需要面對(duì)這樣的場(chǎng)景:在龐大的數(shù)據(jù)集里精 ...
2025-07-17解碼 CDA:數(shù)據(jù)時(shí)代的通行證? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,當(dāng)企業(yè)決策者盯著屏幕上跳動(dòng)的數(shù)據(jù)曲線尋找增長(zhǎng)密碼,當(dāng)科研人員在 ...
2025-07-17CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的實(shí)戰(zhàn)方法論 在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,“數(shù)據(jù)分析” 已從 “加分項(xiàng)” 成為 “必修課 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 與 ADD INDEX 詳解:用法、差異與優(yōu)化實(shí)踐 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中,索引是提升查詢性能的核心手段。無(wú)論 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 語(yǔ)句中 “query end” 狀態(tài):含義、成因與優(yōu)化指南? 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的日常運(yùn)維與開發(fā)中,開發(fā)者和 DBA 常會(huì) ...
2025-07-16如何考取數(shù)據(jù)分析師證書:以 CDA 為例? ? 在數(shù)字化浪潮席卷各行各業(yè)的當(dāng)下,數(shù)據(jù)分析師已然成為企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、驅(qū)動(dòng)決策的 ...
2025-07-15CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:驅(qū)動(dòng)企業(yè)高效決策的核心引擎? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,企業(yè)面臨著前所未有的數(shù)據(jù)洪流,如何從海量數(shù)據(jù)中提取有 ...
2025-07-15MySQL 無(wú)外鍵關(guān)聯(lián)表的 JOIN 實(shí)戰(zhàn):數(shù)據(jù)整合的靈活之道? 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的日常操作中,我們經(jīng)常會(huì)遇到需要整合多張表數(shù)據(jù)的場(chǎng)景 ...
2025-07-15Python Pandas:數(shù)據(jù)科學(xué)的瑞士軍刀? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代,面對(duì)海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù),如何高效地進(jìn)行處理、分析和挖掘成為關(guān)鍵。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滾 SQL:數(shù)據(jù)操作的 “后悔藥” 指南? 在數(shù)據(jù)庫(kù)操作中,誤刪數(shù)據(jù)、錯(cuò)改字段或誤執(zhí)行批量更新等問題時(shí)有發(fā)生。 ...
2025-07-14t檢驗(yàn)與Wilcoxon檢驗(yàn)的選擇:何時(shí)用t.test,何時(shí)用wilcox.test? t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn)的選擇:何時(shí)用 t.test,何時(shí)用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存與進(jìn)階: CDA數(shù)據(jù)分析師—開啟新時(shí)代職業(yè)生涯的鑰匙(深度研究報(bào)告、發(fā)展指導(dǎo)白皮書) 發(fā)布機(jī)構(gòu):CDA數(shù)據(jù)科 ...
2025-07-13LSTM 模型輸入長(zhǎng)度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長(zhǎng)序列 ...
2025-07-11