[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(wèn)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(lái),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?lái)工作無(wú)趣,本身也只喜歡寫寫SAS或Python代碼,做模型,可近來(lái)卻連數(shù)據(jù)權(quán)限都沒(méi)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(wèn)題 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)概念: 在實(shí)際問(wèn)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(lái)說(shuō),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(lái)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(wèn)題 我們已經(jīng)花費(fèi)了不少篇幅來(lái)學(xué)習(xí)回歸診斷,你可能會(huì)問(wèn):“如果發(fā)現(xiàn)了問(wèn)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(wèn)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(wèn)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(jué)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(lái)說(shuō)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(lái)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(shuō),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(lái)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(guò)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(shuō)太好用呢。SAS也是學(xué)習(xí)起來(lái)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。 ...
2017-05-29訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11