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SPSS中標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷怎么得出的？: 2023-04-07; 標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷是SPSS中進(jìn)行因子分析時(shí)的一個(gè)重要結(jié)果。它表示每個(gè)變量在因子中所占的比例，從而幫助研究人員確定哪些變量對(duì)于某一因子的影響較大。本文將簡(jiǎn)要介紹SPSS中如何計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷并解釋其含義。 ...

如何用SPSS計(jì)算方差分析中的效果量？: 2023-03-31; 方差分析（ANOVA）是一種廣泛使用的統(tǒng)計(jì)方法，用于比較兩個(gè)或多個(gè)組之間的平均值是否存在顯著差異。通常情況下，我們也需要計(jì)算效果量來(lái)了解這些組之間的實(shí)際差異。在本文中，我們將介紹如何使用SPSS計(jì)算方差分析 ...

數(shù)據(jù)分析師所需技能有哪些: 2023-03-30; 隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)分析師這一角色也變得越來(lái)越重要。作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專業(yè)人士，數(shù)據(jù)分析師需要具備廣泛的知識(shí)和技能，以便能夠有效地分析和挖掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值。本文將從數(shù)據(jù)分析師所需的技能方面 ...

CDA職場(chǎng)解讀：數(shù)據(jù)分析師面試大廠常見(jiàn)的技術(shù)難點(diǎn): 2024-08-13; CDA數(shù)據(jù)分析師出品編輯：Mika 上期給大家分享了一些數(shù)據(jù)分析師面試基礎(chǔ)指南，這期給大家分享一些大廠面試的技術(shù)難點(diǎn)。在大廠的技術(shù)面試中，有兩個(gè)地方是非常有難度的。很多小伙伴都折在的這兩個(gè) ...

在工作崗位上培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力的路徑: 2021-10-20; 在工作崗位上培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力的路徑不少人認(rèn)為從學(xué)校畢業(yè)，進(jìn)入工作崗位后學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析能力是一件很痛苦的事。其實(shí)如果方法得當(dāng)，工作中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析反而可以得到事半功倍的效果。本篇中介紹一個(gè)PACS(流程(Pr ...

太厲害了！Seaborn也能做多種回歸分析，統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼: 2021-07-07; 作者：云朵君本文主要介紹回歸模型圖lmplot、線性回歸圖regplot，這兩個(gè)函數(shù)的核心功能很相似，都會(huì)繪制數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖，并且擬合關(guān)于變量x,y之間的回歸曲線，同時(shí)顯示回歸的95%置信區(qū)間。所有圖形將使 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（三十九）: 2021-06-22; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中51-55題的答案，大家一起來(lái)看！ 52.C 54.A A.自變量x每增加一個(gè)單位，因變量y增加的數(shù)量 C.自變量x每減少一個(gè)單位，因變量y減少的數(shù)量 57、衡量線性回歸 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（三十四）: 2021-06-15; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中21-25題的答案，大家一起來(lái)看！ 22.D 24.C 你答對(duì)了嗎？ 26、含有p個(gè)變量的多元回歸模型，樣本量為n，則該模型的回歸平方和、殘差平方和的自由度分別為？ B ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（十三）: 2021-05-12; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中56-60題的答案，大家一起來(lái)看！ 57、A 59、D 你答對(duì)了嗎？ 61.關(guān)于相關(guān)分析中應(yīng)注意的問(wèn)題，下面說(shuō)法錯(cuò)誤的是？ B.兩變量間有相關(guān)關(guān)系存在，一定有線性關(guān)系 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（八）: 2021-05-06; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中26-30題的答案，大家一起來(lái)看！ 32、D 34、C 你答對(duì)了嗎？ 36.多元回歸分析預(yù)測(cè)與一元線性回歸預(yù)測(cè)的相同點(diǎn)是？ B.參數(shù)計(jì)算過(guò)程一樣 D.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的復(fù)雜度 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（七）: 2021-04-30; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中26-30題的答案，大家一起來(lái)看！ 27、C 29、A 你答對(duì)了嗎？ 31.以下不適合對(duì)線性回歸模型進(jìn)行評(píng)估的指標(biāo)是： B.F1 score D.判定系數(shù) A.最小二乘法只適 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識(shí)點(diǎn)匯總《一元線性回歸》: 2024-08-13; 散點(diǎn)圖的繪制與解讀、相關(guān)系數(shù)的概念與特征 1.正線性相關(guān) 例如通常情況下，某地區(qū)的犯罪率越高，則該地區(qū)的房?jī)r(jià)越低，但由于供需環(huán)境等其他不確定因素，數(shù)據(jù)點(diǎn)基本落在直線周圍，我們稱之為負(fù)線 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識(shí)點(diǎn)匯總《因子分析》: 2024-08-13; 一、基本概念 1.什么是因子分析？主成分分析時(shí)一般情況下不能對(duì)主成分所代表含義進(jìn)行業(yè)務(wù)上的解讀，因?yàn)橹鞒煞址较蛏弦话悴粫?huì)恰好某些變量權(quán)重大，而另外一些變量權(quán)重都小，這也表現(xiàn)在主成分權(quán)重的形成的 ...

時(shí)序數(shù)據(jù)處理難題攻略（上）: 2020-11-10; 作者：計(jì)量與統(tǒng)計(jì) 來(lái)源：公眾號(hào)計(jì)量與統(tǒng)計(jì) 時(shí)間序列分析是根據(jù)系統(tǒng)觀測(cè)得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過(guò)曲線擬合和參數(shù)估計(jì)來(lái)建立數(shù)學(xué)模型的理論和方法。它一般采用曲線擬合和參數(shù)估計(jì)方法（如非線性最小二乘法 ...

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與Stata操作: 2020-11-04; 本篇文章給大家介紹下空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與Stata操作，供學(xué)習(xí)者參考！ 01、首次使用Stata的一些基本設(shè)定 clear all? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//清空內(nèi)存 set more off? ? ? ? ? ? ? ? ?/ ...

回歸系列（三）| 談?wù)劸€性回歸的殘差和預(yù)測(cè)值: 2020-09-02; 作者：丁點(diǎn)helper 來(lái)源：丁點(diǎn)幫你前面兩篇文章，我們聚焦于線性回歸的回歸系數(shù)，理清了樣本與總體回歸方程的區(qū)別、回歸系數(shù)的最小二乘法估計(jì)等問(wèn)題，今天我們重點(diǎn)來(lái)看看線性回歸的殘差和預(yù)測(cè)值。 ...

盤點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘歷史中的那些重要里程碑: 2018-07-18; 盤點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘歷史中的那些重要里程碑數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在隨處可見(jiàn)，而它的故事在《點(diǎn)球成金》出版和“棱鏡門”事件發(fā)生之前就已經(jīng)開(kāi)始了。下文敘述的就是數(shù)據(jù)挖掘的主要里程碑，歷史上的第一次，它是怎樣發(fā)展以及怎 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)路線圖: 2018-07-04; 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)路線圖說(shuō)起機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，當(dāng)然兩者并不完全等同。如果想簡(jiǎn)單的理清二者的關(guān)系，不妨這樣來(lái)理解，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域 = 數(shù)據(jù)挖掘。同理，如果將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在圖像處理 ...

數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用: 2018-06-28; 數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用每個(gè)企業(yè)都會(huì)有客戶流失的情況發(fā)生，已經(jīng)失去或是即將失去的，這中情況對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是正?，F(xiàn)象，在面對(duì)這些常見(jiàn)的正?，F(xiàn)象時(shí)，關(guān)鍵是企業(yè)從中能學(xué)到什么，得到重要信息并加之分析 ...

從線性回歸到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng): 2018-06-02; 從線性回歸到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng) 不管你對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)持什么態(tài)度，都不可能忽略分析、組織和梳理數(shù)據(jù)的重要性。Glassdoor 網(wǎng)站根據(jù)大量雇主和員工的反饋數(shù)據(jù)制作了「美國(guó)最好的 25 個(gè)職位」 ...

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