精华内容
下载资源
问答
  • 数据统计分析方法

    万次阅读 2018-08-10 20:17:52
    数据统计分析方法: 描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树。 回归分析 研究自变量与因变量之间的关系、可以用来预测因变量的值、 线性回归使用...

    数据统计分析方法:
    描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树。
    回归分析
    研究自变量与因变量之间的关系、可以用来预测因变量的值、
    线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。
    多元线性回归可表示为Y=a+b1X +b2X2+ e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。
    简单线性回归,
    如果自变量X与因变量Y是直线型关系,则可以通过建立一元线性模型来描述它们之间的关系。而将所建立的一元线性模型称为一元回归模型或简单线性回归模型,
    Y=β0+β1Xi+εi
    回归模型分成两部分:一部分是由线性函数β0+β1Xi构成的确定性数值;另一部分就是随机误差εi。E(Yi)=β0+β1Xi称为回归函数。
    回归系数的估计
    回归分析的任务就是用恰当的方法估计出参数β0和β1。通过n对样本数据(Xi,Yi)可以得到回归函数E(Yi)=β0+β1Xi的估计,即:
    上式称为Y关于X的一元线性回归方程。
    β0和β1的估计值b0,b1可以通过最小二乘法计算得到。用Excel,SPSS进行一元线性拟合就是通过最小二乘法计算出b0和b1数值的。

    展开全文
  • 介绍了关于制丝线工控数据统计分析方法的详细说明,提供其它知识的技术资料的下载。
  • 在这里,整理发布了数据统计分析方法之QC七大手法,只为方便大家用于学习、参考,喜欢数据统计...该文档为数据统计分析方法之QC七大手法,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
  • 针对矿井瓦斯监测监控系统海量数据所带来的数据冗余性和不确定性问题,提出了一种瓦斯监测数据统计分析方法。在已知时间序列的历史数据情况下,该方法首先采用Matlab工具箱绘制瓦斯监测数据的概率密度函数和分布函数的...
  • 16种常用的数据统计分析方法汇总

    万次阅读 2019-04-24 16:43:00
    (注:这些统计分析方法基本都是统计学的方法,统计学专业的同学对此应该都非常熟悉) 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、...

    经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。

    注:这些统计分析方法基本都是统计学的方法,统计学专业的同学对此应该都非常熟悉

    一、描述统计

    描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

    1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

    2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

    二、假设检验

    1、参数检验

    参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验 。

    1)U验   使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布

    2)T检验 使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布

    A  单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别;

    B  配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

    C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

    2、非参数检验

    非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。

    适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

    A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态;

    B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下;

    主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

    三、信度分析

    检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。

    分类:

    1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度

    2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。

    四、列联表分析

    用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

    对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。

    列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

    五、相关分析

    研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。

    1、单相关: 两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量;

    2、复相关 :三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关;

    3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

    六、方差分析

    使用条件:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。

    分类

    1、单因素方差分析:一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系

    2、多因素有交互方差分析:一顼实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素之间的关系

    3、多因素无交互方差分析:分析多个影响因素与响应变量的关系,但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系

    4、协方差分祈:传统的方差分析存在明显的弊端,无法控制分析中存在的某些随机因素,使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析,是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法,

    七、回归分析

    分类:

    1、一元线性回归分析:只有一个自变量X与因变量Y有关,X与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布。

    2、多元线性回归分析

    使用条件:分析多个自变量与因变量Y的关系,X与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布 。

    1)变呈筛选方式:选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法(CP法)、逐步回归法,向前引入法和向后剔除法

    2)横型诊断方法:

    A 残差检验: 观测值与估计值的差值要艰从正态分布

    B 强影响点判断:寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis距离法

    C 共线性诊断:

    • 诊断方式:容忍度、方差扩大因子法(又称膨胀系数VIF)、特征根判定法、条件指针CI、方差比例
    • 处理方法:增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等

    3、Logistic回归分析

    线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里,且自变量和因变量呈线性关系,而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求,一般用于因变量是离散时的情况

    分类:

    Logistic回归模型有条件与非条件之分,条件Logistic回归模型和非条件Logistic回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。

    4、其他回归方法 非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等

    八、聚类分析

    样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类,寻找合理的度量事物相似性的统计量。

    1、性质分类:

    Q型聚类分析:对样本进行分类处理,又称样本聚类分祈 使用距离系数作为统计量衡量相似度,如欧式距离、极端距离、绝对距离等

    R型聚类分析:对指标进行分类处理,又称指标聚类分析 使用相似系数作为统计量衡量相似度,相关系数、列联系数等

    2、方法分类:

    1)系统聚类法: 适用于小样本的样本聚类或指标聚类,一般用系统聚类法来聚类指标,又称分层聚类

    2)逐步聚类法 :适用于大样本的样本聚类

    3)其他聚类法 :两步聚类、K均值聚类等

    九、判别分析

    1、判别分析:根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数,使产生错判的事例最少,进而对给定的一个新样品,判断它来自哪个总体

    2、与聚类分析区别

    1)聚类分析可以对样本逬行分类,也可以对指标进行分类;而判别分析只能对样本

    2)聚类分析事先不知道事物的类别,也不知道分几类;而判别分析必须事先知道事物的类别,也知道分几类

    3)聚类分析不需要分类的历史资料,而直接对样本进行分类;而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数,然后才能对样本进行分类

    3、进行分类 :

    1)Fisher判别分析法 :

    以距离为判别准则来分类,即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类, 适用于两类判别;

    以概率为判别准则来分类,即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类,适用于

    适用于多类判别。

    2)BAYES判别分析法 :

    BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进,它不仅能解决多类判别分析,而且分析时考虑了数据的分布状态,所以一般较多使用;

    十、主成分分析

    将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量,并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息 。

    十一、因子分析

    一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

    与主成分分析比较:

    相同:都能够起到済理多个原始变量内在结构关系的作用

    不同:主成分分析重在综合原始变适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系,是比主成分分析更深入的一种多元统计方法

    用途:

    1)减少分析变量个数

    2)通过对变量间相关关系探测,将原始变量进行分类

    十二、时间序列分析

    动态数据处理的统计方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题;时间序列通常由4种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。

    主要方法:移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型

    十三、生存分析

    用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因索之间关系的一种统计分析方法

    1、包含内容:

    1)描述生存过程,即研究生存时间的分布规律

    2)比较生存过程,即研究两组或多组生存时间的分布规律,并进行比较

    3)分析危险因素,即研究危险因素对生存过程的影响

    4)建立数学模型,即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。

    2、方法:

    1)统计描述:包括求生存时间的分位数、中数生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间的图示法,不对所分析的数据作出任何统计推断结论

    2)非参数检验:检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致,对生存时间的分布没有要求,并且检验危险因素对生存时间的影响。

    A 乘积极限法(PL法)

    B 寿命表法(LT法)

    3)半参数横型回归分析:在特定的假设之下,建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程,这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法

    4)参数模型回归分析:已知生存时间服从特定的参数横型时,拟合相应的参数模型,更准确地分析确定变量之间的变化规律

    十四、典型相关分析

    相关分析一般分析两个变里之间的关系,而典型相关分析是分析两组变里(如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标)之间相关性的一种统计分析方法。

    典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似,它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究,并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。

    十五、R0C分析

    R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈).以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线

    用途:

    1、R0C曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力

    用途 ;

    2、选择最佳的诊断界限值。R0C曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高;

    3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较,一股用R0C曲线下面积反映诊断系统的准确性。

    十六、其他分析方法

    多重响应分析、距离分祈、项目分祈、对应分祈、决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。

     

    参考文献

    http://www.cdadata.com/18530

    转载于:https://www.cnblogs.com/shujuxiong/p/10763234.html

    展开全文
  • 本系统支持表单设计器设计表单、自定义开发表单、定义开发报表,对于表单设计器设计表单、自定义开发表单所采集的业务数据系统默认提供数据统计分析功能,用户也可根据需求自定义统计报表集成到系统中,本位主要介绍...
  • print(df[['name','gender']].describe())
  • 数据分析方法论重点包括两块,一块是统计分析方法论:描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等;一块是营销管理常用分析方法论:SWOT、4P...

    数据分析方法论重点包括两块,一块是统计分析方法论:描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等;一块是营销管理常用分析方法论:SWOT、4P、PEST、SMART、5W2H、Userbehavior等。

    一、统计分析方法论:

    1.描述统计(Descriptivestatistics):描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。目的是描述数据特征,找出数据的基本规律。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。

    (1)数据的频数分析:在数据的预处理部分,我们曾经提到利用频数分析和交叉频数分析来检验异常值。此外,频数分析也可以发现一些统计规律。比如说,收入低的被调查者用户满意度比收入高的被调查者高,或者女性的用户满意度比男性低等。不过这些规律只是表面的特征,在后面的分析中还要经过检验。

    (2)数据的集中趋势分析:数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平,常用的指标有平均值、中位数和众数等。各指标的具体意义如下:

    平均值:是衡量数据的中心位置的重要指标,反映了一些数据必然性的特点,包括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。

    中位数:是另外一种反映数据的中心位置的指标,其确定方法是将所有数据以由小到大的顺序排列,位于中央的数据值就是中位数。

    众数:是指在数据中发生频率最高的数据值。

    如果各个数据之间的差异程度较小,用平均值就有较好的代表性;而如果数据之间的差异程度较大,特别是有个别的极端值的情况,用中位数或众数有较好的代表性。

    (3)数据的离散程度分析:数据的离散程度分析主要是用来反映数据之间的差异程度,常用的指标有方差和标准差。方差是标准差的平方,根据不同的数据类型有不同的计算方法。

    (4)数据的分布:在统计分析中,通常要假设样本的分布属于正态分布,数据的正态性离群值检验,已知标准差Nair检验,未知标准差时,有Grubbs检验,Dixon检验,偏度-峰度法等。其中常用偏度-峰度法需要用偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。偏度衡量的是样本分布的偏斜方向和程度;而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度。一般情况下,如果样本的偏度接近于0,而峰度接近于3,就可以判断总体的分布接近于正态分布。

    (5)绘制统计图:用图形的形式来表达数据,比用文字表达更清晰、更简明。在SPSS软件里,可以很容易的绘制各个变量的统计图形,包括条形图、饼图和折线图等。

    2.假设检验:是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是:根据问题的需要对所研究的总体作某种假设,记作H0;选取合适的统计量,这个统计量的选取要使得在假设H0成立时,其分布为已知;由实测的样本,计算出统计量的值,并根据预先给定的显著性水平进行检验,作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法,秩和检验等。

    3.相关分析:相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。常见的有线性相关分析、偏相关分析和距离分析。相关分析与回归分析在实际应用中有密切关系。然而在回归分析中,所关心的是一个随机变量Y对另一个(或一组)随机变量X的依赖关系的函数形式。而在相关分析中,所讨论的变量的地位一样,分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。例如,以X、Y分别记小学生的数学与语文成绩,感兴趣的是二者的关系如何,而不在于由X去预测Y。

    4.方差分析(AnalysisofVariance,简称ANOVA):又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

    方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

    5.回归分析:回归主要的种类有:线性回归,曲线回归,二元logistic回归,多元logistic回归。回归分析的应用是非常广泛的,统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

    一般来说,回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各个参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据;如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测。

    6.聚类分析:聚类主要解决的是在“物以类聚、人以群分”,比如以收入分群,高富帅VS矮丑穷;比如按职场分群,职场精英VS职场小白等等。

    聚类的方法层出不穷,基于用户间彼此距离的长短来对用户进行聚类划分的方法依然是当前最流行的方法。大致的思路是这样的:首先确定选择哪些指标对用户进行聚类;然后在选择的指标上计算用户彼此间的距离,距离的计算公式很多,最常用的就是直线距离(把选择的指标当作维度、用户在每个指标下都有相应的取值,可以看作多维空间中的一个点,用户彼此间的距离就可理解为两者之间的直线距离。);最后聚类方法把彼此距离比较短的用户聚为一类,类与类之间的距离相对比较长。

    常用的算法k-means、分层、FCM等。

    7.判别分析:从已知的各种分类情况中总结规律(训练出判别函数),当新样品进入时,判断其与判别函数之间的相似程度(概率最大,距离最近,离差最小等判别准则)。

    常用判别方法:最大似然法,距离判别法,Fisher判别法,Bayes判别法,逐步判别法等。

    注意事项:

    a.判别分析的基本条件:分组类型在两组以上,解释变量必须是可测的;

    b.每个解释变量不能是其它解释变量的线性组合(比如出现多重共线性情况时,判别权重会出现问题);

    c.各解释变量之间服从多元正态分布(不符合时,可使用Logistic回归替代),且各组解释变量的协方差矩阵相等(各组协方方差矩阵有显著差异时,判别函数不相同)。

    相对而言,即使判别函数违反上述适用条件,也很稳健,对结果影响不大。

    应用领域:对客户进行信用预测,寻找潜在客户(是否为消费者,公司是否成功,学生是否被录用等等),临床上用于鉴别诊断。

    8.主成分与因子分析:主成分分析基本原理:利用降维(线性变换)的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标(主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能(主成分必须保留原始变量90%以上的信息),从而达到简化系统结构,抓住问题实质的目的。

    因子分析基本原理:利用降维的思想,由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,将变量表示成为各因子的线性组合,从而把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子。(因子分析是主成分的推广,相对于主成分分析,更倾向于描述原始变量之间的相关关系)。

    9.时间序列分析:经典的统计分析都假定数据序列具有独立性,而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析,所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如,记录了某地区第一个月,第二个月,……,第N个月的降雨量,利用时间序列分析方法,可以对未来各月的雨量进行预报。

    10.决策树(DecisionTree):是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度,使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

    常见的数据分析方法论大体的就是这些,结合案例多练习下基本上就明白是什么回事。

    二、营销管理方法论:

    1.SWOT:

    如表1的小额信贷公司的SWOT分析:

    2.4P:4P即产品、价格、促销、渠道;

    3.PEST

    如吉利收购沃尔沃例子

    4.SMART

    5.5W2H

    6.Userbehavior
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.大数据分析,主要有哪些核心技术?
    http://www.duozhishidai.com/article-1938-1.html
    2.构建一个企业的大数据分析平台 ,主要分为哪几步?
    http://www.duozhishidai.com/article-8017-1.html
    3.数据科学,数据分析和机器学习之间,有什么本质区别?
    http://www.duozhishidai.com/article-7892-1.html


    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网云计算的学习交流网站

    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、云计算、物联网的学习服务的好平台
      
    展开全文
  • 分类数据分析统计方法_谢宇分类数据分析统计方法_谢宇分类数据分析统计方法_谢宇分类数据分析统计方法_谢宇
  • 一、数据分析的分类与作用 二、数据分析方法-描述性统计分析

    一、数据分析的分类作用

    二、数据分析方法-描述性统计分析

    展开全文
  • 数据统计分析方法SPSS教程完整版.ppt,,
  • 统计分析工具之常用数 据分析方法 有一些统计分析工具可供公司用来解决经营问题,它们有助于收集 和分析数据以便为决策提供依据 对帐单(检查表; 冷流程图; 散布图; 冷直方图; 令排列图; 控制图; 令因果分析图; 统计...
  • spss统计分析方法及应用光盘数据
  • 单变量 因变量 连续变量 有序分类变量 无序分类变量 二分类变量 单自变量 ...相关分析 回归分析 ...单因素方差分析,结果解释时利用有序信息 秩相关分析、CMH x2 可将自/因变量交换后分析 可将自/因变
  • Matlab 与 Excel数据统计分析方法
  • 数据分析笔记 - 数据分析统计方法属性类型探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis)可视化单个变量研究多个变量对比数据探索(data exploration)和数据演示(data presentation)用于评估的统计方法假设检验均值...
  • 例2学院新生入学年龄统计表如图33所示请统计新生的平均年龄数据文件见描述性统计.xlsx中的平均年龄工作表 ;图35 计算xf的值; 在Excel中函数sumproduct的功能是计算两组或多组数据的乘积之和 ;本例可用函数sumproduct...
  • 空间统计分析方法

    2018-03-20 19:00:33
    空间统计分析方法,偏向地统计学,大数据应用,侧重与当前众源数据时空数据分析
  • 编著,陈家鼎、戴中维翻译的《生存数据分析统计方法》是这一领域一本优秀的专著。该书对读者的数学知识要求不高,有基本的概率论和数理统计知识和一些代数、微积分训练即可。因而它不但可作为统计专业学生的教科书...
  • 统计分析就是对数据的一些统计指标进行分析,用统计指标来对定量数据进行统计描述,我们常常从集中趋势量和离中趋势量两个方面进行分析 首先引入所述模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib...
  • 统计分析方法

    2020-10-16 18:32:09
    首先,为了知道如何以及何时使用各种分析方法,理解各种分析方法背后的思想很重要。要想掌握更精巧复杂的方法,你必须先理解较简单的方法;其次,当你想准确地评估一种分析方法的效果时,你得知道其运行的多好或者...
  • 探讨了煤炭类标准物质研制中新的数据统计方法,对于瓶间标准偏差的确定、稳定性评估中的趋势分析法、短期稳定性研究和多个实验室合作定值中定值不确定度的评定等问题进行分析,指出推荐采用趋势分析法进行标准物质稳定...
  • 薛薇-SPSS统计分析方法及应用(第三版)(数据).rar 薛薇-SPSS统计分析方法及应用(第三版)(数据).rar 薛薇-SPSS统计分析方法及应用(第三版)(数据).rar
  • 描述统计的总结 统计量 # In[48]:均值 snd.price.mean() # In[4]:中位数 snd.price.median() # In[5]:标准差 snd.price.std() # In[6]:偏度 snd.price.skew() # In[16]: snd.price.agg(['mean','...
  • SPSS数据统计分析

    2012-02-26 22:10:56
    SPSS数据统计分析》结合具体案例介绍了SPSS的重点功能和常用功能。全书主要包括4个方面的内容:SPSS基础,包括软件基本情况、基本操作、数据文件的使用和预处理等;SPSS基本统计,包括描述性统计、均值比较、方差...
  • 数据统计分析那些事

    2019-08-07 09:56:44
    数据爆炸的时代,充斥着各种各样的数据,在利用数据的时候,需要对数据进行筛选,统计出有用...数据统计分析 统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识,从定量与定性的结合上进行的研究活动。是在统计设计...
  • spss统计分析方法及应用(第三版)光盘数据.rar~~~~~~
  • 数据统计分析工具,主要内容六西格玛DMAIC 方法,基本统计和数据展示,测量计划和抽样方案等等
  • 郭志刚《社会统计分析方法 SPSS软件应用》光盘数据 第二版

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 12,148
精华内容 4,859
关键字:

数据统计分析方法