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  • 统计分析方法

    千次阅读 2014-02-13 21:09:15
    统计分析方法:对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。
    统计分析方法从根本上说有两大类,一是逻辑思维方法,二是数量关系分析方法。在统计分析中二者密不可分,应结合运用。
      逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂,从特殊到一般,从偶然到必然,从现象到本质。坚持辨证的观点、发展的观点,从事物的发展变化中观察问题,从事物的相互依存、相互制约中来分析问题,对统计分析具有重要的指导意义。

      数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现,包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。


    平衡分析法
    平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间发展是否平衡,揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因,指引人们去研究积极平衡的方法,促进事物的发展。

    指标体系必须包括收入与支出,来源与使用两个对应平衡的指标。平衡表的主要形式有三种,即收付式平衡表、并列式平衡表和棋盘式平衡表,前两种形式如资产负债表、能源平衡表,后一种形式如投入产出表

    平衡关系式是用等式表示各相关指标间平衡关系的式子。如,期初库存+本期入库=本期出库+期末库存,资产=负债+所有者权益,增加值=总产出中间投入

    动态分析法
    动态分析法又叫时序分析法。它是将不同时期的因素指标数值进行比较,求出比率,然后用以分析该项指标增减或发展速度的一种分析方法。如商品销售额在时间上的变化,商品寿命周期的变化、价格变化、市场供求情况变化等。

    因素分析法(Factor Analysis Approach)
    又称指数因素分析法,是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法

     应用

    是通过分析期货商品的供求状况及其影响因素,来解释和预测期货价格变化趋势的方法。期货交易是以现货交易为基础的。期货价格与现货价格之间有着十分紧密的联系。商品供求状况及影响其供求的众多因素对现货市场商品价格产生重要影响,因而也必然会对 期货价格重要影响。所以,通过分析商品供求状况及其影响因素的变化,可以帮助期货交易者预测和把握商品期货价格变化的基本趋势。在现实市场中,期货价格不仅受商品供求状况的影响,而且还受其他许多非供求因素的影响。这些非供求因素包括:金融货币因素,政治因素、政策因素、投机因素、心理预期等。因此,期货价格走势基本因素分析需要综合地考虑这些因素的影响。
    商品供求状况对商品期货价格具有重要的影响。基本因素分析法主要分析的就是供求关系。商品供求状况的变化与价格的变动是互相影响、互相制约的。商品价格与供给成反比,供给增加,价格下降;供给减少,价格上升。商品价格与需求成正比,需求增加,价格上升;需求减少,价格下降。在其他因素不变的条件下,供给和需求的任何变化,都可能影响商品价格变化,一方面,商品价格的变化受供给和需求变动的影响;另一方面,商品价格的变化又反过来对供给和需求产生影响:价格上升,供给增加,需求减少;价格下降,供给减少,需求增加。这种供求与价格互相影响、互为因果的关系,使商品供求分析更加复杂化,即不仅要考虑供求变动对价格的影响,还要考虑价格变化对供求的反作用。


    财政分析模型主题:
    经济运行监测中的工业生产与运行,财政运行监测中的财政收入监测、收入预测、收入增长贡献,财政收支分析中的规模趋势分析、弹性分析、税种结构、与全国地市比较、与中部六省比较、与省内各市比较



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  • 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。

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  • 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


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  • 为了让大家更好地利用spss,我们为大家准备了《基于SPSS的常用统计分析方法》讲座!我们将交给大家如何利用spss进行统计描述和统计推断!培训信息主讲老师:张嵬老师医学学科馆员,生物统计学博士,研究方向包括临床...
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    当说到一款功能强大但操作简单的统计分析软件时,你首先想到谁!

    当然是spss!

    它操作简单

    编程方便

    功能强大

    数据接口

    针对性强

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    当然,它最强大的还是分析功能!

    为了让大家更好地利用spss,我们为大家准备了《基于SPSS的常用统计分析方法》讲座!

    我们将交给大家如何利用spss进行

    统计描述和统计推断!

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    培训信息

    主讲老师:张嵬老师

    医学学科馆员,生物统计学博士,研究方向包括临床研究设计,数据管理和统计分析

    培训时间:11月16日

    周一 18:00-19:30

    培训地点:复旦大学图书馆医科馆205

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    其他说明

    其他说明:

    *每次参与将获得一枚医科馆印章,期末可根据印章数量兑换医科馆定制礼品;

    *软件下载:http://mvls.fudan.edu.cn/;

    *本次培训无需提前预约报名;

    *每场培训结束后,课件将在医科馆网站更新;

    *如对医科馆日常培训有任何意见和建议,可通过公众号留言告诉我们。

    *更多医科馆日常培训信息请收藏下图或查阅网站:http://www.library.fudan.edu.cn/medical/741/list.htm

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    编辑:郑颖彦 宋元明

    图片:网络

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