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    Q1.什么是单因素分析和多因素分析?

            单因素分析(monofactor analysis)是指在一个时间点上对某一变量的分析。目的在于描述事实。

            多因素分析亦称“多因素指数体系。指数体系的一种。用于说明一个现象总变动受三个或三个以上因素影响时,其中每个因素的变化对总变动影响的方向和程度。分析依据是:(1)根据统计分析目的和经济现象的内在联系确定指数体系;(2)各因素的排列顺序应是数量指数在前,质量指数在后;(3)各个因素指数的编制原则是:观察数量指标变动时,将质量指标(权数)固定在基期;观察质量指标变动时,将数量指标(权数)固定在报告期。如利润额=销售量X价格X利润率,则该总量指标指数等于这三个因素的特定指数的乘积。在多因素分析中,要从相对数和绝对数两方面分析多个因素的变化方向(上升或下降)和变动程度(上升或下降多少)构成。两因素分析亦称两因素指数体系。指数体系的一种。用于说明一个现象总变动受两个因素影响时,其中每个因素的变化对总变动影响的方向和程度。分析依据是:当某个总量指标等于其他两个因素相乘时,如销售额=销售量X价格,产品总成本=产品产量X单位成本等,则该总量指标指数等于这两个因素的特定指数的乘积。在两因素分析中,要从相对数和绝对数两方面分析两个因素的变化方向(上升或下降)和变动程度(升降多少)构成。

            在医学研究中,如果我们需要比较多个诊断方法各自的效果,可以绘制ROC曲线。如果我们想要进一步分析多指标联合诊断的效果,就可以借助多因素分析实现。

    Q2.SPSS进行多因素分析,线性回归和logistic回归有何不同?

    线性回归和二元logistic回归均在SPSS分析——回归列表下。

    在实际使用中,线性回归常用于因变量是连续性变量的情况;logistic回归常用于因变量是分类变量,如某药物是否有效。

    Q3.多指标联合分析如何绘制ROC曲线?

    多指标联合分析时,由于要与单个指标的ROC曲线进行比较,首先应该计算多指标联合的预测概率(Predicted probability)。

    以药物是否有效为例,有效为1,无效为2,首先选择二元logistic

    导入因变量和协变量信息

    在保存中选择 概率

    在方法中选择向前,此处有三个选项,一般不需要区分,选择向前:条件(conditional)即可

    结果中可以看到最终纳入的指标

    没有纳入的指标

    原始数据的最后多了一列

    多出来的最后一列数据就是多因素分析方程中结合每个有意义的指标得到的结果,可与每个指标一起绘制ROC曲线,绘制方法见:https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/83240519

     

     

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    一、教学内容

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    二、备注

    相关资料已上传我的资源,下载链接https://blog.csdn.net/TIQCmatlab?spm=1011.2124.3001.5343

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  • 数学建模的影响因素分析方法

    千次阅读 2020-05-11 16:07:37
    数学建模的影响因素分析方法PCA主成分分析灰色关联分析AHP层次分析小结         如果赶时间可直接看小结部分,再返回看正文         作为萌新参加了数学建模,为解决影响...

    数学建模的影响因素分析方法

            如果赶时间可直接看小结部分,再返回看正文
            作为萌新参加了数学建模,为解决影响煤炭价格的主要因素的问题,通过网络搜索得到以下方法,简单概括后方便今后回顾。因为希望可以帮助到今后需要速成这些知识的人,本文语言会尽量简单,在便于理解的同时,不可避免的会失去部分准确度,因此仅供参考,如有错误,欢迎指出,并以专业论文为准。

    PCA主成分分析

            主成分分析法(Principal Component Analysis),是一种使用最广泛的数据降维算法。让我们愉快的忽略掉它的原理吧√
            这个算法实际应用中可以实现的是,将多个影响因素合并为较少的影响因素。
            例如,假设价格f(x)f(x)是由因素x1x_{1}x2x_{2}x3x_{3}所影响的,也就是说,现在对于价格f(x)f(x)的影响因素有3个。而主成分分析法的数据降维的意思是,可以减少对于价格f(x)f(x)的影响因素的数量。假设使用了主成分分析法后,得到了两个影响因素y1y_{1}y2y_{2},那么就可以确定价格f(x)f(x)y1y_{1}y2y_{2}所影响,其中y1=λ1x1+λ2x2+λ3x3y_{1}=\lambda_{1}x_{1}+\lambda_{2}x_{2}+\lambda_{3}x_{3}y2=μ1x1+μ2x2+μ3x3y_{2}=\mu_{1}x_{1}+\mu_{2}x_{2}+\mu_{3}x_{3}λ\lambdaμ\mu为影响因素xx的系数。
            因此通过主成分分析法,我们就可以得到新的较少的影响因素,并且还可以减少个别影响因素的波动和噪声造成的影响,除此之外得到的原本影响因素在其中的相关度,也便于之后的数据处理和分析。
            如果要使用这种方法,所需要的是因变量(主成分,即上例中的价格)和自变量(即不同影响因素)的量化数据。当然好消息是,这种数据分析法是SPSS可以进行的!也就是说,只要有量化数据,只要轻轻一点,就可以看到结果啦!
    百度经验: spss进行主成分分析图文完整教程.

    灰色关联分析

            灰色关联分析法是根据因素间发展趋势的相似或相异程度,作为衡量因素间关联程度的一种方法。 同样的,让我们愉快的忽略掉原理吧√
            灰色关联分析法可以得出的是,各个因素间的相似关系(具体的关联度)。
            这个分析法可以理解为,将两个因素随时间(或其他变化量)变化的曲线画在折线图上,比较两个因素间变化的相似性,并且给出具体的关联度。用这种方法,将之前例子中的价格f(x)f(x)跟影响因素x1x_{1}x2x_{2}x3x_{3}之间分别进行灰色关联分析,即可得到三个关联度,分别反映了影响因素和价格变化的相似或相异程度,数值越大,可以说明其关联程度越大,反之,关联程度较小。
            灰色关联分析跟PCA分析法一样,需要具体的量化数据才可以进行。但是好像没有专业的软件可以进行,不过网上有很多用不同语言实现的代码,可以自行搜索。

    AHP层次分析

            层次分析法(Analytic Hierarchy Process)是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。
            用人话来说,就是将具体的可以量化的关系(如苹果价格是西瓜的两倍)与决策者的经验(如认为价格比品控重要)相结合,以此来做出决策的分析方法。
            层次分析法的关键步骤是,将不同的影响因素重要程度两两进行对比,并出于客观或者主观给出具体的量化关系;然后将不同计划中,不同影响因素的影响程度进行对比,同样出于客观或主观的因素给出具体的量化关系。然后通过计算可以得出最优解。
            所以可以理解为,这种分析方法应该用于的情况是,从多种备选方案中得出最优方案,而不是一种得出主要影响因素及其关联度的方法。但是这种方法可以避免许多因素无法很好的量化的问题,将这种方法的思路与其他分析法相结合,就可以实现对于无法量化的因素的分析。

    小结

            总的来说,三种分析方法都有不同的偏向。主成分分析法偏向于化简影响因素,从而达到优化计算的效果;灰色关联分析是得到不同因素之间关联度的一种方法。这两种方法都是需要具体的量化数据才能够进行分析。与这两种不同,层次分析法是一种做出优秀决策的分析方法,并且可以实现量化主观因素的效果,将它与其他方法结合可以实现较好的分析。

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  • 验证性因素分析AVE和CR值

    万次阅读 2018-01-08 10:06:41
    AVE (Average Variance Extracted)“平均方差提取值” 衡量收敛效度 CR(Construct Reliability, CR...验证性因素分析AVE和CR值,可以通过AMOS或者Mplus输出的因子负荷和误差变异,手工求解,也可以用R 公式如下: ...

    AVE (Average Variance Extracted)“平均方差提取值” 衡量收敛效度

    CR(Construct Reliability, CR) 建构信度,反映了每个潜变量中所有题目是否一致性地解释该潜变量,当该值高于0.70时表示该潜变量具有较好的建构信度。

    验证性因素分析AVE和CR值,可以通过AMOS或者Mplus输出的因子负荷和误差变异,手工求解,也可以用R

    公式如下:

    (1) AVE

    :factor loadings

    n :该因子的测量指标个数

    (2) CR

     :Residual Variances

    注:均是标准化之后的结果

    R语言如下链接:

    http://www.obhrm.net/index.php/用R进行一阶验证性因素分析

     

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  • 财政收入影响因素分析及预测模型。
  • 基于多元回归模型的我国GDP增长的影响因素分析
  • 相机标定误差因素分析

    万次阅读 2017-02-09 17:06:57
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空空如也

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因素分析