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  • 面板数据分析步骤及流程-R语言

    万次阅读 多人点赞 2016-08-16 16:49:55
    面板数据模型选择及分析步骤;附R语言代码

    面板数据

    面板数据(Panel Data),也成平行数据,具有时间序列和截面两个维度,整个表格排列起来像是一个面板。
    面板数据举例:
    这里写图片描述

    模型说明及分析步骤

    1、首先确定解释变量和因变量;
    2、R语言操作数据格式,部分截图如下,这里以index3为因变量,index1与index2为解释变量:
    这里写图片描述

    ##加载相关包
    install.packages("mice")##缺失值处理
    install.packages("plm")
    install.packages("MSBVAR")
    library(plm)
    library(MSBVAR)
    library(tseries)
    library(xts)
    library(mice)
    data<-read.csv("F://分类别//rankdata.csv",header=T,as.is=T)##读取数据

    2、单位根检验:数据平稳性
    为避免伪回归,确保结果的有效性,需对数据进行平稳性判断。何为平稳,一般认为时间序列提出时间趋势和不变均值(截距)后,剩余序列为白噪声序列即零均值、同方差。常用的单位根检验的办法有LLC检验和不同单位根的Fisher-ADF检验,若两种检验均拒绝存在单位根的原假设则认为序列为平稳的,反之不平稳(对于水平序列,若非平稳,则对序列进行一阶差分,再进行后续检验,若仍存在单位根,则继续进行高阶差分,直至平稳,I(0)即为零阶单整,I(N)为N阶单整)。

    ##单位根检验
    tlist1<-xts(data$index1,as.Date(data$updatetime))
    adf.test(tlist1)
    tlist2<-xts(data$index2,as.Date(data$updatetime))
    adf.test(tlist2)

    3、协整检验/模型修正
    单位根检验之后,变量间是同阶单整,可进行协整检验,协整检验是用来考察变量间的长期均衡关系的方法。若通过协整检验,则说明变量间存在长期稳定的均衡关系,方程回归残差是平稳的,可进行回归。
    格兰杰因果检验:前提是变量间同阶协整,通过条件概率用以判断变量间因果关系。

    ##格兰杰因果检验
    granger.test(tsdata,p=2)

    4、模型选择
    面板数据模型的基本形式
    这里写图片描述
    也可写成:
    这里写图片描述
    其中:
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述

    对于平衡的面板数据,即在每一个截面单元上具有相同个数的观测值,模型样本观测数据的总数等于NT。
    当N=1且T很大时,就是所熟悉的时间序列数据;当T=1而N很大时,就只有截面数据。

    • 模型选择一般有三种形式
      (1)无个体影响的不变系数模型(混合估计模型):ai=aj=a,bi=bj=b
      这里写图片描述
      即模型在横截面上无个体影响、无结构变化,可将模型简单地视为是横截面数据堆积的模型。这种模型与一般的回归模型无本质区别,只要随机扰动项服从经典基本假设条件,就可以采用OLS法进行估计(共有k+1个参数需要估计),该模型也被称为联合回归模型(pooled regression model)。
      (2)变截距模型(固定效用模型):ai≠aj,bi=bj=b
      这里写图片描述
      即模型在横截面上存在个体影响,不存在结构性的变化,即解释变量的结构参数在不同横截面上是相同的,不同的只是截距项,个体影响可以用截距项ai (i=1,2,…,N)的差别来说明,故通常把它称为变截距模型。
      (3)变系数模型(随机效应模型):ai≠aj,bi≠bj
      这里写图片描述
      即模型在横截面上存在个体影响,又存在结构变化,即在允许个体影响由变化的截距项ai (i=1,2,…,N)来说明的同时还允许系数向量bi (i=1,2,…,N)依个体成员的不同而变化,用以说明个体成员之间的结构变化。我们称该模型为变系数模型。
    • 选择合适的面板模型
      需要检验被解释变量yit的参数ai和bi是否对所有个体样本点和时间都是常数,即检验样本数据究竟属于上述3种情况的哪一种面板数据模型形式,从而避免模型设定的偏差,改进参数估计的有效性。
      这里写图片描述
      如果接受假设H2,则可以认为样本数据符合不变截距、不变系数模型。如果拒绝假设H2,则需检验假设H1。如果接受H1,则认为样本数据符合变截距、不变系数模型;反之,则认为样本数据符合变系数模型。
    • F检验
      具体计算过程略,见参考ppt。
      这里写图片描述
      这里写图片描述
      其中下标1,s1指代随机效应模型的残差平方和,s2指代固定效用模型残差平方和,s3指代混合估计模型的残差平方和;
      若F2统计量的值小于给定显著水平下的相应临界值,即F2小于Fa,则接受H2,认为样本数据符合混合效应模型;反之,则继续检验假设H1;
      若F1统计量的值小于给定显著水平下的相应临界值,即F1小于Fa,则接受H1,认为样本数据符合固定效应模型;反之,则认为样本数据符合随机效应模型;
    • 随机效应模型
      (1)1.LM检验。Breush和Pagan于1980年提出R 检验方法。
      其检验原假设和备择假设:
      这里写图片描述
      如果不否定原假设,就意味着没有随机效应,应当采用固定效应模型。
      (2). 豪斯曼(Hausman)检验。William H Greene于1997年提出了一种检验方法,称为豪斯曼(Hausman)检验。
      这里写图片描述
      若统计量大于给定显著水平下临界值,p值小于给定显著水平,则存在个体固定效应,应建立个体固定效应模型。
    form<- index3~index1+ index2
    rankData<-plm.data(data,index=c("IPname","updatetime"))#转化为面板数据
    pool <- plm(form,data=rankData,model="pooling")#混合模型
    pooltest(form,data=rankData,effect="individual",model="within")#检验个体间是否有差异
    pooltest(form,data=rankData,effect="time",model="within")#检验不同时间是否有差异
    wi<-plm(form,data=rankData,effect="twoways",model="within")#存在两种效应的固定效应模型
    pooltest(pool,wi)#F检验判断混合模型与固定效应模型比较
    phtest(form,data=rankData)##Hausman检验判断应该采用何种模型,随机效应模型检验
    pbgtest(form,data=rankData,model="within")#LM检验,随机效应模型检验
    #检验是否存在序列相关
    pwartest(form,data=rankData)#Wooldridge检验(自相关)小于0.05存在序列相关
    summary(wi)##查看拟合模型信息
    fixef(wi,effect="time")#不同时间对因变量的影响程度的系数估计值
    inter<-fixef(wi,effect="individual")#不同个体对因变量的影响程度的截距估计值
    
    ##根据模型参数,进行预测;

    百度文库中下载的参考ppt:
    http://pan.baidu.com/s/1qXHVGde

    注:有些地方,尤其R代码部分有些乱,需根据实际数据情况进行选择,函数的参数设置并未完全吃透,还需要继续学习,如有不对的地方,再改正,目前的理解是这样了,在本次数据场景中,实际数据应用中预测效果不是很好,误差稍大,这次未采用,以后遇到可以再尝试。

    展开全文
  • 现在用 Python 写线性回归的博客都快烂大街了,为什么还要用 SPSS 线性回归呢?这就来说说 SPSS 存在的原因吧。...SPSS 因子分析,输出结果中有一项 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Ade...

    现在用 Python 写线性回归的博客都快烂大街了,为什么还要用 SPSS 做线性回归呢?这就来说说 SPSS 存在的原因吧。

    SPSS 是一个很强大的软件,不用编程,不用调参,点巴两下就出结果了,而且出来的大多是你想要的。这样的特点特别适合建模初期进行算法的选择。比如

    1. SPSS 做因子分析,输出结果中有一项 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 它的值是在 [ 0, 1] 范围内,这个值大于 0.5 就证明原数据中的指标适合使用因子分析算法进行建模,小于 0.5 要不重新计算指标,要不换算法。
    2. SPSS 做多元线性回归,输出结果中的拟合度过低,说明指标与结果之间的相关性并不明显,要不重新计算指标,要不换算法。
    3. ..................

    下面详细讲讲 SPSS做多元线性回归的步骤吧

    准备工作:SPSS - 中文版 SPSS 22.0 软件下载与安装教程 - 【附产品授权许可码,永久免费】

    第一步:导入数据

    路径:【文件】--【打开】--【数据】--【更改文件类型,找到你的数据】--【打开】--【然后会蹦出下图左中的筛选框,基本使用默认值就行,点确定】

    1. 第一行代表的是用第一行的数据做列名;
    2. 第二行代表文件中数据所在的范围,默认是所有数据都选上,但是如果你只需要选择前 n 行,那就把里面的110改了就行;
    3. 第三行代表字符串宽度,这个默认值就可以,不用改;

    导入数据之后就是下图右中的样子,老习惯,我们来说说原数据,第一列是拨打电话指数,第二列是接通电话指数,这两个是自变量,第三类是因变量回款指数。为了脱敏,所以用自己的办法换算成现在这样的数值。

                     

     

    第二步:数据分析

    【分析】--【回归】--【线性】--【通过截图中的方式,将因变量与自变量添加到对应的地方】--【其他都使用默认值】--【确定】

            

     

    第三步:输出结果分析 

    第一项输出结果:输入/移去的变量

    输入变量是两个自变量Connect, Call,没有移去任何变量。

    第二项输出结果:模型汇总

    1. R表示拟合优度(goodness of fit),用来衡量模型的拟合程度,越接近 1 越好;
    2. R方表示决定系数,用于反映模型能够解释的方差占因变量方差的百分比,越接近 1 越好;
    3. 调整R方是考虑自变量之间的相互影响之后,对决定系数R方的校正,比R方更加严谨,越接近 1 越好;
    4. 标准估计的误差是误差项 ε 的方差 σ2的一个估计值,越小越好;

    一般认为,

    • 小效应:R (0.1~0.3),对应 R方(0.01~0.09);
    • 中等效应:R (0.3~0.5),对应 R方(0.09~0.25);
    • 大效应:R (0.5~1),对应 R方(0.25~1);

    第三项输出结果:Anova

    Anova表示方差分析结果,主要看 F 和 Sig 值,为方差分析的结果,F检验的重点在 Sig 值,具体大小不重要,其 F 值对应的 Sig 值小于 0.05 就可以认为回归方程是有用的。

    第四项输出结果:系数

    系数表列出了自变量的显著性检验结果,

    1. 非标准化系数中的 B 表示自变量的系数与常数项(下图代表的回归方式为:Return = 0.097 * Call + 1.243 * Connect - 0.160);
    2. 标准系数给出的自变量系数与非标准化系数中的明显不同,这是因为考虑到不同自变量之间的量纲和取值范围不同(比如在其他例子里面,第一个自变量是年龄(0~120),第二个自变量是收入(0~10万),显然年龄18岁与收入18块钱代表的意义是不一样的,因此需要进行标准化),因此这里的系数更能代表每个自变量对因变量的影响程度,(下图代表的回归方式为:Return = 0.126 * Call_标准化的值 + 0.739 * Connect_标准化的值);
    3. t 值 与 Sig 值 是自变量的显著性检验结果,其 t 值对应的 Sig 值小于 0.05 代表自变量对因变量具有显著影响,下图中,自变量 Connect 对 因变量具有显著影响,而自变量 Call 的影响程度就弱了很多;

    综上所有的输出结果,说明 Call、 Connect 与 Return 的拟合效果还挺理想的。 

     

    与Python的结果对比

    同样的数据,我们看看Python中的多元线性回归结果:

    Python给出的回归方程: Y = -0.01 + 0.09 * Call + 1.19 * Connect;

     SPSS 给出的回归方程: Y = -0.16+ 0.09 * Call + 1.24 * Connect;

     

    如果想要学习一下这个过程,你可能需要:

    1.SPSS - 中文版 SPSS 22.0 软件下载与安装教程 - 【附产品授权许可码,永久免费】

    2.机器学习 - 多元线性回归 - 一步一步详解 - Python代码实现

    本例中用的数据与机器学习 - 多元线性回归 - 一步一步详解 - Python代码实现中的数据是同一份,便于对比。

    展开全文
  • SPSS篇—回归分析

    万次阅读 多人点赞 2019-08-20 09:29:06
    之前跟大家介绍了一款数据分析的利器—SPSS,不知道大家对这个软件的熟悉程度有没有提高一些呢? 今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析,我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及...

    之前跟大家介绍了一款做数据分析的利器—SPSS,不知道大家对这个软件的熟悉程度有没有提高一些呢?

    今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析,我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及结果的解读。

    上图中就是本次需要进行回归分析的数据,之前有跟大家说过,SPSS Statistics的界面跟EXCEL是相似的,如果数据量比较小的时候我们可以直接输入到数据视图当中(也可以从EXCEL将数据粘贴过来)。图中的数据表达的是某公司1-11月份的商品销售情况,第一列是月份,第二列是当月销售商品种类数,第三列是当月的商品销售量。我们现在需要通过回归分析来了解商品上架种类和商品销售量之间是否有关系,如果有的话又是怎么样的一种关系,并且是否可以通过目前的数据来预测一下12月份的商品销售量情况。

    上图是当我们输入完目标数据以后在变量视图中就会出现三行数据,每一行数据从上到下是同我们三列数据一一对应的,我们进行稍微的调整以后就可以开始我们的分析了。

    如上图所示,我们需要从分析的工具栏当中选择回归,然后选择线性(回归的模型选择有很多种,本题中我们选择线性回归)。选择完了以后我们就能够进入到下面这个界面:

    我们把商品销售量设为因变量,自变量为商品上架种类数,然后点击右侧的统计量选项:

    在统计量里面我们需要选择D-W检验,这个检验就是之前文章跟大家说的残差检验,查看回归模型是否有问题。

    在绘制项中我们选择输出残差直方图与正态概率图,我们可以通过这个图来大致确定数据是否存在自相关等情况。

    其他的选项我们暂时以系统默认进行确定,不作更改。当我们点击确定以后我们就能够从输出界面看到我们本次分析的结果:

    从上面结果图中我们可以看出,不管是R方还是调整后的R方都是在90%以上,说明本次回归模型的拟合效果是很好的。

    从第二个方差分析结果图,我们可以看出方差分析的显著性为0.00<0.05,说明在本次分析中上架商品种类数和商品销量之间存在显著的线性关系。

    从第三个系数图中,我们能看到整个回归分析的结果是很好的,t检验里的显著性水平0.00<0.05,说明本次回归方程的系数是显著的,具有统计学意义。本次回归分析的回归方程为:

    Y=399.954+7.503X

    到这里不知道大家是不是也认为整个回归分析就做完了。其实我们还有重要的一步没有验证,就是D-W检验,在第一个模型汇总图里我们能看到本次分析D-W的值是1.475,我们可以选择通过查询Durbin Watson table,也可以选择看我们输出的图来判断是否数据存在自相关等问题。

    上面两个图就是我们输出的残差图,我们其实从图中也可以看出残差的分布没有呈现出明显的规律性,说明此题的数据不存在自相关等情况,本次的回归模型不用进行其他操作,可以直接使用。

    最后,我们既然得出了我们的回归方程,我们也就可以对12月份的商品销售情况作出相应的预测,这个就只需要往回归方程里面代数就可以计算出来了。

    到这里,我们本次SPSS Statistics的回归分析就全部做完了,今天也是给大家举了一个比较简单的例子,主要是让大家看看如果使用SPSS Statistics。在工作中我们需要的回归模型可能会比这个复杂,但是其实原理都是一样的,以后小白也会分享更多的回归分析方法来让大家学习。

    **文章来自公众号【小白数据营】**

    展开全文
  • 内容描述:教程=GraphPad Prism统计分析与图形绘制[文件大小:264 MB] 01、GraphPad软件安装、界面介绍及统计图形的基本要求 02、配对检验的统计分析及图形制 03、成组设计的t检验的统计分析及图形制 04、完全随机...
  • SPSS:因子分析步骤

    万次阅读 多人点赞 2018-10-15 22:37:33
    因子分析步骤  某对外汉语培训中心对在该中心学习的外国留学生进行了一项汉语学习动机问卷调查。使用李克特五级式量表。第一级为最不喜欢,第五级为最喜欢。随机抽取18人参加调查。其中—个项目调查的是“内在动机...

                                                                              因子分析步骤

               某对外汉语培训中心对在该中心学习的外国留学生进行了一项汉语学习动机问卷调查。使用李克特五级式量表。第一级为最不喜欢,第五级为最喜欢。随机抽取18人参加调查。其中—个项目调查的是“内在动机”或称“内在兴趣动机”,了解留学生对汉语语言、文化的兴迎与喜爱。该项目分为六个问题。

    整理数据如下

     

     

    一、在spss中建立数据集

    二、打开Factor analysis主对话框

    1. Analyze(分析)Deta reduction (数据化简)--factor (因素)

    2. 所有数据放入variable框内

    三、进入Factor analysis主对话框右边的子对话框

      (一) Descriptive子对话框

        1. 选择Univariables(单变量描述统计量):会输出每个变量的平均数、标准差和观测量

    2.选择Initial solution(初步结果):会输出原始分析结果:公因子方差、协方差、各因子的特征值、所占总方差的百分比、累计百分比。这是默认系统,应该保留。

        3. Correlation Matrix(相关矩阵)围栏,选项含可选择的相关指标与相关检验: 常常选择(1)(4)

     (1)coeffieient (相关系数),列出各变量间的相关系数矩阵。

    (2)Significance level(显著性水平),列出各变量单侧检验的P值。

    (3)Determinant(行列式)选项,输出相关系数矩阵的行列式。

    (4)KMO and Barletts tests of sphericity (开塞-梅耶-欧巴金和巴莱特球性检验)选项(K-Kaiser, M-Meyer, O-Olkin): 列出球性检验的结果,显示因素模型是否合理。    

    (5)Inverse (逆矩阵):列出相关系数的逆矩阵。

    (6)Reproduced (在生相关矩阵),列出因子分析后估计的相关矩阵与残差。

    (7)Anti(逆影像):列出包括相关系数的负值,包括方差 的负值的逆影像方差矩阵。

    (二)Extraction(提取因子) 子对话框。

    1. Method:七种方法区别不大。用默认Principal components (主成分分析法):从解释变量的变异出发,使变异的方差能够被主成分所解释,主要用于获得初始因子的结果。

    2. Analyze围栏:

    (1)Correlation matrix(变量间相关矩阵)。保留默认。

    (2)Covariance matrix (变量间协方差矩阵)

    3. Display围栏(输出结果)

    (1) a. Unrotated factor solution(显示未经旋转变化的因子提取结果)

      (2) Scree plot(碎石图):横轴为因子序号,纵轴表示特征值大小。该图按特征值大小依次排列因子,可以看出哪些是主要因子。Maximum Iterations for convergence (收敛最大迭代次数)

    4. Extract (设定公因子提取标准)围栏:

    (1)Eigenvalues over (以特征大于莫数值为提取标准)。保留默认选择系统默认值1.

      (2)Number of factors(自提取因子的数量)。保留默认选择值1.

         (3)Maximum iterations for convergence (收敛最大迭代次数),保留默认选择25.

    4. Rotation (旋转)

    (1)method. 选择Varimatrix(正交旋转法)

    (2)Display(输出结果显示)

    a. Rotated solution (旋转解法):正交旋转,输出旋转后的模式矩阵和因子转换矩阵。

    b. Loading plot (载荷散点图:三维图:坐标值为因子值,各个变量以三点形式分布其中,可以直观了解变量与因子之间的关系。

    5.  Scores(因子得分)。保留默认

    6.  Options,保留默认。保留默认

     

    表格说明Communalities (公因子方差表):表中给出了各变量中信息分别被提出的比例。提取比例最高的是汉语歌曲0.874,最低的是汉语戏剧0.652.

    图表说明Total Variance Explained (能解释的方差比例表),也称主成份列表 ,是一个非常重要的表格。一个因子所解释的方差比例越高,这个因子包含原有变量信息的量就越多。第一个成分的初始特征值为2.231,能解释的方差比例为31.621%,第二个与第三个分别为25.6%和21.4%。其余四个成分都小于1,说明这几个成分的解释力度还不如直接引入原变量大。这七个变量只需要提取出头三个成分即可。

     

    图表说明: Scree Plot 碎石图中,从第三个成分以后的特征值就降得非常低。第三个成分就是这一图形的“拐点”。这一之前是主要因子,这一之后是次要因子。因此,这一碎石图用直观的方法向我们显示,在我们这一实例中,只需要提取三个主要成分就行了。

    图表说明: Component Matrix 成分矩阵表,表中列出未使用旋转方法时使用因子能解释的各个变量的比例(各变量的信息被主成份提取了多少)。

    图表说明:表中列出了使用旋转方法后因子能解释的各个变量的比例。对比表5可以看出,旋转后,原先较大的比例变得更大,较小的比例则变得更小。

    Extraction Method: Principal Component Analysis:提取方法:主要成分分析法

    Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization:旋转方法:开塞正态方差最大变异法

     

    图表说明

    Component Transformation Matrix  成分转换矩阵表,用来说明旋转前后主成份间的系数对应关系。

    Extraction Method: Principal Component Analysis:提取方法:主要成分分析法

    Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization:旋转方法:开塞正态方差最大变异法

    图表说明

    Component Plot Rotated Space (旋转后的三维主成份图),从图中可见,我们的七个变量并没有在一个方位上,因此提取一个主成份并不能解释大部分信息。这就是系统提取了三个主成分的原因。

     

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    数据分析之前,需先明确变量的度量类型。变量的度量类型主要分三种:名义、等级、连续; 1、名义变量:如饮料类型; 1.1 描述名义变量的分布:频数表、柱形图 2、等级变量:如饮料包装大小;   3、连续...
  • 今天我们重点来看一下如何使用应用统计图来进行描述性统计分析,在进入到今天的主题之前,小白还需要给大家补充介绍一个描述性统计分析的工具—表格: 如上图所示,我们需要用到的就是在分析栏中的表这个子菜单...
  • 本博文源于《商务统计》中的方差分析,旨在解决讲述一般的双因素方差分析。双因素方差分析是建立在单因素方差分析的基础上。
  • 时间序列分析之ADF检验

    万次阅读 多人点赞 2019-02-06 18:59:09
    在使用很多时间序列模型的时候,如 ARMA、ARIMA,都会要求时间序列是平稳的,所以一般在研究一段时间序列的时候,第一步都需要进行平稳性检验,除了用肉眼检测的方法,另外比较常用的严格的统计检验方法就是ADF检验...
  • 主成分分析和因子分析的介绍、区别和联系

    万次阅读 多人点赞 2019-07-14 00:46:00
    本文介绍一下主成分分析、因子分析,进而介绍它们之间的区别和联系。 两个方法的推导我也还有一些没有完全理解,因此中间有些理解可能有误,请大家批评指正 主成分分析 主成分分析:将多个有一定相关性的指标进行...
  • 主成分分析是利用降维的思想,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的多元统计方法。 通常把转化生成的综合指标称为主成分,其中每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间...
  • ArcGIS教程:地统计分析

    千次阅读 2015-01-22 11:40:50
     创建地统计模型所涉及的步骤主要包括:(1) 检查数据(分布、趋势、方向组成和异常值),(2) 计算经验半变异函数或协方差值,(3) 根据经验值拟合模型,(4) 生成克里金方程矩阵,(5) 对其进行求解来为输出表面中的每个...
  • 多元统计分析及R语言建模;内容与要求;内容与要求;10.1 对应分析的提出;10.1 对应分析的提出;10.2 对应分析的基本原理;10.2 对应分析的基本原理;10.2 对应分析的基本原理;10 对应分析及R使用;10 对应分析及R使用;10.3...
  • 灰色关联分析步骤

    千次阅读 2021-03-09 18:19:22
    什么是灰色关联分析 灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法,其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何...灰色关联分析步骤 灰色关联分析的具体计算步骤如下: 第一步:确
  • 相关性分析步骤

    万次阅读 多人点赞 2018-12-04 17:39:57
    简单相关分析的基本步骤如下: 下面以腰围、体重、脂肪比重为例,来说明应该怎样进行相关分析。 第1步:绘制散点图 在SPSS中,绘制散点图非常简单。操作步骤如下: 1)点击图形à图表构建程序。 2)在库中选择...
  • meta分析一般步骤

    万次阅读 多人点赞 2018-07-26 16:42:57
    对一些大样本,多中心临床合作已经得到明确结论的的,没必要meta分析。 二、文献检索 在制定文献检索策略时,总体的要求就是查全和查准。 需要考虑如下几个方面: 1. 圈定搜索数据库(外文有:MEDLINE、the ...
  • 实用干货!因子分析超全步骤总结

    千次阅读 2020-07-13 12:15:18
    因子分析是统计数据分析...二、分析步骤 Step1数据准备: 依据研究目的,收集相关数据。本例中就是我们收集得到的14个问题的有关数据。 因子分析要求数据一定为定量数据,问卷数据一般为量表题。 Step2选...

空空如也

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做统计分析的步骤