精华内容
下载资源
问答
  • 比较实时荧光定量 PCR 的三种数据分析方法 (2原吟吟CT尧REST2009 和 REST MCS) 的 异同遥 方法 以正常小鼠来源的 cDNA 混合物阳性对照为模板袁5 倍系列稀释袁分别做 miRNA-181a 和 Sn RNA U6 的标准曲线遥 实时荧光...
  • 16种常用的数据分析方法-相关分析

    千次阅读 2020-05-26 21:13:17
    相关分析是一简单易行的测量定量数据之间的关系情况的分析方法。可以分析包括变量间的关系情况以及关系强弱程度等。 如:身高和体重的相关性;降水量与河流水位的相关性;工作压力与心理健康的相关性等。 ...

    相关性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。

     

    相关分析是一种简单易行的测量定量数据之间的关系情况的分析方法。可以分析包括变量间的关系情况以及关系强弱程度等。

     

    如:身高和体重的相关性;降水量与河流水位的相关性;工作压力与心理健康的相关性等。

     

     

     

     

    相关性种类

     

     

     

     

    客观事物之间的相关性,大致可归纳为两大类:

     

     

    一、函数关系

     

     

    函数关系是两个变量的取值存在一个函数来唯一描述。

     

    比如销售额与销售量之间的关系,可用函数y=px(y表示销售额,p表示单价,x表示销售量)来表示。所以,销售量和销售额存在函数关系。

    这一类关系,不是我们关注的重点。

     

     

     

    二、统计关系

     

     

    统计关系,指两事物之间的非一一对应关系,即当变量x取一定值时,另一个变量y虽然不唯一确定,但按某种规律在一定的范围内发生变化。

     

    比如:子女身高与父母身高、广告费用与销售额的关系,是无法用一个函数关系唯一确定其取值的,但这些变量之间确实存在一定的关系。大多数情况下,父母身高越高,子女的身高也就越高;广告费用花得越多,其销售额也相对越多。

     

    这种关系,就叫做统计关系。

     

    按照相关表现形式,又可分为不同的相关类型,详见下图:

     

     

     

     

     

     

     

    相关性描述方式

     

     

     

     

    描述两个变量是否有相关性,常见的方式有3种:

     

    1.相关图(典型的如散点图和列联表等等)

     

    2.相关系数

     

    3.统计显著性

     

     

    用可视化的方式来呈现各种相关性,常用散点图,如下图:

     

     

     

     

     

    相关性分析步骤

     

     

     

     

    Step1:相关分析前,首先通过散点图了解变量间大致的关系情况。

     

    如果变量之间不存在相互关系,那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点,如果存在某种相关性,那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。

     

     

    如上图,展现了平时成绩与能力评分之间的关系情况:X增大时,Y会明显的增大,说明X和Y之间有着正向相关关系。

     

     

    Step2:计算相关系数

     

    散点图能够展现变量之间的关系情况,但不精确。还需要通过相关分析得到相关系数,以数值的方式精准反映相关程度。

     

    相关系数常见有三类,分别是:

     

    Pearson相关系数、

    Spearman等级相关系数
    Kendall相关系数。

     

     

    最常使用的是Pearson相关系数;当数据不满足正态性时,则使用Spearman相关系数,Kendall相关系数用于判断数据一致性,比如裁判打分。

     

     

     

     

    相关性分析案例

     

     

     

     

    • 数据集说明

     

    某公司员工的基本情况,数据集含3列,分别为:性别、年龄、工资,

     

    分析主题:希望了解员工年龄和工资水平之间的关系(企业人事部门的读者可关心一下)。

     

     

     

    • 相关性可视化

     

    如图,用散点图先观察2个变的关系。

     

     

    散点图显示2个变量似乎存在一定的相关性,为了得到更准确的结论,接下来要行为更准确的相关分析验证,让分析结果更清晰。

     

     

    • 相关系数计算-SPSS分析过程

     

     

    1.菜单操作:分析——相关——双变量

     

     

     

     

    2.结果解读

     

     

     

    原假设:工资与年龄间不存在相关关系

     

    计算结果sig=0.002,即原假设不成立。现实意义为年龄与工资水平有着极显著的相关关系,也就是说随着年龄的增加,工资会逐渐下降。

     

    展开全文
  • 常用数据分析方法

    千次阅读 2019-02-21 15:06:08
    数据分析师工作中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法,我们常用的数据分析方法包括 聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析, 可以着重研究这6个分析方法, 但是常用的数据分析方法不止...

    数据分析师工作中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法,我们常用的数据分析方法包括

    聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析, 可以着重研究这6个分析方法,

    但是常用的数据分析方法不止这6个,下面分别介绍下常用的16个分析方法。

     

     

    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检验   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

    研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析

    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服从正态分布

    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量,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

    聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致

    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

    通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。其主要思想是降维,将n维特征映射到k维上(k<n),k维是全新的正交特征。这个k维特征称为主元,是重新构造出来的k维特征,而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征。 

    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

    因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术,从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法、最大似然法、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,以相关系数矩阵为基础。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。

    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:都能够起到分析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量的信息.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素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量之间的关系,而典型相关分析是分析两组变量如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。

    展开全文
  • 文章目录 研究目的:战略选择 研究内容:环境分析 宏观环境分析 市场环境分析 竞争环境分析 定性与定量分析方法 定性:SWOT分析 定量:内外因素评价矩阵 内外因素数据获取 内外因素得分计算 评分的计算 权重的计算 ...

    研究目的:战略选择

    1. 判断市场是否有吸引力:市场好不好,进入这个市场有没有钱赚;
    2. 企业竞争力:企业能不能做的来,进入这个市场有没有优势。

    研究内容:环境分析

    具体包括宏观环境、市场环境、竞争环境分析

    宏观环境分析

    PETS分析(政治环境,经济环境,技术环境,社会文化环境)

    市场环境分析

    衡量指标如市场规模、利润水平、增长速度、成正潜力、所处的生命周期等,但鱼和熊掌不能兼得,企业需根据自身资源与定位进行取舍。

    竞争环境分析

    波特五力模型:供应商、替代品、潜在进入者、直接竞争对手、购买者。

    定性与定量分析方法

    定性:SWOT分析

    在这里插入图片描述

    定量:内外因素评价矩阵

    机会和威胁是企业的外部因素(EFE矩阵);优势和劣势是企业的内部因素(IFE矩阵)
    内外因素评价矩阵量化SWOT分析中的各个因素步骤:
    1.首先,分别计算各个因素的评分和权重。
    2.接着,分别计算机会、威胁、优势、劣势的加权平均数
    3.最后,用加权平均数的大小判断市场吸引力和企业竞争力,并给出相应的战略建议。

    内外因素数据获取

    采取专家访谈和市场调研相结合的方式,外部因素数据请200名专家进行评分,企业内部因素对2000名消费者进行市场调研,均采用5分制量表,分数越高,表现越突出。

    内外因素得分计算

    评分的计算

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    权重的计算

    主观赋权法客观赋权法
    思路与优缺点由专家根据经验进行主观判断得到权数,然后对指标进行综合评价。这是一种定性方法,易操作,但主观性强根据历史数据研究指标之间的相关关系或指标与评估结果的关系来进行综合评价这是定量研究,没有考虑决策者的主观意愿和业务经验,同时计算方法较烦琐
    常用方法层次分析法主成分分析法(或因子分析法)
    其他方法权值因子判断表法、德尔菲法、模糊分析法、二项系数法、环比评分法、最小平方法、序关系分析法变异系数法、最大熵技术法、均方差法、神经网络、回归分析法等

    此处采用变异系数法确定权重

    1. 第一步:计算评价因素的平均分
    2. 第二步:计算频率P
    3. 第三步:计算离差评分
    4. 计算标准差
    5. 计算变异系数及变异系数之和
    6. 计算权重
      机会数据 结果如下
      在这里插入图片描述

    最终得分的计算

    EFE矩阵
    在这里插入图片描述
    IFE矩阵
    在这里插入图片描述

    制作战略选择矩阵图及解读

    分析思路

    SO战略

    当机会最终得分/威胁最终得分>1、优势最终得分/劣势最终得分>1时,市场机会更多,企业优势明显,企业应采取SO战略,即增长型战略,利用外部机会,依靠内部优势,创建最佳业务状态。

    WO战略

    当机会最终得分/威胁最终得分<1、优势最终得分/劣势最终得分<1时,市场机会更多,企业劣势明显,企业应采取WO战略,即扭转型战略,利用外部机会,克服内部劣势,机不可失.

    ST战略

    当机会最终得分/威胁最终得分<1、优势最终得分/劣势最终得分>1时,市场威胁更多,企业优势明显,企业应采取ST战略,即多种经营战略,依靠内部优势,回避外部威胁,果断迎战。

    WT战略

    当机会最终得分/威胁最终得分<1、优势最终得分/劣势最终得分<1时,市场威胁更多,企业劣势明显,企业应采取WT战略,即防御型战略,减少内部劣势,回避外部威胁,休养生息。

    图表制作

    在这里插入图片描述

    结果解读

    经过分析可知,该商场处于SO战略区,机会更多,即增长型战略,利用外部机会,依靠内部优势,创建最佳业务状态。

    展开全文
  • 定量分析的代码味道

    万次阅读 多人点赞 2014-02-06 00:22:23
    国内外学者已经陆续提出了一些代码味道自动识别方法,其中有一类方法是基于软件度量和统计量的,可以通过定量分析和计算来探测代码中是否存在这些代码味道,而且很多商业和开源的代码分析和优化工具也使用了其中一些...

           Sunny近年主要从事软件度量、设计模式、代码分析和优化、双向工程、代码自动重构等领域的研究工作,部分研究心得和研究成果也将通过本博客发布,我的研究宗旨是:软件工程研究应该为应用服务,不能脱离工程实践空谈理论大笑,因此,Sunny非常希望能够得到大家的意见和建议(特别是一线开发人员),包括代码自动生成、正向工程、逆向工程、代码缺陷和味道自动分析、代码自动重构、软件度量和质量、设计模式推荐、设计模式探测、设计模式标注、设计模式验证等领域。奋斗

           传统的代码味道(Bad Smells in Code)识别主要依赖开发人员的经验,这将导致代码味道识别效率低,且容易漏掉很多代码味道。因此,设计和开发自动化的代码味道识别工具已成为软件工程研究的一个分支。国内外学者已经陆续提出了一些代码味道自动识别方法,其中有一类方法是基于软件度量和统计量的,可以通过定量分析和计算来探测代码中是否存在这些代码味道,而且很多商业和开源的代码分析和优化工具也使用了其中一些方法,例如iPlasma、inFusion、PMD、Checkstyle、JDeodorant等中,本文将介绍六种可定量分析的代码味道,并介绍在一些常用的工具中它们的实现情况。【工具介绍参见:七款代码味道识别工具【简介】

     

    (1) 重复代码 (Duplicated Code)

           重复代码是指相同的代码结构出现在多个地方。

           发现重复代码可以通过度量一个系统中重复代码行数所占百分比来实现。探测重复代码最大的问题在于存在多种不同的重复类型。完全相同的代码探测起来很容易,已存在不少技术。但是有一些重复代码存在重命名、使用别名等情况,导致探测技术需要对程序代码进行语义分析,例如,重命名局部变量等,这些探测方法需要更多的计算时间去检测各种可能的重命名。还有一些重复代码存在一些细微的修改或者中间混合了少量的其他代码,这导致探测的难度变大,可以引入相似度计算等技术。还有一种更复杂的重复代码,功能相同,结构不同,这种重复代码的检测需要深入分析程序代码的语义,寻找功能相同或相似的结构片段,无疑将导致探测过程更加复杂,探测难度加大,也需要更多的探测时间。

           在工具iPlasma和inFusion中,探测重复代码的策略是使用一组关于代码重复的度量指标,考虑到重复片段的长度和两段重复代码之间的距离。Checkstyle的实现非常简单,它简单统计程序源代码中的连续重复行数,设定的阈值为12,也就是说当有12行代码重复时则认为存在重复代码,重复代码的扫描可以跨方法甚至跨类。在PMD中,当一个代码片段重复至少一次且其中包含至少25个标记(tokens)时,则认为出现了重复代码坏味道。

     

    (2) 依恋情节 (Feature Envy)

           依恋情节是指一个方法对另一个类的兴趣比对它所在类的兴趣还大。因为它与其他类之间具有更高的耦合度,故这个方法放在了错误的位置。

           依恋情节代码味道的探测可以通过度量一个方法对属于其他类中的方法(或数据)的耦合程度来实现。

           2006年,Lanza和Marinescu提出了如下方法来探测依恋情节:

           (1) 一个类中的方法直接使用了另一个类中的一些属性,可以通过访问外部数据个数(Access to Foreign Data, ATFD)来度量;

           (2) 一个类中的方法使用另一个类中的属性比使用自己本身的属性多得多,可以通过局部属性访问值(Locality of Attribute Accesses, LAA)来度量;

           (3) 一个类中所使用的“外部”属性属于少数几个其他类,可以通过使用外部数据提供者数(Foreign Data Providers, FDP)来度量。

           他们通过如下条件来探测依恋情节:

    FDP ≤ FEW ATFD> FEW LAA < 1/3

           此处,Lanza和Marinescu设定FEW的值为5。

           iPlasma和inFusion采用了上述规则来识别依恋情节。在JDeodorant工具中,该问题转成了一个寻找Move Method(搬移方法)重构时机问题:它试图去寻找那些一旦搬移到另一个类中就很少使用外部(其他类中的)资源的方法。

    Object-Oriented Metrics in Practice

     

    (3) 万能类/上帝类(God Class)

           万能类通常也认为是一种设计缺陷,它指的在系统中集多种功能于一身的类,它试图成为整个系统的中心。一个万能类承担了太多的职责,而只将很少的功能委托给其他不重要的类,并且万能类还需要从其他类那里获取数据。

           与依恋情节相同,2006年,Lanza和Marinescu还提出了一种通过计算三种度量指标来探测万能类的方法,这三种度量指标如下:

           (1) 加权方法计数(Weighted Method Count, WMC): 一个类中所有方法的统计复杂度的和。

           (2) 类内聚的紧密度(Tight Class Cohesion, TCC):通过访问相同的属性而直接发生联系的方法个数。

           (3) 访问外部数据个数(Access to Foreign Data, ATFD):对于一个给定的类,它所访问的外部类的个数,它可以直接访问这些外部类的属性,也可以通过访问器方法(Accessor Method)访问这些属性。

           在Lanza和Marinescu的方法中,当一个类满足如下条件时它就是一个万能类:

    WMC ≥ VERY_HIGHATFD > FEW TCC < 1/3

           在此,Lanza和Marinescu设定VERY_HIGH的值为47,FEW的值为5,在他们的Object-Oriented Metrics in Practice一书中详细描述了这两个值是怎么获得的。

           iPlasma和inFusion采用了上述规则来识别万能类。JDeodorant通过其他类来判断一个类是否是万能类,并提出了Extract Class(提取类)的重构时机识别方法,这种探测方法与一个类本身的规模没有直接关系。

     

     (4) 过大类(Large Class)

           过大类是指一个类试图去做太多事情,这些类通常包含大量的成员变量和方法。

           类规模的度量方法有很多种,最传统的方式是度量源代码行数,如NLOC(Number of Lines Of Code)或者度量一个类中的属性数和方法数。像NLOC这种简单的度量指标可以表示一个类的规模,但是并不能判断一个类是否承担了多项职责,例如有些GUI类,对于一些复杂的界面,GUI类确实会比较大,但是这些代码基本上都是自动生成的,我们不应该认为它们存在过大类这一坏味道。

           PMD和Checkstyle等工具使用简单的NLOC作为过大类的探测策略。前者设定的源代码行数的阈值为1000,后者的阈值为2000。

     

    (5) 过长方法 (Long Method)

           过长方法是指那些很长的方法。由于太长,导致难于理解、改变和扩展。也可以指一个方法承担了太多职责,使之成为一个类,甚至一个子系统的中心方法。

           度量过长方法看起来是一件很容易的事情,但是事实并非如此,依赖于一些简单的度量方式(例如源代码行数NLOC)可能会带来一些错误的结果,例如:有一些类的初始化方法(如构造函数)可能会比较长,由于它们的圈复杂度一般比较低,理解和修改较为容易,因此通常没有必要去重构那些长的初始化方法。Mäntylä建议使用圈复杂度(Cyclomatic Complexity)和Halstead度量(Halstead Measures)去识别过长方法,因为它们可以度量操作数和操作符的个数,并且提供了一些重要的有关方法复杂性的信息。根据Mäntylä的建议,最好的度量过长方法的度量指标应该是由源代码行数(NLOC)、圈复杂度和Halstead度量组合而成的一个多项式度量指标。

           Checkstyle和PMD等工具探测过长方法用的是最简单的源代码行数(NLOC),但是使用了不同的阈值,例如PMD的阈值为100而Checkstyle的阈值是150。JDeodorant使用了切片技术来判断一个类是否满足Extract Method(提取方法)重构时机。

     

    (6) 过长参数列表 (Long Parameter List)

           过长参数列表是指一个方法的参数列表太长以致难以理解。

           过长参数列表的探测可以通过统计每个方法中参数的个数来实现。 探测过长参数列表的要点在于参数个数阈值的设定。例如,在PMD中默认的阈值数量为10,而在Checkstyle中为7。

     

    【作者:刘伟  http://blog.csdn.net/lovelion】 

    展开全文
  • 常用数据分析方法总结

    千次阅读 2019-11-02 14:06:23
    最近优化一个画像产品,用到一些数据分析方法,这里总结一下。 主要参考:https://www.jianshu.com/p/809fb2261b23,补充一些细节 一、描述统计 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...
  • 统计学常用的数据分析方法总结

    千次阅读 2019-10-31 15:54:45
    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。 集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布? 离中趋势...
  • 采用误差反向传播(BP)算法构造层神经网络(ANN)结构,通过遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化,并将该定量分析模型与LIBS技术有机结合,实现了元素含量的高精度检测。对土壤中的Ba和Ni元素进行定量检测,...
  • 数学建模方法详解--三种常用算法 一、层次分析法 层次分析法[1] (analytic hierarchy process,AHP)是美国著名的运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代初首先提出的一定性与定量分析相结合的多准则决策方法[2,...
  • 论文中常用的20研究方法

    万次阅读 2018-09-01 23:03:59
    调查法调查法是科学研究中最常用方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法,它综合运用历...
  • 良结构系统 指机理明显的系统它可以用较明确的 数学模型描述有较现成的定量方法可以计算出系统 的行为和最佳结果霍尔的维结构模式主要适 用于解决良结构的系统 不良结构系统 指机理尚不清楚的系统它较难用数 学...
  • 1 描述统计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。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析...
  • 统计学常用的数据分析方法大总结

    千次阅读 2020-05-13 09:07:40
    来源:知乎作者:阿平一、描述统计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。描述统计分为集中趋势分析和离中...
  • 数学建模的13种常用方法

    千次阅读 2020-11-26 19:44:06
    美国运筹学家在上世纪70年代初,为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题是,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一层次权重决策分析方法。 2.特点: 在对复杂的...
  • 1 描述统计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。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析...
  • 常用的数据分析图表及方法介绍

    千次阅读 2019-01-21 12:04:07
    也许你是一位管理客户的负责人,当你看到客户响应率降低,你想知道原因;...无论出现什么问题,找出导致问题的原因以及如何解决问题现在都是你的首要任务。下面我们就来谈谈最常用的...展现目标完成情况的分析方法 • ...
  • 作者:阿平@zhihu来源:知乎一、描述统计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。描...
  • 作者:阿平@zhihu来源:知乎一、描述统计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。描...
  • 一、描述统计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。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势...
  • 种常用的加解密的方法

    千次阅读 2016-08-25 10:42:47
    和安一起解决视频加密的需求,了解了一些相关的视频加解密的方法,故把相关的知识贴在这里 1. 全部加密(Naive Algorithm) 也就是使用标准 加密方法(比如DES)加密整个视频流。将视频比特流同传统的文本数据同样...
  • 对于大 OME 数据分析,我们整合了常用定量方法,描述了我们量化和分析与细胞或细胞器空间坐标模型相关的生物标记的新策略,并提出了开源 OME-3 维重建 (OME-3DR) ,一基于 OME 数据的灵活、可编程和面向批处理的...
  • 数学建模13常见方法

    万次阅读 多人点赞 2018-11-24 10:22:00
    下面来介绍一下数学建模大赛中常用的13中建模方法: 1、层次分析法,简称AHP,是指将与决策总是有关的元素分解成目标、...课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一层次权重决策分析方法。 2、多...
  • 风险贷款的定量分析

    千次阅读 2013-05-26 21:22:12
    分散策略是贷款人管理贷款信用风险的一种常用而且有效的策略。贷款分散化分散了贷款风险,最终能达到降低贷款风险的目的。贷款越分散,根据概论中独立事件的乘法法则,所有贷款同时成为呆帐的概率就越小,而且贷款越...
  • 比特币交易全景图定量分析

    千次阅读 2017-06-05 14:23:13
    摘要:比特币方案是一罕见的例子,一个大规模的全球支付系统,在这个系统中所有的交易都是公开的(但是以一匿名的方式)。我们下载了这个方案全部的历史,并分析了它的许多相关交易图的统计特性。本文第一次回答...
  • 龙卷风图:是项目管理中用于在风险识别和定性分析之后,进行定量风险分析的技术----敏感性分析技术中最常用的一图表技术。 敏感性分析:敏感性分析有助于确定哪些风险对项目具有最大的潜在影响。它把所有其他不...
  • 外泌体的三种分离方法及其临床意义 外泌体的三种分离方法: / 方法 优势 劣势 超速离心法 利用分子的大小比重物理法离心; 较常用方法,可...
  • 在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一层次权重决策分析方法。 多属性决策是现代决策科学的一个重要组成部分,它的...
  • 下面我们来看一下几常见荧光定量 PCR 检测方法。 1SYBR Green I 检测模式 SYBR Green I 是一能与双链 DNA 结合发光的荧光染料。其与双链 DNA 结合后, 荧光大大增强。因此, SYBR Green I 的荧光信号...
  • 常用近红外光谱预处理方法简介

    千次阅读 多人点赞 2019-07-10 19:04:11
    快速测定样品中一或多种化学成分含量和特性的新物理测定技术,具有样品用量少,样品无损失,分析速度快,同时测定多指标,无废物污染以及成本低、利用率该等常规方法无法比拟的优点。 近红外光谱采集到的光谱...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 15,989
精华内容 6,395
关键字:

常用的三种定量分析方法