精华内容
下载资源
问答
  • 为了研究元件故障发生概率与影响故障因素之间的因果关系,基于因素空间理论的基本思想,在空间故障树框架内提出了影响因素和目标因素因果逻辑关系的两种推理方法,即状态吸收法和状态复现法。前者尽量使最终推理结果...
  • 本文在MIT在线课程《3.Data Analysis ...本篇是四篇系列文章的第一篇,主要解读因果关系定义与潜在结果分析框架。什么是因果关系我们经常做出的因果陈述(Causal Statements),比如: ▫ 因为她吃了药,所以她头疼好...

    本文在MIT在线课程《3.Data Analysis for Social Scientists》中Causality(因果关系)部分课程的课件基础上,补充了相关信息、增加了个人理解,详细介绍了因果关系的本质及其实践。

    本篇是四篇系列文章的第一篇,主要解读因果关系定义与潜在结果分析框架。

    什么是因果关系

    我们经常做出的因果陈述(Causal Statements),比如:

    ▫ 因为她吃了药,所以她头疼好多了

    ▫ 因为她上了MIT,所以她找到了好工作

    ▫ 因为她是非裔美国人,所以她没有获得面试机会

    这些因果陈述到底想表达什么意思呢?这些陈述中暗含着一个反事实(counterfactual)的世界(类似平行宇宙的想法)。不同的行为发生了,对应上面三个例子:

    ▫ (反事实)她没有吃药

    ▫ (反事实)她没有上MIT,她可能做了其它事情(可做了什么在陈述中并没有明确指出)

    ▫ (反事实)这里意思不完全清楚,是改变的她的种族?还是改变人们在做聘用决定时关于种族的看法?

    总体来说,当我们思考因果关系时,我们考虑的是操作(干预)一个“因”的可能效果,假如我们干预或不干预这个“因”,然后什么会发生。

    因果关系可以被证明吗?

    在经济和社会科学领域,许多我们想回答的问题是因果问题:移民是否降低了本地工人的工资?贸易是否增加了不平等?在美国和墨西哥之间建立隔离墙是否能阻止移民?所以在社会科学领域的许多数据科学目标是回答“因”与“果”的问题。

    但是,针对一些重要但非因果问题时,因果分析没什么用。例如,我们可能感兴趣识别在学校儿童存在危险的早期预兆信号,这样我们可以集中努力解决它们。谷歌会希望基于人们的搜索模式预测他们对什么东西感兴趣,从而向他们提供他们更可能感兴趣的广告。此时更关注的是相关关系。

    统计学分析因果关系使用了因果推断(Causal Inference),提到推断就涉及证明问题,有学者认为统计学不能被“证明”因果,只有“相关”是可以被证明。

    有一个很有名的例子,叫做 Yule-Simpson’s Paradox。有文献称,Karl Pearson 很早就发现了这个悖论——也许这正是他反对统计因果推断的原因。此悖论表明,存在如下的可能性:X和Y在边缘上正相关(处理效果为正),但是给定另外一个变量Z后,在Z的每一个取值上,X和Y都负相关。下表是一个数值的例子,处理对整个人群有 “正作用”,奇怪的是,处理对男性有 “负作用”,对女性也有 “负作用”。一个处理对男性和女性都有 “负作用”,但是他对整个人群却有 “正作用”:悖论产生了!

    上面的例子是人工构造的,在现实中,也存在不少的实例正是 Yule-Simpson’s Paradox。比如,UC Berkeley 的著名统计学家 Peter Bickel 教授 1975 年在 Science 上发表文章,报告了 Berkeley 研究生院男女录取率的差异。他发现,总体上,男性的录取率高于女性,然而按照专业分层后,女性的录取率却高于男性(Bickel 等 1975)。

    在统计上,这具有重要的意义—变量之间的相关关系可以完全的被第三个变量 “扭曲”。更严重的问题是,我们的收集的数据可能存在局限性,忽略潜在的“第三个变量” 可能改变已有的结论,而我们常常却一无所知,虽然对已知的可以通过实验设计以避免。鉴于 Yule-Simpson 悖论的潜在可能,不少人认为,统计不可能用来研究因果关系。

    在做因果关系研究时,经常用到假设检验、P值以及推导出的统计学意义。一般认为P≤0.05或者P≤0.01就有显著性差异,研究就有统计意义。但,最新一期2019年3月份的Nature杂志发表了三位统计学家的一封公开信,他们号召科学家放弃追求“统计学意义”,并且停止用统计学中常见的P值作为判断标准。统计学上无显著的结果并不能“证明”零假设;统计上显著的结果也没有“证明”某些其他假设。标题犹如战斗檄文一样令人振奋。在文章发出不到24小时,就有250多人签名支持,一周之内吸引了超过800名研究人员共同反对。

    文中总结并不是要抛弃P值与相关的统计方法,而是要彻底理解统计因果分析的内涵,从而在证明因果方面的保持谨慎。研究人员可以从教育自己对统计的误解开始,最重要的是在每项研究中从多个角度考虑不确定性。

    在大数据时代,之前大家过于关注易于被证明的相关关系而忽略了因果,关于因果关系和相关关系的讨论,业内已经进行很久,但是因果对于洞察和预测的价值更大,现在在大数据领域,对于因果应该被重新重视起来,了解因果分析对大家正确理解各种研究结果与数据分析也非常有帮助。

    因果分析关系框架:潜在结果框架

    潜在结果框架(Potential Outcome Framework)这个模型由哈佛统计学家Donald Rubin提出。在思考随机对照试验(Randomized Controlled Trials, RCT)和更一般的因果关系时非常有用。这不是在社会科学中思考因果关系的唯一(或最普遍的)方式,在社会科学中SEM(结构方程模型Structural Equation Modeling)更普遍。但是潜在结果框架越来越普及,并且越熟悉它,越能在两者之间切换。

    潜在结果框架又称为Rubin因果模型(Rubin causal model, RCM)或者Neyman–Rubin因果模型。

    (参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Rubin_causal_model)

    Rubin Causal Model分析框架有三个基本的要素:

    • 潜在结果(Potential Outcome)

    • 个体处理稳定性假设(Stable Unit Treatment Value Assumption,SUTVA)

    • 分配机制(Assignment Mechanism)。

    (参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/33299957)

    潜在结果与因果效应定义

    01、潜在结果

    潜在结果:给定一个单元,和一系列动作,我们把一个“动作-单元”确定为一个潜在结果。“潜在(potential)”这个词表达的意思是我们并不总是能在现实中观察到这个结果(outcome),但原则上它们可能发生。

    考虑“潜在结果”这个术语迫使我思考“反事实”(counterfactual),因为我们想知道在那个空间(Space)定义潜在的结果,从而帮助我们提出良好定义的因果问题,或判断怎样才是良好定义的因果问题。针对开头的三个因果关系陈述的例子:

    • 第一个例子是个比较相对清晰的例子:吃了药对应的反事实是没吃药,有时我们把“没吃药”作为“控制组”并且把“吃了药(control group)”作为“实验组(treatment group)”;

    • 第二个例子相对有一点不清楚:她不去大学的替代选择是什么呢?

    • 第三个例子更不清楚:如果她是另一个种族什么会发生,那是什么呢?有哪些不同的方式?

    在下一个单元介绍随机对照试验(RCT)设计时会第二和第三例子如何定义更易于实验的潜在结果与具体的RCT设计。

    02、因果效应的定义

    对于任何一个单元,“处理(treatment)”与“不处理(without treatment)”这两个潜在结果之间的差别就是处理的因果效用(Causal Effect),或者说处理效果(Treatment Effect)。

    因果效应定义为:(处理)-(不处理),表达式中括弧内的是干预动作,Y表示这个动作的效果。

    头疼的例子中存在四种可能性(possibilities):(下面表达式中括弧内的是干预动作,Y表示这个动作的效果,等号后面为效果的值)

    • Y(吃了阿司匹林)=不头疼;Y(没吃阿司匹林)=头疼

    • Y(吃了阿司匹林)=头疼;Y(没吃阿司匹林)=头疼

    • Y(吃了阿司匹林)=不头疼;Y(没吃阿司匹林)=不头疼

    • Y(吃了阿司匹林)=头疼;Y(没吃阿司匹林)=不同头疼

    对应的治疗效果是:

    • 使头疼消失了(即有效,证明因果关系陈述成立)

    • 没有效果

    • 没有效果

    • 阻止头疼消失(反效果、负效果,虽然不常见但原则上存在这种可能性)

    03、因果推断的基础问题

    “因果推断的基础问题”(Holland, 1986)是对于同一个单元最多只有一个潜在结果被实现而能被观测到,总有一个缺失值。因果效应(Causal Effect)是在同一个时间(处理后)对同一个单元的对比,处理效果(Treatment Effect)的计算依赖于所有的潜在结果(Potential Outcomes)而不仅仅依赖于实际观测到的结果。

    因此,对于处理效果的估计(Estimation),未来对我们观测到的结果进行对比,我们将需要许多个单元的数据。(在这个讨论中对同一个人不同时间的两次不同测量是两个不同的单元)

    了解(或假设)一些潜在结果(而不是其它的结果)被实现的方式是非常关键的,这个方式会在下一单位分配机制中马上就会被讨论。

    个体处理稳定性假设(SUTVA)

    01、引入多个单元后存在的问题

    当考虑多于一个单元时,事情会很快变得复杂。假设Esther和David都在一个办公室,并且都在为这门课准备教案。两个人可能同时头疼,并且两个都可以选择吃(或不吃)阿司匹林。现在每个人都有四种潜在结果:

    Y(EA, DN), Y(EA,DA), Y(EN, DN), Y(EN, DA)。

    (E指Esther,D指David,A指吃阿司匹林,N指不吃阿司匹林)

    在这种情形下,就有种不同的比较,针对以上四种潜在结果的两两比较。当我们添加更多的单元时,我们就添加了更多的潜在比较:我们将永远不会获得足够的数据去估计我们想要的东西。

    Esther与David各有四种潜在结果和6种比较,两个人需要被分别编码,这里Y只是关于一个人的,比如Esther,也就是说会有一个表达式(比如Z替换Y)是关于David的。

    为什么是四种潜在结果?为什么两个人的行为要一起考察呢?是因为两者的行为存在可能的相互影响。同时这个影响因素不仅仅是因为治疗效果,如果仅仅因为治疗效果影响另一个人是否采取吃药的行动,那就可以减少(状态的)维度了,只进行Esther是否吃药的比较就可以了。影响的因素可能是,David说“对不起,我头疼做不了教案了”,那么我(Esther)要做更多的工作所以我就头疼了;或者,他(David)说他头疼,他抱怨,于是就让我头疼了。

    “我们将永远不会获得足够的数据去估计我们想要的东西”,这里表达是当引入更多单元后情况变得更糟糕了。具体是,当只有(Esther)一个人时,只需要进行一个人两个潜在结果(吃药与不吃药)的一个比较,并可以观测到一个数据点(一个人的一个实现),情况就是有1个数据点的1个比较,当然数据也是不够的;当增加另外一个人后,就需要进行4个潜在结果的6种比较,实际可以观测到两个数据点(两个人的各一个实现),所以情况变成是有2个数据点的6种比较,数据就更不够了,引入更多单元后情况没有改善。我们需要解决这个问题,我们解决这个问题的方式是用一个假设(SUTVA)。

    02、个体处理稳定性假设

    也许在头疼例子中自然的假设是:David的头疼不影响Esther,所以自然的假设是:任何单元的潜在结果(potential outcomes)不会随分配给其它单元的处理(treatment)而变化; 并且,对于每个单元,没有导致不同(潜在)结果的一个处理单元的不同形式或版本,即个体处理稳定性假设(Stable Unit Treatment Value Assumption, SUTVA)。

    具体就是,首先,排除(在经济学中被称为的)外部效应或溢出效应,即该效应一个人的处理(treatment)状态直接影响另一个人;其次,处理(treatment)被良好的定义,反事实(counterfactual)被良好的定义,例如种族的例子就不符合。如果处理A有三种形式,那么处理(treatment)应该被重新定义为A、B、C三种处理而不是一种。

    注:SUTVA超出了独立的概念。

    https://en.wikipedia.org/wiki/Rubin_causal_model#Stable_unit_treatment_value_assumption_(SUTVA)

    分配机制的重要性

    从现在开始假设SUTVA成立。那么阿司匹林的例子对David和Esther就简化为两种情况:每个人吃或不吃阿司匹林与另一个人做什么是不相关的。这个可以扩展到多个单元,从而可以做下面的定义:

    • 假设有一个人群,人数为N,被编号为i,取值1~N;

    • Wi代表第i个人被处理(treatment)还是不处理(without treatment),值为1表示被处理,值为0表示不处理;

    • Yi代表第i个人的效果,上标obs表示实际被观察到,上标miss表示实际没有被观察到;

    • 那么第i个人的效果存在下面四种可能:

    • 同时,依定义对于第i个人因果效应为:

    如果他在被处理组(treatment),Wi = 1,那么他这个个体不被处理情况的效果不会被观察到,即数据缺失;反之,如果他在不处理组(controled),Wi = 0,那么他这个个体被处理情况的效果不会被观察到,即数据缺失;所以对于单个个体的因果效应定义中总有一项数据会缺失,也就是同一个人只有一种情况被观察到。

    缺少数据的问题:我们只观察到,所以我们不能对一个人计算他的处理效果(treatment effect),我们需要设法从我们观测到的数据中推断关于的一些信息,但是为了做到这一点,了解分配机制的原理是非常必要的,即为什么一些人被处理而另一些人没有?

    下篇预告:

    在下一个单元中,首先将详细介绍如何基于观察数据构建处理效应估计以及估计中存在的选择性偏差原理,然后介绍如何通过随机化解决选择性问题以及RCT类型,并进一步说明本单元开头三个例子的RCT具体如何进行设计。

    参考资料汇总:

    [1]https://prod-edxapp.edx-cdn.org/assets/courseware/v1/6b6442916a97d7afc3e9f40801085486/asset-v1:MITx+14.310x+1T2019+type@asset+block/14310x_Lecture14_New_ToUpload.pdf

    [2] https://en.wikipedia.org/wiki/Rubin_causal_model

    [3] https://en.wikipedia.org/wiki/Rubin_causal_model#Stable_unit_treatment_value_assumption_(SUTVA)

    [4] 因果推断,选择偏误与随机试验https://zhuanlan.zhihu.com/p/33299957

    [5] 因果推断简介https://cosx.org/2012/03/causality1-simpson-paradox/

    [6] 大学统计学白上了?800多科学家联名反对“统计学意义”,P值该废了

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA%3D%3D&chksm=f1219b03c65612150ff28a7564a8a0e738e93aea401a02858feac8e0fe0d035cb6aed52b607c&idx=2&mid=2652041202&scene=0&sn=e077f6cfa985caab7e99ebab4a15113a&xtrack=1#rd

    [7]https://www.nature.com/articles/d41586-019-00857-9?from=singlemessage&isappinstalled=0#ref-CR4


    注:封面图来源于网络,如有侵权,请联系删除




    转载于:https://juejin.im/post/5ce370af518825312749a572

    展开全文
  • 浅谈过程和结果关系

    千次阅读 2017-03-01 11:57:52
    过程和结果是什么关系,这个似乎根本不需要...下面是几个过程和结果关系的实际例子: 1、一个肺癌患者得病的过程和最终确诊为肺癌这个结果; 【注解】如果没有长期吸烟、或者长期吸入粉尘等因素累积的过程,不会产生...

    过程和结果是什么关系,这个似乎根本不需要过多解释,完美的过程产生完美的结果,错误的过程产生错误的结果,不良的过程产生不良的结果,没有过程就没有结果,总之结果是怎样的,完全取决于过程。道理虽然可以这样讲,但很多时候我们未必能够做到知行合一。

    下面是几个过程和结果关系的实际例子:

    1、一个肺癌患者得病的过程和最终确诊为肺癌这个结果;

    【注解】如果没有长期吸烟、或者长期吸入粉尘等因素累积的过程,不会产生肺癌的结果;

    2、城市交通中的堵车现象和产生堵车这个结果的过程;

    【注解】如果市政道路资源充分、交通控制机制到位,车主遵守交通规则,不会出现堵车现象;仔细分析很多城市交通拥堵的现象可知,很多不良司机违反交通规则(包括逆行、越双黄线等)是导致交通堵塞部分原因;

    3、深圳一家企业怎样从几万元起家发展到年销售额达300亿美金的大公司;

    【注解】老板的眼光加上长期不懈的奋斗、和国际标杆企业结盟不断实施企业变革、不断完善管理方式,从国内市场拓展到国际市场,没有这个过程,哪来的300亿美金?

    4、刘翔从北京奥运会上发生伤病到重新上场需要近两年多时间;

    【注解】中国有句俗话叫“伤筋动骨100天”,人体生理机能的成长是有规律的,不可能突变,要重新上场参加比赛,刘翔必须等待两年时间,并且这两年必须完全按照医生的要求做,否则刘翔根本去不了伦敦;

    5、为什么客户经理张三能拿到100万的大单,李四连1万元的单子都拿不到?

    【注解】张三并不是从一开始就能达到100万大单的,他走到今天一定经过过挫折、失败、焦虑、痛苦、模仿、学习、总结、成长一直到成熟的过程,没有这个过程,天上不会掉馅饼给他;

    6、某企业的新产品上市周期为什么只有3个月,而它的对手通常需要2年多?

    【注解】去分析了解这个企业追求卓越的过程,看看他们是怎么管理产品研发周期的、看看他们是怎么激励员工的、看看他们是如何梳理和优化业务流程的、看看他们是如何关注客户的,答案就在这个过程中。

    生活、工作、社会上类似的例子,不胜枚举,其实结论只有一个:任何结果都是过程的产物,不存在任何例外。有人会说现实中歪打正着的事情也不少啊,我们仔细分析那个“歪打正着”的过程,你会发现,这其中一定也隐含了上述过程和结果的逻辑关系,即使某人中了六合彩,他也要通过首先产生买彩票的想法、实际购买彩票、关注开奖结果、领奖这样的过程不是吗?

    目前国内很流行的“卓越绩效管理模式”,其实是美国国家质量奖(也叫马尔科姆.波多里奇国家质量奖)的核心价值体系内容,这个模式的核心就是强调过程管理,其管理框架中8个管理要素都要求通过过程管理和实施来完成和进行评价。湖北省开展的长江质量奖也是基于这种模式,评奖工作已经开展了3年,基于这种思想的中国国家质量奖也正在酝酿中,估计明年即将全面展开,据悉首批获奖和提名企业分别是10个。

    让我们期待中国国家质量奖尽早出台,让过程管理文化在中国企业逐渐形成、成长并最终走向成熟。


    http://group.vsharing.com/Article.aspx?aid=1652901  

    更多精彩>>>

    展开全文
  • 多元线性回归分析理论详解及SPSS结果分析

    万次阅读 多人点赞 2017-05-17 16:23:23
    当影响因变量的因素是多个时候,这种一个变量同时与多个变量的回归问题就是多元回归,分为:多元线性回归和多元非线性回归。这里直说多元线性回归。对比一元线性回归: 1.1多元回归模型: y=β0+β1x1+β2x2+…+β...

    当影响因变量的因素是多个时候,这种一个变量同时与多个变量的回归问题就是多元回归,分为:多元线性回归和多元非线性回归。这里直说多元线性回归。对比一元线性回归:

    1.1多元回归模型:

    y=β0+β1x1+β2x2++βkxk+ε

    1.2多元回归方程

    E(y)=β0+β1x1+β2x2++βkxk

    1.3估计的多元回归方程

    y^=β0^+β1^x1+β2^x2++βk^xk

    2.1**对参数的最小二乘法估计:**
    和一元线性回归中提到的最小二乘法估计一样、这不过这里的求导变量多了点、原理是一样的、这里需要借助计算机求导、就不写了。

    3 回归方程的拟合优度:

    3.1 多重判定系数:(Multiple coefficient of determination)

    R2=SSRSST=1SSESST

    注解:
    (1 ) 对于多重判定系数有一点特别重要的需要说明:自变量个数的增加将影响到因变量中被估计的回归方程所解释的变量数量。当增加自变量时,会使预测误差变得较小,从而减小残差平方和 SSE 。自然就会是 SSR 变大。自然就会是 R2 变大。这就会引发一个问题。如果模型中增加一个自变量,即使这个自变量在统计上并不显著, R2 的值也会变大。因此为了避免这个问题。提出了 调整的多种判定系数(adjusted multiple coefficient of determination):
    R2a=1(1R2)(n1nk1)

    R2a 同时考虑了样本量 (n) 和模型中自变量的个数 (k) 的影响,这就使得 R2a 的值永远小于 R2 ,而且 R2a 的值不会因为模型中自变量的个数增多而逐渐接近于 1 .
    (2 ) R2 的平方根成为多重相关系数,也称为复相关系数, 它度量了因变量同 k 个自变量的相关程度
    3.2 估计标准误差
    同一元线性回归一样,多元回归中的估计标准误差也是误差项 ε 的方差 σ2 的一个估计值,
    se=SSEnk1=MSE

    4. 显著性检验

    在此重点说明,在一元线性回归中,线性关系的检验 (F) 和回归系数的检验 (t) 是等价的。 但是在多元回归中,线性关系的检验主要是检验因变量同多个自变量线性关系是否显著,在 k 个自变量中,只要有一个自变量与因变量的线性关系显著, F 就能通过,但这不一定意味着每个自变量与因变量的关系都显著。回归系数检验则是对每个回归系数分别进行单独的检验,它主要用于检验每个自变量对因变量的影响是否都显著。如果某个自变量没有通过检验,就意味着这个自变量对因变量的影响不显著,也许就没有必要将这个自变量放进回归模型中。
    4.1 线性关系的检验
    步骤:
    (1):提出假设

    H0:β1=β2==βk=0

    H1:β1,β2,=βk0

    (2):计算检验的统计量F.
    F=SSR/kSSE/(nk1)F(k,nk1)

    (3):作出统计决策。
    4.2 线性关系的检验
    步骤:
    (1):提出假设
    H0:βi=0

    H1:βi0

    (2):计算检验的统计量F.
    ti=βi^sβi^t(nk1)

    (3):作出统计决策。

    5.1 多重共线性

    多重共线性:当回归模型中两个或两个以上的变量彼此相关时,则称回归模型中存在多重共线性。
    多重共线性的判别:
    (1)模型中中各对自变量之间显著相关
    (2)当模型的线性关系检验 (F) 显著时,几乎所有的回归系数 βi t 检验却不显著。
    (3)回归系数的正负号与预期的相反。
    (4)容忍度(tolerance) 与 方差扩大因子(variance inflation factor, VIF).
    容忍度:某个变量的容忍度等于 1 减去该自变量为因变量而其他 k1 个自变量为预测变量时所得到的线性回归模型的判定系数。即 1R2i 。 容忍度越小,多重共线性越严重。通常认为 容忍度小于 0.1 时,存在严重的多重共线性。
    方差扩大因子:容忍度的倒数。 因此, VIF 越大,多重共线性越严重,一般认为 VIF 的值大于10时,存在严重的多重共线性。

    5.2 多重共线性的处理

    常见的两种办法:
    (1)将一个或多个相关的自变量从模型中剔除,使保留的自变量尽可能不相关。
    (2)如果要在模型中保留所有的自变量,那么应该:
    (2.1)避免根据 t 统计量对单个参数 β 进行检验,
    (2.2)对因变量 y 值的推断(预测和估计)限定在自变量样本值的范围内。

    5.3选择变量避免共线性的几种方式,

    在建立回归模型时,我们总是希望用最少的变量来说明问题,选择自变量的原则通常是对统计量进行显著性检验,检验的根据是:将一个或一个以上的自变量引入回归模型中时,是否使残差平方和 (SSE) 显著减少,如果增加一个自变量使残差平方和 (SSE) 显著减少,则说明有必要将这个变量引入回归模型中,否则,没有必要将这个变量引入回归模型中。确定在模型中引入自变量 xi 是否使残差平方和 (SSE) 显著减少的方法,就是使用 F 统计量的值作为一个标准,以此来确定在模型中增加一个自变量,还是从模型中剔除一个自变量。
    变量选择方式:
    5.3.1 向前选择;
    第一步: 对 k 个自变量分别与因变量 y 的一元线性回归模型,共有 k 个,然后找到 F 统计量的值最大的模型及其自变量 xi 并将其首先引入模型。
    第二步: 在已经引入模型的 xi 的基础上,再分别拟合 xi 与模型外的 k1 个自变量的线性回归模型,挑选出 F 值最大的含有两个自变量的模型, 依次循环、直到增加自变量不能导致 SSE 显著增加为止,
    5.3.2向后剔除
    第一步:先对所有的自变量进行线性回归模型。然后考察 p<k 个去掉一个自变量的模型,使模型的SSE值减小最少的自变量被挑选出来从模型中剔除,
    第二步:考察 p1 个再去掉一个自变量的模型,使模型的SSE值减小最少的自变量被挑选出来从模型中剔除,直到剔除一个自变量不会使SSE值显著减小为止,这时,模型中的所剩自变量自然都是显著的。
    5.3.3逐步回归
    是上面两个的结合、考虑的比较全,以后就用这个就可以。


    具体的分析过程、咱们以spss的多元回归分析结果为例。

    展开全文
  • 实时数据库,内存数据库,关系型数据库比较

    万次阅读 多人点赞 2018-09-26 18:55:10
    内存数据库 内存数据库就是将数据放在内存中直接操作的数据库,它利用内存的读写速度比磁盘快、内存是随机访问而磁盘是顺序访问...采用关系模型建立起来的数据库叫做关系数据库。关系数据库是建立在集合代数基础上...

    内存数据库

    内存数据库就是将数据放在内存中直接操作的数据库,它利用内存的读写速度比磁盘快、内存是随机访问而磁盘是顺序访问这两个特点,将数据保存在内存中,在内存中模仿建立表结构和索引结构并针对内存特性进行优化,相比从磁盘上访问,内存数据库访问较快。

    关系型数据库

    数据库是指按照一定数据结构和模型来组织、存储和管理数据的仓库。采用关系模型建立起来的数据库叫做关系数据库。关系数据库是建立在集合代数基础上,应用数学方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。

    实时数据库

    实时数据库概述

    实时数据库是采用实时数据模型建立起来的数据库,用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物,利用数据库技术来解决实时系统中的数据管理问题,同时利用实时技术为实时数据库提供时间驱动调和资源分配算法。主要应用于工业监控,如:电力、石化、化工、钢铁、冶金、造纸、交通控制和证券金融等工业领域的监控。。概括地讲,实时数据库系统有如下特点:

    1. 时间约束:
      实时数据库是其数据和事务都有明确的时间限制的数据库。在实时系统中,具有时间约束的数据主要是来自于外部的动态数据,以及由这些数据求导出的新的数据。数据库中的数据必须如实反映现场设备的运行情况。
    2. 事务调度:
      实时数据库系统的正确性不仅依赖于事务的逻辑结果,而且依赖于该逻辑结果所产生的时间。事务调度既要考虑事务的执行时间,也要考虑事务的截止期、紧迫程度等因素。
    3. 数据存储:
      实时数据库主要承担系统所有实时数据的存储和管理,为相关的功能提供快速、正确的实时信息。为了达到实时性,实时数据库在系统运行过程中,应常驻内存,以保证读取速度。对于实时性要求不高的数据可存放在外存储空间。因此,在实时数据库设计时,要妥善处理时间与存储空间的矛盾,以保证系统的实时性。
    4. 数据在线压缩:
      在实际的数据存储中,实时数据库还要解决如何高效处理海量数据的问题。如果数据被原封不动地存储势必需要大量内存和磁盘空间以及耗费大量的时间,因此必须对实时数据进行在线压缩存储。

    实时数据库的实现原理

    http://www.360doc.com/content/11/0422/11/6295074_111482939.shtml

    实时数据库常用压缩算法介绍
    https://www.cnblogs.com/liguangsunls/p/7207265.html

    比较项目实时数据库关系数据库内存数据库说明
    应用领域应用于电力、石油、化工等流程工业和生产领域,适用于处理不断更新、快速变化的数据及具有时间限制的事务处理应用于应用于电子商务、事务性管理、金融管理,网络游戏等领域更多的应用与电信,证券,网络游戏等领域
    开发目的处理实时变化的数据。维护数据的实时性、真实性,满足工业生产管理、实时应用的需要处理永久、稳定的数据。维护数据的完整性、一致性,很难处理有关数据及其处理的定时限制,因此不能满足工业生产管理实时应用的需要比关系型数据库的实时性有了些提高
    表结构以时间序列方式对数据进行存储,以资产表的方式对数据进行访问以二维表格对数据进行存储和访问文档形式,或key,value的方式存储
    读写速度(记录/ 秒)500000300050000实时数据库的读写速度要比关系数据库快几百倍
    历史数据压缩实时数据库的数据压缩功能极大地减少了所占用的存储空间
    磁盘空间占用率4G空间能存贮30万个测点的每秒变化一次的历史数据(不带索引)200小时同等条件下,关系数据库5小时的数据就达到4G磁盘空间不详
    数据恢复功能关系数据库的数据恢复功能以消耗系统资源和牺牲系统性能为代价
    展开全文
  • 原因结果的产生者,而结果原因结果。 例如“饥饿是年轻婴儿哭泣的最常见原因。” 原因是“饥饿”,结果是“哭泣”。 当前的工作集中在从医学领域文本中检测和提取因果关系。 从检测因果关系的角度来看,...
  • 由于事故组织层面原因分析具有很强的主观性,为了使判定过程更加合理具体,基于"2-4"模型理论,...结果表明,关联要素对已知根源原因要素的覆盖程度为100%。以此验证事故组织层面原因关系描述的正确性及判定方法的有效性。
  • 因果关系:正句和偏句之间是原因结果关系的句子。偏句说明原因,正句说明结果。一般是偏句在前,正句在后。因果复句分为说明因果句和推论因果句两类。 条件关系属于思想中命题的某种逻辑关系,因果关系属于对...
  • 利用格兰杰因果检验,从数理关系角度定量分析了林业经济发展与平均气温、降水量、湿度、日照时数等气候因素之间的因果关系结果表明:林业生产总值与降水量、气温、湿度之间,具有单向因果关系;林业生产总值与日照...
  • 一、关系数据结构及形式化定义 1、关系 关系模型的数据结构非常简单,只包含单一的数据结构——关系。在用户看来,关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。 1.1域 域是一组具有相同数据类型值的集合。 ...
  • 协助属下要从理清工作目的、期望、成果角度出发,否则将只是寄望奇迹。建立良好的关系需要长时间的培养和经营。
  • 宿舍人际关系的质量是影响大学生心理健康水平的重要因素。部分高职学生宿舍人际关系不和谐,经常发生内部矛盾。调研结果显示,对宿舍的心理定义、生活作息习惯、公共支出、集体活动、矛盾处理、心理交谈等与高职学生...
  • 而与此相对应的,其他的多数的语言,比如C,C#,Java等等,都是通过对应的大括号之类的符号,来决定的代码的逻辑关系的。 把上述Python代码,写出类似于的C等语言的代码,就可以写成: ? ...
  •  OPM是一种战略执行框架,通过应用项目管理、项目集管理、项目组合管理及组织驱动实践,不断地以可预见的方式取得更好的绩效、更好的结果及可持续的竞争优势,从而实现组织战略。  项目组合、项目集和项目管理...
  • 根据181份调查问卷的统计结果,将19个影响因素划分为5个因子,然后根据序关系法对19个影响因素的权重进行计算,结果发现二级指标重要度排序为:显著度>易遵守性>适用性>可理解性>可避免性,排名前三的三级指标分别为设定...
  • 关系数据库与非关系数据库的区别

    万次阅读 2018-11-01 20:50:59
    当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。 nosql和关系型数据库比较? 优点: 1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源...
  • 关系型和非关系型数据库的区别

    千次阅读 2018-11-19 16:57:56
    当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。 nosql和关系型数据库比较? 优点: 1)成本:nosql数据库简单易部...
  • 通过调查访谈、文献资料、数理统计等方法对四川省四所体育院校部分体育专业学生进行人格测试, 分析学生人格因素与学习成绩的关系, 结果表明:自信心、成就动机与学习成绩之间成正相关, 心理适应、人际交往、冲动倾向...
  • 云计算背后的秘密:NoSQL诞生的原因和优缺点 我本来一直觉得NoSQL其实很容易理解的,我本身也已经对NoSQL有了非常深入的研究,但是在最近准备YunTable的Chart的时候,发现NoSQL不仅非常博大精深,而且我个人对...
  • 煤矿井下作业人员工作压力为中介变量,煤矿井下作业人员的不安全行为为内生变量,构建了"个体因素、工作压力与不安全行为的关系模型"并运用结构方程建模的方法进行了实证研究,实证结果表明个体因素、工作压力对不安全...
  • 中文实体关系抽取实践

    万次阅读 多人点赞 2019-07-17 16:21:04
    前言 本篇博客主要讲NLP中的关系抽取,聚焦点中文,没有...关系抽取有限定关系抽取和开放关系抽取,这里主要说限定关系抽取即分类问题 其过程常常又有监督学习和半监督学习,这里主要讲利用深度学习进行的监督学...
  • 因果关系的判断?

    千次阅读 2020-06-29 15:56:45
    最简单的方法是从相关性,先后顺序,排除干扰因素三个方面下手 简化版: 1. 两件事(A与B)相互关联(Association) 2. A的发生可以预测B的发生(Prediction) 3. 排除其他可能的混淆变量(Excluding Confounding ...
  • 烟叶4个主要分级因素与油份关系的实验分析,汤鹏,李江有,本文通过对30个烟叶样品进行实测,对烟叶成熟度、身份、结构和色度4个主要分级因素和油份之间的关系进行了分析和陈述。实验结果
  • 关系代数运算

    万次阅读 多人点赞 2018-06-29 11:14:18
    转自点击打开链接关系代数的运算是一种数学运算,你主要功能是通过这种数学运行来指导数据库在关系操作上的程序实现。如图所示,下面是关系代数的操作,上面是对应的SQL语句。如果我们熟悉关系代数的操作那么就很...
  • SQL 编程思想:一切皆关系

    万次阅读 多人点赞 2020-03-01 21:52:02
    关系模型定义了单一的数据结构:关系,也就是二维表。SQL 是一种面向集合的编程语言,它操作的对象是集合,操作的结果也是集合。在 SQL 中,一切皆关系
  • 研究表明,正念与与幸福... 结果表明,个人生活满意度部分地介导了正念和关系质量之间的关联,但其他因素也促成了这种关联。 讨论了可能的其他中介因素和可能的将来研究的思路,这些思路和思路可能有助于阐明这种联系。
  • 关系抽取总结

    万次阅读 2018-05-30 14:40:59
    基本介绍基本定义关系抽取: 从一个句子中判断两个entity是否有关系,一般是一个二分类问题,指定某种关系关系分类: 一般是判断一个句子中 两个entity是哪种关系,属于多分类问题。常用数据集ACE 2005:...
  • 如何从庞大且杂乱无序的网络舆情数据中准确有效地发现多个安全事件之间隐藏的关联关系并做出及时反应,对挖掘具体安全事件发生的深层次或根本原因、正确处理国际关系、维护公共安全具有十分重要的现实意义。...
  • 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。   ==========================优缺点分析如下================================...
  • 【转】关系抽取(分类)总结

    千次阅读 2018-11-06 09:47:26
    2018.10.14更新: 增加全监督关系抽取PCNN的复现代码: PCNN. 2018.07.08更新: 增加对远程监督两份数据集补充实验对比: 关系抽取实验. 2018.04.04更新:增加对NYT+Freebase数据集的两个版本的说明 对近几年(到...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 773,081
精华内容 309,232
关键字:

原因结果关系