个自变量中，只有“教育水平”这个变量能够作为“分类协变量” 因为其它变量都没有做分类，本例中，教育水平分为：初中，高中，大专，本科，研究生等等, 参考类别选择：“最后一个” 在对比中选择“指示符”...“否” 分别用值“1“和“0”代替， 在“分类变量编码”中教育水平分为5类， 如果选中“为完成高中，高中，大专，大学等，其中的任何一个，那么就取值为 1，未选中的为0，如果四个都未被选中，那么就是”研究生...“ 频率分别代表了处在某个教育水平的个数，总和应该为 489个 1：在“分类表”中可以看出： 预测有360个是“否”（未违约） 有129个是“是”（违约） 2：在“方程中的变量”表中可以看出：最初是对...（卡方统计量） = ∑（观测值频率- 预测值频率）^2 / 预测值的频率 举例说明一下计算过程：以计算 “步骤1的卡方统计量为例 “ 1：将“Hosmer 和 Lemeshow 检验随即表”中“步骤1...“0” 大部分都是“未违约”的客户，（大约500多个客户，未违约） 预测也很准 在运行结束后，会自动生成多个自变量，如下所示： 1：从上图中可以看出，已经对客户“是否违约”做出了预测，上面用颜色标记的部分
p=3715 统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。 什么是列联表？...列联表提供关于两个分类变量的测量的整数计数。...最简单的列联表是一个2 × 22×2 频率表，由两个变量产生，每个变量有两个级别： 组/观察 观察1 观察2 第1组 ñ1 ，1ñ1，1 ñ1 ，2ñ1，2 第2组 ñ2 ，1ñ2，1 ñ2 ，2ñ2，...2 给定这样一个表格，问题是第1组是否表现出与第2组相比的观测频率。...这是测试统计的分布χ2χ2 测试 ## [1] 7.900708e-07 由于p值小于0.05，我们可以在5％显着性水平上拒绝测试的零假设（断裂的频率独立于羊毛）。
连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表，条形图 两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量...： 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量x变化。...一种方法是使用cut()函数，另外可以使用lattice包中的函数将连续型变量转化为瓦块（shingle）数据结构，这样，连续型变量可以被分割为一系列（可能）重叠的数值范围。...这样就可以使用这个变量作为条件变量了 #连续型变量x将会被分割为#个区间，重叠度为proportion，每个区间内观测数相等 myx<- equal.count(x, number = #, overlap...Split/position 数值型向量，在一页上绘制多幅图形 Type 字符型向量，设定一个或多个散点图的绘图参数，（如p=点，l=线，r=回归，smooth=平滑曲线，g=格点） xlab/ylab
对应的数据变量表示类别，而不是数值数量，例如表型、队列成员、样本测序运行、调查应答评级等。当关注点是两个分类变量的水平（不同的值）之间的关系时，对应分析（CA）会用于分析列联表中类别的共现频率。...如果只有少数几个分类变量，那么可以对数值变量进行主成分分析处理，分类变量每个水平的平均值则可以通过投影为补充点（不加权）。...许多程序将变量的贡献作为标准输出; 不仅可以为单个轴线定义贡献值，还可以通过对选定成分相对应的值求和为多个DR轴定义贡献值。...图7.多域数据 为同一观测值定义的多个距离表上的DiSTATIS。可以从不同的数据类型(例如，基因表达、甲基化、临床数据)或从已知的数据生成分布中重新采样的数据来计算多个距离。...R、IPython和Jupyter notebook允许生成包含叙述文本、代码及其输出的完整分析报告，是保存所有步骤以及获得结果最方便的方法。
图1 【期望全距】栏用于确定检验值的取值范围，在此范围之外的取值将不进入分析。 【期望值】栏用于指定母体的各分类构成比，即期望频率npi的值。 2....【缺失值】栏，可在此栏内设置处理默认值的方式：【按检验排除个案】为系统默认选项，指在进行检验时，只排除参与检验的变量的默认值；【按列表排除个案】选项，表示剔除所有含有缺失值的个案。 3....在该对话框中，以frequency为加权变量，选择对其数据进行加权。 (3) 执行菜单栏中的【分析】→【非参数检验】→【旧对话框】→【卡方】命令。...结果解读 表1 描述性统计量表 表2 期望频率和观测频率表 表2显示出各个分组的观测频率和期望频率以及两者之间的差值，从表中可以看出，期望频率为80.5，Residual代表的是残差，最大残差为10.5...表3 卡方检验表 表3中x2=4.627，渐进方法的概率p值为0.866，远大于显著性水平0.05，因此可以接受原假设，证明该20面体是均匀的。
缺点：对于非正态分布的数据可能不准确，对异常值敏感。 卡方检验 (Chi-Square Test) 卡方检验用于比较两个或多个分类变量之间的关联性。...假设我们有一个二维列联表（contingency table），其中包含了两个分类变量的观测频数。...在卡方检验中，自由度的计算公式如下（以在卡方分布表中查找对应的临界值或计算 p 值）： 自由度的公式是根据卡方检验中的二维列联表的维度来确定的。在二维列联表中，行和列的数量分别为 r 和 c。...在二维列联表中，行和列的边际频数已知，所以我们只需要确定每个单元格的观测频数。一旦我们选择了 r 行 c 列个单元格的观测频数，其他单元格的观测频数就会被固定。...我们使用自由度来确定显著性水平，在这个例子中，自由度为 (2-1) × (3-1) = 2。 我们可以使用卡方分布表或统计软件来查找卡方统计量对应的显著性水平。
表1对DR方法的基本特性进行了分类和总结,表2中包含了本文中讨论的方法的稳定实现列表。...当对两个类别变量的层次(不同值)之间的关系感兴趣时，可将CA应用于联列表(由数据构造)，其内容是类别的共现频率。如果有两个以上的分类变量，MCA可以同时研究观察结果之间的关系和变量类别之间的关联。...最优缩放用类别的量化来替换类别变量的原始水平，这样新变量中的方差就最大化了。...许多程序将变量的贡献作为标准输出提供;这些贡献不仅可以定义为单个，也可以定义为多个DR轴，方法是将所选成分件对应的值相加。图3B为各变量对PC1的贡献率;请注意，贡献率并不包含有关相关性方向的信息。...保存所有工作步骤和获得的结果的最方便的方法是使用R、IPython或jupiter;这些应用程序允许您生成包含叙述文本、代码及其输出的完整分析报告。
链式方程进行的多元插补 通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。...默认情况下，线性回归用于预测连续缺失值。Logistic回归用于分类缺失值。一旦完成此循环，就会生成多个数据集。这些数据集仅在估算的缺失值上有所不同。...> md.pattern(iris.mis) 让我们了解一下这张表。有98个观测值，没有缺失值。Sepal.Length中有10个观测值缺失的观测值。...多重插补 该程序包还执行多个插补（生成插补数据集）以处理缺失值。多重插补有助于减少偏差并提高效率。...它是如何工作的 ？简而言之，它为每个变量建立一个随机森林模型。然后，它使用模型在观测值的帮助下预测变量中的缺失值。 它产生OOB（袋外）估算误差估计。而且，它对插补过程提供了高水平的控制。
我们当然需要利用模型来解释变量，但是我们也可以利用模型来预测结局，我们建立起来模型之后，可以通过个人的数据来计算这个人发生阳性事件的概率大小，从而最终给出结局分类，并且做出相应的对策。...我们首先考虑之前的高血压的例子，这个例子中共有8个分类组合的水平，我们为了方便后续的操作，我们把上一节的表列在这里： smoking obesity snoring n.tot n.hyp 1...#Tips：Age变量是用来做横轴的点，seq()函数生成等距元素的向量，这里年龄是从8-20岁，间隔为0.1，所以点连起来会很光滑。...在前面高血压的例子中，我们可以计算各组水平概率（下面的是实际概率）： > fitted(glm.hyp) 1 2 3 4 0.08377892...) # 我们把模型的预测值和其对应的原始观测值合并到一个数据框里 > pre.obs<-pre.obs[order(pre.obs$prob),] # 我们把所有预测和实际值对子按照预测概率的大小由小到大排序
一种同时处理连续数据和分类数据存在的方法称为“频率”方法，其中数据被分解为对应于分类变量假设值的子集（“单元格”），然后才将密度或位置应用于每个单元格中剩余的连续数据。...这个包含 n = 272 次观测的著名数据集由两个变量组成，以分钟为单位的喷发持续时间（以分钟为单位）和等待下一次喷发的时间（以分钟为单位）。...总共有n = 1008个观测值，以及两个变量，GDP和年份。首先，我们计算带宽。请注意，这可能需要一两分钟，具体取决于计算机的速度。...- nbw, tau = 0.50)R> mod.q0.75 plotR> lines(It$year, mode.q0.25quantile )此应用程序的一个很好的功能是解释变量是有序的，并且每年存在多个观测值。
一种同时处理连续数据和分类数据存在的方法称为“频率”方法，其中数据被分解为对应于分类变量假设值的子集（“单元格”），然后才将密度或位置应用于每个单元格中剩余的连续数据。...这个包含 n = 272 次观测的著名数据集由两个变量组成，以分钟为单位的喷发持续时间（以分钟为单位）和等待下一次喷发的时间（以分钟为单位）。...01 02 03 04 非参数条件PDF和CDF估计 我们考虑GDP增长，涵盖1951-1998年期间的21个地区。总共有n = 1008个观测值，以及两个变量，GDP和年份。...<- nbw, tau = 0.50) R> mod.q0.75 <- npq, tau = 0.75) 图绘制了生成的分位数估计值。...以下代码将生成图。 R> plot R> lines(It$year, mode.q0.25quantile ) 此应用程序的一个很好的功能是解释变量是有序的，并且每年存在多个观测值。
四、列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。...若所考虑的属性多于两个，也可按类似的方式作出列联表，称为多维列联表。 列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。...把实际出现的观测频数排列，以及比它呈现更多关联迹象的所有可能排列的条件概率都算出来并相加，若所得结果小于给定的显著性水平，则判定所考虑的两个属性存在关联，从而拒绝h0。...时间序列预测法的应用 系统描述：根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述； 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理...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
本次介绍： 卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。 如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。.../ 02 / 卡方检验 01 列联表 列联表是一种分类汇总表。 将待分析的两分类变量中的一个变量的每一个类别设为列变量。 另一个变量的每一个类别设为行变量，中间对应着不同类别下的频数。...实际频数就是单元格内实际的观测数量，实际频率的分母为总样本数。 期望频数为变量相互独立时的频数，通过期望频率计算得来，期望频率由实际频率得来。...卡方检验的原假设是期望频数等于实际频数，即两个分类变量无关，备择假设则是有关。 通过公式计算得出卡方统计量，其值服从卡方分布。 卡方分布图如下，横轴为卡方统计量值，纵轴为P值，n为自由度。 ?...卡方值为2.9167，P值为0.5719，取显著性水平为0.05，表明没有理由拒绝原假设。 即两个分类变量无关，是否违约与是否破产无关系。 / 03 / 总结 这里总结一下有关自由度的知识。
若所考虑的属性多于两个，也可按类似的方式作出列联表，称为多维列联表。 列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。...在r×с表中，若以pi、pj和pij分别表示总体中的个体属于等级Ai，属于等级Bj和同时属于Ai、Bj的概率（pi，pj称边缘概率，pij称格概率）,“A、B两属性无关联”的假设可以表述为H0：pij=...把实际出现的观测频数排列，以及比它呈现更多关联迹象的所有可能排列的条件概率都算出来并相加，若所得结果小于给定的显著性水平，则判定所考虑的两个属性存在关联，从而拒绝h0。...时间序列预测法的应用 系统描述：根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述； 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理...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。
追踪线 一条连接追踪中的各个观测的线 追踪线适用于描绘实体的大致路径 观测 一组在特定时间点为某个实体测量的值 对于要用于进行追踪的观测，其必须具有关联的时间 一个追踪图层包含一组观测...该表将包括日期以及任何其他存在的属性 简单事件在单个组件中包括Tracking Analyst 用于事件处理和显示所需的所有元素 复杂事件: 包括两个组件，即观测组件和对象组件...结果相应类所分配到的像元数有多有少 最大似然法——分类置信度 在最大似然法分类中可生成置信栅格数据，来显示分类置信度，共有14类 在置信栅格数据中像元值为1的置信度中所包含的像元与输入特征文件中所存储的任意均值向量距离最短...、半变异矩，是地统计分析的特有函数 区域化变量Z(x)在点x和x+h处的值Z(x)与Z(x+h)差的方差的一半称为区域化变量Z(x)的办变异函数，记为r(h)。...根据定义有 r(x,h)= Var[Z(x)-Z(x+h)] 区域化变量Z(x)满足二阶平稳假设，因此对于任意的h有 E[Z(x+h)]=E[Z(x)] 因此半变异函数可以改写为 r(x
下面图片有个赌场的色子（注意阅读下面红色字体） 假设实验中从总体中随机取样得到的n个观察值（随机将色子抛n次）被划分为k个互斥的分类（分类为色子点数，1点2点3点4点5点6点），这样每个分类（每个点数...研究人员会对实验中各个观察值落入第 i个分类（色子在那个点数）的概率Pi的分布提出零假设（认为观测值与理论值的差异是由于随机误差所致，就是其概率是等于理论上的概率，相当于色子的频率等于我们理论得出概率）...皮尔森首先讨论零假设中所有分类的理论期望次数mi均为足够大且已知的情况，同时假设各分类的实际观测次数xi均服从正态分布（这里可以参考中心极限定理）。...第二个是证明自由度为1的卡方分布 第三个用卷积公式证明多个卡方样本连加下的结果 之后卡方分布概率密度的一般形式的公式就可以证明出来: 我们这里也可以随机模拟一下随机变量服从正态分布不同下的自由度卡方频率分布图...方差分析的基本前提 进行方差分析需要数据满足以下两个基本前提： 各观测变量总体要服从正态分布 各观测变量的总体满足方差齐 这是方差分析的两个基本前提条件，理论上讲，数据必须满足以上两个条件才能进行方差分析
四、列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。...若所考虑的属性多于两个，也可按类似的方式作出列联表，称为多维列联表。 列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。...把实际出现的观测频数排列，以及比它呈现更多关联迹象的所有可能排列的条件概率都算出来并相加，若所得结果小于给定的显著性水平，则判定所考虑的两个属性存在关联，从而拒绝h0。...时间序列预测法的应用： 系统描述：根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述； 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，...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
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。 Part6 列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。...若所考虑的属性多于两个，也可按类似的方式作出列联表，称为多维列联表。 列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。...把实际出现的观测频数排列，以及比它呈现更多关联迹象的所有可能排列的条件概率都算出来并相加，若所得结果小于给定的显著性水平，则判定所考虑的两个属性存在关联，从而拒绝h0。...时间序列预测法的应用 系统描述：根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述； 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理...Part17 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。
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