案例数据源: 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据,变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》data11-03。数据源下载地址http://ishare.iask.sina.com.cn/f/13773532.html 【一】问题一:选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类” 1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类,是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定,而且还有花费不少成本,如果都
http://hi.baidu.com/datasoldier/item/37abae32474bf7f1a884289f 在百度新版空间升级过程中,该篇文章丢失,今天,重新更新并发布,作为 SPSS案例分析系列的第17篇文章。同时希望百度新版空间能不断完善,在升级过程中尽量避免出现文章丢失的现象。
摘要: 案例数据源: 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据,变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》
1、SPSS数据分析的流程 2、SPSS特性: 3、数据的编辑: 1 常量 数值型常量:除了普通写法外还可以用科学计数法,如:1.3E18; 字符型常量:用单引号或双引号括起来如果字符中包含单引号,则
决策树分析主要是根据数据的属性建立决策模型。此模型经常被用来解决回归问题和分类问题。常见的算法包括ID3,C4.5,随机森林和CART。其中ID3主要对可选值多的属性具有一定的偏向性;相反,C4.5则主要对可选值少的属性具有一定的偏向性。最终便设计了CART算法来中和这两个极端。CART在特征选取的时候引入了基尼指数,此指数主要是数据纯度的度量方法。所谓数据纯度,就其表面意思便是指的通过特征选择获取的分类结果的纯度情况。当然还有其它的纯度评价函数,那就是信息增益,这个参数可以度量某个特征对分类结果影像的大小,从而确定可以使得模型得到高纯度分类结果的特征属性。接下来我们看下在R中如何实现决策树的分析。实现的包不止一个,包括rpat,party等。我们今天主要介绍party的使用。首先看下包的安装:
生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计,汇总,然后结果复制到excel表中,耗时耗力且易错!
case/control的关联分析,本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点,这些位点就是候选的关联信号,常用的分析方法有以下几种
以Type变量为例,进行one-hot编码。为了观察结果方便,把顺序打乱,观察编码后结果。
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表,在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。当然,它不是ABC的教程,也不是细致的数据分析方法介绍,它只 是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂,我也不是学统计、
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。当然,它不是ABC的教程,也不是细致的数据分析方法介绍,它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂,我也不是学统计、数学出身的,故本文没有主线,只有碎片,且文中内容仅为个人观点,许多论断没有数学证明,望统计、计量大牛轻拍。 关于软件 于我个人而言,所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。当然,它不是ABC的教程,也不是细致的数据分析方法介绍,它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂,我也不是学统计、数学出身的,故本文没有主线,只有碎片,且文中内容仅为个人观点,许多论断没有数学证明,望统计、计量大牛轻拍。 关于软件。 于我个人而言,所用的数据分析软件包括excel、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈现美观的图表
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
前些日子,星球里讨论风控建模面试中的一些问题,其中就提到了 “卡方分箱”。大家对卡方分箱都有或多或少的疑问,应星球朋友要求,最近整理了一下我对卡方分箱的理解,也借此分享给公众号的朋友们。
在分析之前,先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
数据预处理是机器学习生命周期的非常重要的一个部分。特征工程又是数据预处理的一个重要组成, 最常见的特征工程有以下一些方法:
通过python中的模块Scikit-learn是机器学习领域一个非常强大的模块,它是在Numpy、Scipy和Matplotlib三个模块上编写的,是数据挖掘和数据分析的一个简单的工具。
各位科研芝士的小伙伴,本站本着给大家提供科研便利的宗旨,继续给大家提供干货, 一般的临床研究,统计分析就“三把斧”:统计描述、差异性比较和回归建模。R语言完美解决了统计分析“三把斧”结果整理成规范三线表的麻烦。在统计描述上,R可以根据不同数据的特征给出不同的统计描述方法,在差异性比较方面,R可以给出不同数据比较的不同差异性比较方法,包括t、F、卡方、fisher法和秩和检验;在回归分析上,不仅是Cox回归,线性回归、logistic回归,R同样可以形成规范的表格。这些表格,如果人工来整理,不仅慢,而且不规范!今天我们就攻下这个高地,学习一下如何整理成三线表。
所以,我让chatGPT帮我罗列了最常见的10个使用R语言进行的统计检验例子,如下所示,以供参考:
Scikit-learn Pipeline可以简化机器学习代码,让我们的代码看起来更加条理。
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表,之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。
前面给大家介绍过kaggle竞赛的大杀器XGBoost算法,不记得的朋友可以回顾原文 集成学习经典算法之XGBoost。今天给大家介绍基于XGBoost算法的另外两个改进算法,LightGBM与CatBoost。下面是三种算法提出的具体时间轴。
临床模型研究,说到底是做一个模型,那么模型应该如何纳入自变量,纳入哪些自变量,这都是至关重要的问题。线性回归,逻辑回归和Cox比例风险回归模型是被广泛使用的多元回归分析方法。我们在前面的几篇文章中解释过他们的统计学意义、应用及结果释义。但是我们很少讨论自变量筛选的方法,这些方法在数据分析和撰写论文时应用较为混乱,却十分重要。本集整理并总结了前沿的自变量筛选方法,我们来一观究竟。
1写在前面 我们在处理数据的时候常常会遇到存在缺失值(NA)的情况,如何处理就仁者见仁,智者见智了。🤒 最简单粗暴的方法可能就是行删除法(listwise)或者个案删除法(case-wise)了,这种方法在缺失值比较少的情况下比较适用,但在NA较多的情况下可能就会丢失过多信息导致无法继续分析。😘 本期我们介绍一下mice包和ggmice包这两只可爱的小老鼠,全名Multivariate Imputation by Chained Equations, mice,即链式方程多重填补。📍 一张图总结基本原理,嘿
如果我们对变量进行处理之后,效果仍不是非常理想,就需要进行特征构建了,也就是衍生新变量。
案例:该医生招募了100名研究对象,按照吸烟状态分为两组,其中吸烟者52人,不吸烟者48人,探讨吸烟与阿尔兹海默症之间的关联性
还有一种探索性分析方法叫做对应分析。对应分析能够把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来,用以表达不同变量之间以及不同类别之间的关系。对应分析实际也是“降维”方法的一种,它比较适合对分类变量进行研究。
上一期我们对《R数据科学》第3.7节进行了内容介绍和习题解答,细心的读者可以发现,这里直接跳转到了5.3节了。原因在于中间各节内容干货较少,也没有习题,所以就跳过了。
二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或无,Yes或No,是或否的情况。
前面讲到了回归分析以及回归诊断,我们知道回归分析的两个用途,一是用作预测,二是用作分类,即解释作用.如果我们稍作留意便可以注意到,回归分析的自变量,包括因变量都是数值型的,那么,如果自变量是因子型的,
正式开始建模与处理数据前,对数据进行探索并有一个初步的认识非常重要,本文将围绕变量探索,展示分类、连续变量,以及两种类型变量结合的探索方法,并展示 Python Pandas 数据处理与可视化中的一些快捷常用骚操作~
束开亮,携程大市场部BI团队,负责数据分析与挖掘。同济应用数学硕士,金融数学方向,法国统计学工程师,主修风险管理与金融工程。
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
本案例使用分类决策树和逻辑回归对贷款违约情况进行分类预测。所采用的数据集是UCI上的德国信用数据集,该数据集共有21个字段,1000条数据,记录了贷款人基本信息及其贷款账户信用情况。本案例通过数据可视化、数据字段统计、简单数据清洗以及构建两个分类模型实现了较为良好分类预测性能。
本篇主要介绍P for trend、p for interaction、per 1 sd的R语言实现,关于每一项的具体含义,可参考文中给出的链接,或者自己搜索学习。
P值>0.05并且优势比的置信区间包含1,由此说明两变量是独立的,即认为总体感染率并无差异。
特征工程是数据科学模型开发的重要组成部分之一。数据科学家把大部分时间花在数据处理和特征工程上,以便训练一个鲁棒模型。数据集由各种类型的特征组成,包括类别、数字、文本、日期时间等。
上次讲了利用Python实现波士顿房价预测的回归模型,这时小明一脸懵逼,心想回归模型是什么鬼??️? (咳咳,敲黑板~科普一下,在机器学习中,根据目标变量(因变量)是否是连续值可以分为回归和分类两种
但是,准确的说,上面这种数据排布形式只是方便填写和阅读,并不能用于作为R语言的输入数据的排布形式。因此,我们需要按照计算机语言能够理解的思维方式重新整理数据。
category是pandas的一种分类的定类数据类型。和文本数据.str.<methond>一样,它也有访问器功能.cat.<method>。
今天还是讲一下金融风控的相关知识,上一次我们有讲到,如果我们需要计算变量的IV值,从而判断变量的预测能力强弱,是需要对变量进行离散化的,也就是分箱处理。那么,今天就来给大家解释一下其中一种分箱方式 —— 卡方分箱处理。
因为最近又有一批临床数据要进行统计,所以趁机把卡方检验的R语言实现再重新梳理一遍。
R语言中的分类变量在进行回归分析时,通常会进行一些编码设置,最常见的是哑变量设置,除了哑变量,还有其他的很多类型。
ggfortify作为ggplot2的补充包,不仅可以应用于时序分析领域,还能应用于各种统计分析领域。
在这篇博客中,我将会向你介绍如何在keras的基础上,使用深度学习网络为分类变量创建嵌入。这一概念最初由Jeremy Howard在他的fastai课程上提出。更多详情请查看链接。
注:条形图只显示平均值(或其他估计值)。但在很多情况下,每个分类变量级别上显示值的分布可能提供更多信息,此时很多其他方法,如一个盒子或小提琴图可能更合适。
历史回顾:1984年提出的cart,1986年提出的ID3,1993年提出的c4.5
在分析高维数据时,降维(Dimensionality reduction,DR)方法是我们不可或缺的好帮手。
我是一个在教育留学行业8年的老兵,受疫情的影响留学行业受挫严重,让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业,但对数据分析一直有浓厚的兴趣,日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解,自2016年起,在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业,受到留学生的火爆欢迎,可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大,所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我,这是一个重要的转折点,所以我要反复对比课程内容选择最好的,在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后,她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况,但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外,我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程,但对比完之后,基于以下几点,我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营:
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