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
第十九届五一杯数学建模B题思路,今天上午已经发过了，大家可以简单的看一下。这篇文章就是详细的说下思路。
本文对汽车销量数据进行时间序列数据分析，我们向客户演示了用SPSS的ARIMA、指数平滑法可以提供的内容。
自 2020 年来，网易数帆探索可视化低代码编程已两年有余，打造了 CodeWave 智能开发平台（原轻舟低代码平台）用于企业应用开发。然而，不少编程技术人员对这一领域还比较陌生。我们开设《低代码技术内幕》专栏，旨在讨论低代码编程领域中的困难、问题，以及高效的解决方案。本文为第四篇，将介绍基于净推荐值（Net Promoter Score，NPS）和结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）方法的低代码用户体验管理体系。SEM 侧重从定量的方法，通过用户侧视角、数据驱动，量化各级指标对于 NPS 的贡献度（权重）。在本文中，我们将展示 SEM 在搭建指标体系中的关键步骤，并给出使用 SEM 结果改良用户体验的方法。 专栏内容回顾： 基于 Vue 和 Canvas，轻舟低代码 Web 端可视化编辑器设计解析 | 低代码技术内幕 低代码编程及其市场机遇剖析 | 低代码技术内幕 面向数字化提质提效的低代码架构设计 | 低代码技术内幕
EViews是一款经济学数据分析软件，主要用于对时间序列数据进行统计分析和建模。它具有直观的用户界面和强大的功能，可以帮助经济学家、金融学家和社会科学研究人员进行各种数据分析。
在本节中，我们将详细介绍使用R来计算Logistic回归模型的C统计量。实际上，Logistic回归模型的受试者工作特征曲线（ROC）是基于预测的概率。ROC曲线下面积（AUC）等于C-统计量，所以IBM SPSS软件也可以计算C-统计量，在此不再赘述。
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。
【摘要】（1）描述性统计分析 包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。此外，以平均数和标准差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面，以了解样本企业的管理人员对... （1）描述性统计分析 包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。此外，以平均数和标准差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面，以了解样本企业的管理人员对这些相关变量的感知，并利用t检验及相关分析对背景变量所造成的影响做检验。
在这篇文章中，我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试与个体计数数据。许多软件包在拟合Poisson回归模型时在输出中提供此测试，或者在拟合此类模型（例如Stata）之后执行此测试，这可能导致研究人员和分析人员依赖它。在这篇文章中，我们将看到测试通常不会按预期执行，因此，我认为，应该谨慎使用。
其中 c 和 x 为 n 维列向量， A 、 Aeq 为适当维数的矩阵， b 、 beq 为适当维数的列向量。
缺乏拟合（Lack of fit ）：当一个回归模型不能很好的反映数据。可能是抽样选择的样本不能很好的反映总体。也可能是遗漏了重要的变量特征。还有可能是实验设计欠佳。拟合模型时出现异常大的残差或误差，这就说明模型本身缺乏拟合。
B. Kolmogrov-Smirnov正态检验中的统计量所对应的p值小于0.05
摘要： 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本
摘要： 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。
该文介绍了卡方分布分析与应用，包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质，然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用，包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后，介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
文 | 刘昭东, 软件工程师, IBM 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论
虽然我对曾经那些写技术博客的大牛们采用的晦涩的、专业的、云里雾里的描述语言深恶痛绝，但是，真的轮到我写的时候，才发现，他妹的，通俗易懂真不是一般人能办的到的，那不仅需要灰常精深的专业知识，还需要有化腐朽为神奇的文学素养，甚至需要把握不同阶层学者的阅读喜好—-居然还他妹的和心理学有关。。。好难的干活。。。。 小弟后学末进，实在难当重任，没学过专业知识的孩子们，若没看懂别骂我；忘了专业知识的朋友，若没看懂别骂我；若有专业知识的哥们也没看懂，那我只能删了重写了。。。
机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。在算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。很多相关问题的算法复杂度较高，而且很难找到固有
草堂君在前面几篇文章中，介绍了AMOS软件的操作、分析原理、结构方程模型和各种拟合指标含义等内容，大家可以点击下面的文章链接回顾，也可以从公众号导航栏获取AMOS分析技术（导航页）回顾：
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，它可以用来处理和分析各种类型的数据，包括数字数据、文本数据、图像数据等等。它主要用于社会科学研究，如心理学、教育学、经济学等领域。
【从零开始学统计】可决系数真的决定一切么？ 前几天逛知乎的时候看到一个帖子，学计量的和学统计的在争论关于anova里的可决系数的问题。突然萌生了一个念头，想听听大家对这个R2是怎么理解的。（引用的知乎链接，大家可以前去看看http://www.zhihu.com/question/22935472；当然本坛里也展开过一个关于计量和统计两学科区别的讨论，大家也可看看http://bbs.pinggu.org/thread-2930588-1-1.html） 那我先来说说我对这个R2的理解吧： R2是什么？它就
在依赖模型得出结论或预测未来结果之前，我们应尽可能检查我们假设的模型是否正确指定。也就是说，数据不会与模型所做的假设冲突。对于二元结果，逻辑回归是最流行的建模方法。在这篇文章中，我们将看一下 Hosmer-Lemeshow逻辑回归的拟合优度检验。
需求最大的受监督机器学习算法之一是线性回归。线性回归扎根于统计领域，因此必须检查模型的拟合优度。
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。
这篇文章是我对大三笔记的整理转载，之后在课本的不断复习过程中会不断把知识整理更新上来。
前一篇文章给大家介绍了线性回归的模型假设，损失函数，参数估计，和简单的预测。具体内容请看下面链接：【机器学习笔记】：大话线性回归（一）
SPSS2022是一款功能强大的专业统计分析软件，具有以下主要功能： 数据管理：SPSS2022能够轻松导入、清理和管理数据，支持多种数据格式和来源，如Excel、文本文件、SQL数据库等，同时还提供数据过滤、排序、合并等功能。 描述统计分析：SPSS2022提供了丰富的描述性统计分析方法，如频数分析、平均数、标准差、方差、百分比等，可以对数据进行全面的描述性分析。 探索性数据分析：SPSS2022支持交互式数据探索，能够生成各种数据可视化图表，如散点图、直方图、箱线图等，帮助用户发现数据中的模式和关系。
设计用于保险索赔的预测或数据建模工具，立即分析Wolfram|Alpha 和电子表格中的数据，并呈现完全交互式的图表和报告——完整的工作流程。
数据预处理目的 保证数据的质量，包括确保数据的准确性、完整性和一致性 主要任务 数据清理 填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或者删除离群的点，先解决这些脏数据，否者会影响挖掘结果的可信度 噪声数据：所测量数据的随机误差或者方差 数据集成 比如，将多个数据源上的数据合并，同一个概念的数据字段可能名字不同，导致不一致和冗余，这里需要处理 数据规约 将巨大的数据规模变小，又不损害数据的挖掘结果，比如在数学建模里通过SPSS来降维，包括维规约（主成分分析法）和数值规约（数据聚集或者是回归） 回归：用一个函数拟合数据
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
相关关系是指变量之间存在的不确定的数量关系。这种关系与函数关系最大的区别是一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定。
python 检验数据分布，KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是
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：
“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论是学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为：
在最近的一次报告中，Ben Hamner向我们介绍了他和他的同事在Kaggle比赛中看到的一些机器学习项目的常见误区。 这个报告于2014年2月在Strate举办，名为《机器学习小精灵》。 在这篇文章
回归，最初是遗传学中的一个名词，是由生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的。他在研究人类的身高时，发现高个子回归于人口的平均身高，而矮个子则从另一个方向回归于人口的平均身高。
检验主要是测试样本分类数据的分布是否符合预期分布。相信大家如果学过高中生物，都知道孟德尔——遗传学之父，当时他根据颜色和形状把豌豆分为四类：黄圆、绿圆、黄皱和绿皱.孟德尔根据遗传学原理判断这四类的比例应为9:3:3:1.为做验证,孟德尔分别统计了这四类豌豆的个数，正是利用
Apache Spark中的理念之一就是提供丰富友好的内置库，以便用户可以轻松组织数据管道。随着 Spark，尤其是 MLlib 在数据科学家和机器学习从业者中迅速风靡，我们窥见了模型拟合之外对数据分析支持的需求。为了满足这种需求，我们开始添加通用统计函数的可扩展实现来升级数据管道的各个组件。现在我们很高兴地宣布Apache Spark 1.1 内置了对探索性数据管道中常见的几种统计算法的支持：
建立完回归模型后，还需要验证咱们建立的模型是否合适，换句话说，就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系，这个验证标准一般就选用拟合优度。
A1 正交假定：误差项矩阵与X中每一个x向量都不相关 高斯-马尔科夫定理：若满足A1和A2假定，则采用最小二乘法得到回归参数估计是最佳线性无偏估计 方程估计值b1和b2可以看做偏回归系数，也是相应自变量对y的一种偏效应 偏效应：在控制变量下，各自变量X对因变量Y的净效应 残差项：针对具体模型而言，被定义为样本回归模型中观测值与预测值之差 误差项：针对总体真实回归模型而言，它由一些不可观测因素或测量误差所引起 纳入无关自变量并不影响OLS估计结果的无偏性，但是如果无关自变量如果与其他自变量相关，会导致相应回归系数（b1,b2）的标准误增大；换句话说，如果总体中无关自变量对y没有偏效应，那么把它加入模型只可能增加多重共线性问题，从而减弱估计的有效性。 因此，不要加入无关自变量，原因是
从数据分析的角度，我们并不想要通过严格的统计方法去找到这个分布，其实 Python 中有一个可以自动拟合数据分布的库 —— distfit 。这是一个python包，用于通过残差平方和（RSS）和拟合优度检验（GOF）对89个单变量分布进行概率密度拟合，并返回最佳分布。
时序图显示，该序列既包含长期趋势又包含以年为周期的季节效应 差分平稳化 对原序列做1阶差分消去趋势，再做4步差分消去季节效应的影响，差分后序列时的时序图：
本人在大学时期 待了两年的数学建模社团，也参加过国赛，最近有些许感性，想以此纪念一下。
要计算检验统计量，关键是计算期望频数，如果两个变量独立，则两个变量各类别交叉项的概率可以依据独立时间的概率乘法公式求得。
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