16種常用數(shù)據(jù)分析方法_第1頁
16種常用數(shù)據(jù)分析方法_第2頁
16種常用數(shù)據(jù)分析方法_第3頁
16種常用數(shù)據(jù)分析方法_第4頁
16種常用數(shù)據(jù)分析方法_第5頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

一、描述統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類,圖形以及計(jì)筠概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。

1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小鄰居法、比率\回歸法、決策樹法。

2、正態(tài)性檢驗(yàn):很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布,所以之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法:非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。

二、假設(shè)檢驗(yàn)

1、參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下(一股要求總體服從正態(tài)分布)對一些主要的參數(shù)(如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等)進(jìn)行的檢驗(yàn)。

1)U驗(yàn)

使用條件:當(dāng)樣本含量n較大時(shí),樣本值符合正態(tài)分布

2)T檢驗(yàn)使用條件:當(dāng)樣本含量n較小時(shí),樣本值符合正態(tài)分布

A

單樣本t檢驗(yàn):推斷該樣本來自的總體均數(shù)μ與已知的某一總體均數(shù)μ0(常為理論值或標(biāo)準(zhǔn)值)有無差別;

B

配對樣本t檢驗(yàn):當(dāng)總體均數(shù)未知時(shí),且兩個(gè)樣本可以配對,同對中的兩者在可能會(huì)影響處理效果的各種條件方面扱為相似;

C兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn):無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時(shí)使用。

2、非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知,常常也不是針對總體參數(shù),而是針對總體的某些一股性假設(shè)(如總體分布的位罝是否相同,總體分布是否正態(tài))進(jìn)行檢驗(yàn)。

適用情況:順序類型的數(shù)據(jù)資料,這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

A雖然是連續(xù)數(shù)據(jù),但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài);

B體分布雖然正態(tài),數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型,但樣本容量極小,如10以下;

主要方法包括:卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

三、信度分析

檢査測量的可信度,例如調(diào)查問卷的真實(shí)性。

分類:

1、外在信度:不同時(shí)間測量時(shí)量表的一致性程度,常用方法重測信度

2、內(nèi)在信度;每個(gè)量表是否測量到單一的概念,同時(shí)組成兩表的內(nèi)在體項(xiàng)一致性如何,常用方法分半信度。

四、列聯(lián)表分析

用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關(guān)。

對于二維表,可進(jìn)行卡方檢驗(yàn),對于三維表,可作Mentel-Hanszel分層分析。

列聯(lián)表分析還包括配對計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn)、行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)。

五、相關(guān)分析

研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討相關(guān)方向及相關(guān)程度。

1、單相關(guān):兩個(gè)因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān),即研究時(shí)只涉及一個(gè)自變量和一個(gè)因變量;

2、復(fù)相關(guān):三個(gè)或三個(gè)以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān),即研究時(shí)涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量和因變量相關(guān);

3、偏相關(guān):在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場合,當(dāng)假定其他變量不變時(shí),其中兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān)。

六、方差分析

使用條件:各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本;各樣本來自正態(tài)分布總體;各總體方差相等。

分類

1、單因素方差分析:一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素,或者存在多個(gè)影響因素時(shí),只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系

2、多因素有交互方差分析:一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素,分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系

3、多因素?zé)o交互方差分析:分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系

4、協(xié)方差分祈:傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端,無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素,使之影響了分祈結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析,是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。

七、回歸分析

分類:

1、一元線性回歸分析:只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān),X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

2、多元線性回歸分析

使用條件:分析多個(gè)自變量與因變量Y的關(guān)系,X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

1)變呈篩選方式:選擇最優(yōu)回歸方程的變里篩選法包括全橫型法(CP法)、逐步回歸法,向前引入法和向后剔除法

2)橫型診斷方法:

A殘差檢驗(yàn):觀測值與估計(jì)值的差值要艱從正態(tài)分布

B強(qiáng)影響點(diǎn)判斷:尋找方式一般分為標(biāo)準(zhǔn)誤差法、Mahalanobis距離法

C共線性診斷:

診斷方式:容忍度、方差擴(kuò)大因子法(又稱膨脹系數(shù)VIF)、特征根判定法、條件指針CI、方差比例處理方法:增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等3、Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變里,且自變量和因變量呈線性關(guān)系,而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求,一般用于因變量是離散時(shí)的情況

一種旨在尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、無法直接觀察到卻影響或支配可測變量的潛在因子、并估計(jì)潛在因子對可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法

與主成分分析比較:

相同:都能夠起到済理多個(gè)原始變量內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系的作用

不同:主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變量間的關(guān)系,是比主成分分析更深入的一種多元統(tǒng)計(jì)方法

用途:

1)減少分析變量個(gè)數(shù)

2)通過對變量間相關(guān)關(guān)系探測,將原始變量進(jìn)行分類

十二、時(shí)間序列分析

動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法,研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,以用于解決實(shí)際問題;時(shí)間序列通常由4種要素組成:趨勢、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)。

主要方法:移動(dòng)平均濾波與指數(shù)平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型

十三、生存分析

用來研究生存時(shí)間的分布規(guī)律以及生存時(shí)間和相關(guān)因索之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法

1、包含內(nèi)容:

1)描述生存過程,即研究生存時(shí)間的分布規(guī)律

2)比較生存過程,即研究兩組或多組生存時(shí)間的分布規(guī)律,并進(jìn)行比較

3)分析危險(xiǎn)因素,即研究危險(xiǎn)因素對生存過程的影響

4)建立數(shù)學(xué)模型,即將生存時(shí)間與相關(guān)危險(xiǎn)因素的依存關(guān)系用一個(gè)數(shù)學(xué)式子表示出來。

2、方法:

1)統(tǒng)計(jì)描述:包括求生存時(shí)間的分位數(shù)、中數(shù)生存期、平均數(shù)、生存函數(shù)的估計(jì)、判斷生存時(shí)間的圖示法,不對所分析的數(shù)據(jù)作出任何統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)論

2)非參數(shù)檢驗(yàn):檢驗(yàn)分組變量各水平所對應(yīng)的生存曲線是否一致,對生存時(shí)間的分布沒有要求,并且檢驗(yàn)危險(xiǎn)因素對生存時(shí)間的影響。

A乘積極限法(PL法)

B壽命表法(LT法)

3)半?yún)?shù)橫型回歸分析:在特定的假設(shè)之下,建立生存時(shí)間隨多個(gè)危險(xiǎn)因素變化的回歸方程,這種方法的代表是Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析法

4)參數(shù)模型回歸分析:已知生存時(shí)間服從特定的參數(shù)橫型時(shí),擬合相應(yīng)的參數(shù)模型,更準(zhǔn)確地分析確定變量之間的變化規(guī)律

十四、典型相關(guān)分析

相關(guān)分析一般分析兩個(gè)變里之間的關(guān)系,而典型相關(guān)分析是分析兩組變里(如3個(gè)學(xué)術(shù)能力指標(biāo)與5個(gè)在校成績表現(xiàn)指標(biāo))之間相關(guān)性的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。

典型相關(guān)分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似,它將一組變量與另一組變量之間單變量的多重線性相關(guān)性研究轉(zhuǎn)化為對少數(shù)幾對綜合變量之間的簡單線性相關(guān)性的研究,并且這少數(shù)幾對變量所包含的線性相關(guān)性的信息幾乎覆蓋了原變量組所包含的全部相應(yīng)信息。

十五、R0C分析

R0C曲線是根據(jù)一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾).以真陽性率(靈敏度)為縱坐標(biāo),假陽性率(1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的曲線

用途:

1、R0C曲線能很容易地査出任意界限值時(shí)的對疾病

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論