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2023年11月28日

摘要：一、定类数据饼图描述：用形状类似“饼”的形态描述数据的占比，并且参与绘制的数值没有负值，比如想要直观的查看“月生活费各个板块的占比”。操作：以SPSSAU为例，使用“频数分析”即可。示例：圆环图描述：圆环图显示各个部分与整体之间的关系，可以包含多个数据，比如想要直观的查看“月生活费各个板阅读全文

posted @ 2023-11-28 17:21 spssau 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑

差异性分析方法汇总与pk

摘要：在数据研究中，常见的数据关系可以分为四类，分析是相关关系，因果关系、差异关系以及其它。本次所进行研究的关系为差异关系。对于差异性分析方法常见可以分为三类：参数检验、非参数检验以及可视化图形。一、参数检验 1、参数检验的选择一般差异分析方法常见的参数检验方法一般有方差分析和t检验，对于方差分析是一阅读全文

posted @ 2023-11-28 17:18 spssau 阅读(68) 评论(0) 推荐(0) 编辑

统计学中两组数据如何进行差异性（相关性）分析？

摘要：变量说明：在确定分析方法前，我们需要了解手中的数据类型，这是最基础也是有必要的，在所有的数据类型中，我们将数据类型分为分类变量也为定类变量和连续变量也称为定量变量，那么什么是定类变量？什么是定量变量？定类变量通俗的讲数字大小不具有比较意义，比如性别中1代表男，2代表女，仅仅代表类别，在比如下图中阅读全文

posted @ 2023-11-28 17:11 spssau 阅读(1300) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年9月19日

连续性数据Meta荟萃分析全流程

摘要： Meta荟萃分析（也称Meta分析，元分析，异质性分析等），其是一种综合各种文献结论，进而汇总综合评价的方法，Meta分析常用于医学、心理学、教育学、生态学等专业领域。通俗地看，Meta分析是将多篇类似研究的文献进行汇总，将多个文献的研究结论进行总结，并且通过一系列科学分析，从而得到科学结论的方法。阅读全文

posted @ 2023-09-19 14:18 spssau 阅读(371) 评论(0) 推荐(0) 编辑

手把手教你做coefPlot图

摘要： coefPlot图一般用于呈现回归系数及其对应的置信区间，便于展示和对比各回归系统的趋势情况，以及显著情况等，其通常用于各类回归影响关系研究之后，coefPlot图需要提供4列数据，项的名称，以及分别对应的回归系数值，置信区间下限和置信区间上限。接下来演示使用coefPlot图展示计量研究中的多期D 阅读全文

posted @ 2023-09-19 11:22 spssau 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑

动态面板案例分析

摘要：动态面板模型分析如果在面板模型中，解释变量包括被解释变量的滞后值，此时则称之为“动态面板模型”，其目的是处理内生性问题。动态面板模型发展分为3个阶段，第1阶段是由Arellano and Bond(1991)提出的差分GMM(difference GMM)，第2阶段由Arellano and Bo 阅读全文

posted @ 2023-09-19 10:28 spssau 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络案例分析

摘要：神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机阅读全文

posted @ 2023-09-19 10:20 spssau 阅读(114) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年9月18日

决策树案例分析

摘要：决策树(Decision Tree)常用于研究类别归属和预测关系的模型，比如是否抽烟、是否喝酒、年龄、体重等4项个人特征可能会影响到‘是否患癌症’，上述4项个人特征称作‘特征’，也即自变量（影响因素X），‘是否患癌症’称为‘标签’，也即因变量（被影响项Y）。决策树模型时，其可首先对年龄进行划分，比如阅读全文

posted @ 2023-09-18 17:22 spssau 阅读(190) 评论(0) 推荐(0) 编辑

朴素贝叶斯案例分析

摘要：贝叶斯模型是利用先贝叶斯定理进行计算的一种机器学习模型，并且此处涉及先验概率和后验概率。比如我们都知道去赌场会十赌九输，此是以前的经验，即为先验概率，也或者大家都知道抛硬币时上下面第一次都是1/2概率，这均为先验概率；如果发现一个人准备跳楼，那么此时他是因为赌博导致的概率是多少？此为后验概率。有了先阅读全文

posted @ 2023-09-18 17:13 spssau 阅读(73) 评论(0) 推荐(0) 编辑

支持向量机（SVM）案例分析

摘要：支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系，比如当前有很多特征，包括身高、年龄、学历、收入、教育年限等共5项，因变量为‘是否吸烟’，‘是否吸烟’仅包括两项，吸烟和不吸烟阅读全文

posted @ 2023-09-18 17:04 spssau 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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