统计学

  • 统计学知识大梳理

    前言 道德经云:“道生一,一生二,二生三,三生万物”。学习知识亦是如此,一个概念衍生出两个概念,两个概念演化出更小的子概念,接着衍生出整个知识体系。 你的“对象” 是谁? 此对象非…

    2020年4月25日 0
  • 数据科学家应当了解的五个统计基本概念

    from https://yq.aliyun.com/articles/658159 从高的角度来看,统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。象柱状图这种基本的可视化形式,会…

    2020年3月12日 0
  • 主成分和因子的区别

    from 百度文库 每每谈起主成分和因子有啥区别,楼主总是有种心里大概明白,但就是说不清的感觉,终于看到一篇帖子,从十个方面阐述了两者的区别,留作纪念,同时也发给大家做个参考: 1…

    2017年8月22日 0
  • 主成分分析与因子分析及SPSS实现

    from http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf60102uzhy.html 王江源的博客 一、主成分分析 (1)问题提出 在问题研究中,为了…

    2017年8月2日 0
  • SPSS学习笔记之——二项Logistic回归分析

    from http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf601015pqu.html 王江源的博客 一、 概述 Logistic回归主要用于因变量为分…

    2017年8月2日 0
  • SPSS学习笔记之——协方差分析

    from http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf601015kfi.html#cmt_2825090 王江源的博客 1、分析原理 协方差分析是…

    2017年7月31日 0
  • SPSS学习笔记之——多因素方差分析

    来自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf601015jtr.html 王江源的博客 问题: 对小白鼠喂以三种不同的营养素,目的是了解不同营…

    2017年7月31日 0
  • SPSS数据分析—多维尺度分析

    来自 博客园 在市场研究中,有一种分析是研究消费者态度或偏好,收集的数据是某些对象的评分数据,这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现,也就是一种距离,距离近的差异性小,距…

    2017年7月21日 0
  • 四格表统计中该用Fisher确切概率法还是卡方检验?

    from http://kysj.amegroups.com/articles/3036 前段时间帮一位朋友处理了一篇论文的数据,遇见一个比较典型的问题,与大家分享下。 为便于说明…

    2017年2月6日 0
  • SPSS数据分析—单因素及多因素方差分析

    t检验可以解决单样本、两个样本时的均值比较问题,但是对于两个以上样本,就不能用t检验了,而要使用方差分析。t检验是借助t分布,方差分析是借助F分布,基于变异分解的思想进行。 在算法…

    2017年1月24日 0
  • SPSS数据分析——t检验

    SPSS中t检验全都集中在分析—比较均值菜单中。关于t检验再简单说一下,我们知道一个统计结果需要表达三部分内容,即集中性、变异性、显著性。 集中性的表现指标是均值 变异的的表现指标…

    2017年1月24日 0
  • R语言与正态性检验

    from http://www.cnblogs.com/xmdata-analysis/p/4670841.html 1.Kolmogorov-Smirnov正态性检验 Kolmo…

    2017年1月19日 0
  • SPSS数据分析—对应分析

    from http://www.cnblogs.com/xmdata-analysis/p/5648393.html 卡方检验只能对两个分类变量之间是否存在联系进行检验,如果分类变…

    2017年1月19日 0
  • 对应分析

    日常分析中,经常会做的是研究变量间的关系,对于分类变量,常用的方法是卡方检验、Logistic模型等,但是对于分类变量很多,或者分类变量的类别很多时,用上述方法除了就会非常复杂,并…

    2017年1月18日 0
  • 结构方程模型(SEM)

    结构方程这几年热度不减,有必要研究一下它的R语言实现过程,今天先复习一下结构方程的相关理论,参考吉林大学余翠林的ppt 一、  为什么使用SEM?  1、回归分析有几方面的限制: …

    2016年11月29日 0
  • 机器学习-多元线性回归

    A. 用途: 可以用来预测,由多种因素影响的结果。 B. 建立公式: C. 求解方法: 方法1. Gradient Descent: 技巧: 技巧1. Feature Scalin…

    2016年11月23日 0
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