数据的种类我们都知道，一般数据可以分为两类，即定量数据（数值型数据）和定性数据（非数值型数据），定性数据很好理解，例如人的性别，姓名这些都是定性数据。定量数据可以分为以下几种：定类数据 表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。一般可以从非数值型数据中编码转换而来，数值本身没有意义，只是为了区分类别做出的数值型标识，比如1表示男性，0表示女性。定类数据无法比较大小，运算符也无意义。定序数据
问：定比、定距、定类、定序变量各自的定义和区别是什么？ 定比数据：表现为数值，可以进行加、减运算以精确计算数据。比如身高、体重等 定距数据：表现为数值，有单位，可以做加减运算，不能做乘除运算。比如，温度。 定类数据：按事物某种属性分类或分组，数字大小代表类别。比如性别（男和女）。 定序数据：数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，
什么是类变量： 类变量也叫静态变量或静态属性，是该类的所有对象共享的变量，任何一个该类的对象去访问它时，取到的都是相同的值，同样任何一个类的对象去修改它时，修改的都是同一个变量。 *如何定义：访问修饰符 static 数据类型 变量名 static 访问修饰符 数据类型 变量名 *如何访问：类名.变量名 对象名.类变量名【静态变量的访问权限范围和普通属性是一样的】 *类变
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2024-05-29 11:09:01
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1. Replace 直接替换例如根据学生测验成绩(0-100分)划分为A(>90)B(80-90)C(70-80)D(<70)四个阶段.2.map()替换类似replace()，没有指定全部映射关系会出现NaN3.LabelEncoding标签编码作用是为变量的n个唯一取值分配一个[0,n-1]之间的编码，将该变量转化成连续的数值型变量。LabelEncoding根据原各唯一取值的先
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2024-03-18 19:23:33
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在这个世界上有无限多的数据，而每种数据都有属于自己的属性。那么做数据挖掘数据分析的时候，要对杂乱无章数据由一定的敏感度，学会分析数据属于哪一种类型也是一种技能。多留意身边的一些数据，试试给他分个类型也是挺好玩的一件事。如果从宏观角度分析，数据类型分为 定性 和 定量 两种。定性：变量是品质特征，如性别分男和女，是一种 特质 ；定量：变量是数值，可以量化，如身高体重等。定量又可以分为离散型和连续型，离散型一般为计数结果，如男朋友毁约的次数，连续型一般为测试结果，如女朋友身高体重的测量。那么又是怎
原创
2021-06-09 19:12:10
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在这个世界上有无限多的数据，而每种数据都有属于自己的属性。那么做数据挖掘数据分析的时候，要对杂乱无章数据由一定的敏感度，学会分析数据属于哪一种类型也是一种技能。多留意身边的一些数据，试试给他分个类型也是挺好玩的一件事。如果从宏观角度分析，数据类型分为 定性 和 定量 两种
原创
2022-02-23 16:05:15
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全文共1279字，预计学习时长4分钟 有这么一个好用又前卫的机器学习模型，然而因其复杂性，它常常被人们所忽视，居于“小众行列”。它就是保序回归。 “保序”(Isotonic)源于希腊语词根iso和tonos。iso除了作为一种文档格式，还有平等之意。tonos意为延展。Isotonic一词可以指代从材料科学到物理学再到人文科学等领域的一系列事物。等延展回归(保序回归，Iso
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2024-08-24 09:56:46
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定比数据：表现为数值，可以进行加、减运算以精确计算数据。比如身高、体重等
定距数据：表现为数值，有单位，可以做加减运算，不能做乘除运算。比如，温度。
定类数据：按事物某种属性分类或分组，数字大小代表类别。比如性别（男和女）。
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2023-05-31 14:28:38
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保序回归的数学定义保序回归，名字很形象，就是建立一种保证数据递增关系的回归函数。如下图所示，当X从0增加到100时，Y的变化是波动的，但总体是往上增加的，此时做一个直线拟合，就是一个保序回归。也可以采用isotonic回归，做成分段直线。保序回归在二分类模型中的作用我们做二分类模型时，模型通常会用model.predict_proba()这样的函数来得到预测概率。但是此时模型输出的概率并不直接等同
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2024-03-25 08:48:26
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变量全解
一、什么是变量:就是内容可以改变的量，它与常量相对应。而这三大变量实际上是从变量的作用域来定义和划分的。
1、类变量，是归属类的变量，它是通过在定义类的属性的时，增加static修饰符，所以又称为静态变量。类变量不仅可以直接通过类名+点操作符+变量名来操作，也可以通过类的实例+点操作符+变量来操作，大多数情况下，采用前者操作方式，一来不能够有效地使用该变量，二来能够表示该变量
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2023-06-19 16:53:44
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数据读取情况library(readxl)data <- read_excel("录入数据.xlsx",sheet="Sheet4")str(data)is.na(data) # 判断是否存在缺失n <- sum(is.na(data)) # 输出缺失值个数print(n)绘制主要变量的统计情况——柱状图attitude <- table(data$ 对公民...
原创
2021-06-09 23:30:38
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# Python 定序回归：一种处理有序分类数据的模型
随着数据科学的发展，机器学习已经成为一项日益重要的技术，广泛应用于各个行业。在数据分析中，我们常常会遇到有序分类数据，例如评价系统中的评分（如1星到5星）、问卷调查中的满意度（如不满意到非常满意）等。针对这一类数据，传统的回归模型并不适用，因为它们无法处理因变量的顺序性。为了解决这一问题，定序回归（Ordinal Regression）应运
在数据分析中，经常会遇到将定序变量（Ordinal Variables）转换为定类变量（Nominal Variables）的需求。这一过程不仅影响数据的组织方式，还可能影响模型的训练结果，从而对业务产生显著的影响。例如，在市场调查中，如果客户满意度被编码为“非常不满意”、“不满意”、“一般”、“满意”、“非常满意”，这些都是定序变量。如果我们将其错误地作为经典定类变量处理，可能导致数据分析结论的
前言 在我们日常生活中，我们常常会遇到有关计时器的事情。如商城类项目会在某年某月某日某时某分某秒进行特价活动，那么当时间到达这个时间点上的时候该事件就会触发。1、Timer 类构造函数摘要1 Timer()2 创建一个新计时器。3 Timer(boolean isDaemon)4 创建一个新计时器，可以指定其相关的线程作为守护线程运行。5 Ti
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2021-01-30 10:53:14
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相关性分析 文章目录相关性分析1. 四种不同类型的变量2. 变量相关性的指标(1) Pearson相关系数(定距/比)(2) Spearman 等级相关系数(定序和定序之间)(3) kendall tua-b 等级相关系数(定序和定序之间)3. SPSS实现4. python实现依赖的包读入数据函数原型用法1用法2用法3 1. 四种不同类型的变量 定类, 定序, 定距, 定比 性质依次增多:变量
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2024-08-12 12:53:43
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## Python定义类及返回值的实现步骤
在Python中，我们可以使用关键字`class`来定义一个类。类是一种面向对象编程的重要概念，它可以包含属性和方法，并且可以用来创建对象。当定义一个类时，我们也可以定义类的返回值。
以下是Python中定义类及返回值的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 使用关键字`class`定义一个类 |
| 步
原创
2023-11-23 14:53:57
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频率/所有个数（有效+缺失）*100%= 频率/有效个数（有效）100%选择变量（当然要勾选 显示频率表）选择导出为excel和选择文件位置。直接把表格拖入spss。结果是各个指标的频率表。
原创
2024-04-03 12:38:31
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# Java工具类的实现
## 引言
Java工具类是一种常见的设计模式，它可以用于封装一些公共的工具方法，方便在项目中复用。对于刚入行的小白来说，可能不清楚如何实现一个Java工具类。本文将介绍实现Java工具类的流程和每一步所需的代码，帮助小白快速上手。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Java类] --> B[定义工具类]
B -->
原创
2023-11-21 06:41:48
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一、为什么使用定序回归： 定序变量介于连续变量和定类变量之间，是在测量层次上被分为相对次序的不同类别，但并不连续。 如果对定序变量使用多分类logit模型（MNL），那么会无视数据内在的排序从而导致排序信息的缺失，使得统计结果因为遗漏掉排序信息而丧失统计效率。如果采用OLS，那么就是将定序变
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2023-11-25 11:10:31
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# Java给类名定别名的JSON实现指南
在现代开发中，Java与JSON的结合越来越频繁。今天，我们将学习如何在Java中给类名定别名并以JSON的形式输出。整个过程分为几个步骤，接下来我们将一一介绍。
## 步骤概览
以下是实现这一功能的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述 |
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原创
2024-08-02 08:27:58
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