1.局部权重线性回归（自译）—–Locally weighted linear regression在介绍该中线性回归方法之前，先引入一些概念： - 欠拟合（underfitting）:对训练特征的复杂度或者说特征空间的维度估计过低，导致拟合效果不足的现象 - 过拟合（overfitting）:训练特征的复杂度或者说特征空间的维度估计过高，导致过分拟合的结果 因为两种拟合都不能得到满意的拟合
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2024-09-17 17:00:31
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首先先来说明一下，主成分分析现在多用来进行数据的预处理，将大量数据进行降维处理后，再使用其他的算法进行进一步的分析，降维可以去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常广泛的数据预处理方法。（这个方法一般需要结合SPSS使用）SPSS的使用方法：点击这里当然，如果要对数据进行降维处理，我
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2024-10-29 11:53:34
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文章目录一、题目二、摘要三、问题分析3.1问题一分析3.2问题二分析3.3问题三分析四、模型假设五、模型的建立与求解5.1 数据处理与分析5.2 问题一的模型5.2.1 数据分析模型5.2.2 皮尔逊相关系数模型5.2.3 随机森林模型5.2.4 加权评价5.3 问题二的模型5.3.1 方差膨胀因子5.3.2 多元线性回归模型5.3.3 岭回归模型5.3.4 求解5.4 问题三求解六、模型评价与
《极限编程》(Extreme programming)的指导原则之一是“只要能用，就做最简单的”。一个似乎需要继承的设计常常能够戏剧性地使用组合来代替而大简化，从而使其更加灵活。因此，在考虑一个设计时，问问自己：“使用组合是不是更简单？这里真的需要继承吗？它能带来什么好处？”继承和组合的比较: 面向对象系统中功能复用的两种最常用技术是类继承和对象组合
8个数据分析方法，指导营销策略 营销是企业根据目标用户的需求提供产品和服务，实现盈利的一切经营活动，关于营销的数据分析，有哪些工作可做，该怎么做？ 分析思路 1、对谁营销-用户行为的分析 用户行为指挥着营销活动的走向，从新品开发到价格定制；从渠道管理到品牌管理。用户行为分析是营销分析的首要内容，是具有差异化的，也正是这样的差异性，要做市场细分和目标市场的选择，针对目标用户做精准营销。 2、如何营
一 指标权重计算确定的困惑相信很多写过或者正在写指标处理类论文的朋友都曾对如何计算指标权重充满困惑，到底是用熵值法，还是主成分分析法？或者其他各种看起来奥妙无穷却难以上手操作的神奇方法？好不容易确定要选用主成分分析法时又开始发愁要如何实现呢？听说过要可以用SPPS，可是又如何使用SPSS操作呢？用SPSS进行主成分分析之后又要如何得到最终的权重呢？接下来笔者将以一个实际的案例，带领大家一步步从SP
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2024-06-17 14:31:42
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我们的教程中曾详细讲述了SPSS线性回归分析，尽管线性回归可以满足绝大多数的数据分析，但是在现实情况中，并不能适用于所有的数据，当因变量和自变量之间的关系我们无法确定是否为线性或者其他非线性类型的模型关系时候，那么我们就需要用到曲线回归，来确定因变量和自变量之间到底最适合什么样的模型。 以下是若干样本的人数和β指标的数据，我们想分析人数和β指标
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2024-05-11 15:50:58
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上一篇文章我们讲解了有关单样本T检验的相关内容(如何使用SPSS进行单样本检验)，其实论文中除了常用到的单样本T检验以外，还有另外一种T检验的方法也是经常用到的统计方法，也就是两独立样本T检验 说到T检验，我们先来回答一个问题：T检验属于单因素分析吗？那么，T检验与单因素方差分析有何关系？一个老师问我说：想分析年龄与SDS变量(抑郁自评量表)是否相关，首先将年龄与SDS做了一个散点图，
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2024-05-17 23:26:40
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主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息，也是数学上处理降维的一种统计学方法。SPSS实现主成分分析的步骤如下：1.数据标准化之所以要对数据进行标准化，是因为各种类别的数据间的度量不同。我们选择如下数据进行介绍，选择微博总数、粉丝数、关注数、转发数、评论数和点赞数为指标。首先将数据粘贴到SP
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2024-08-25 19:45:33
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吖，遇到问题了~ 进行数据分析时，有可能会发现数据的结构并不适合直接进行数据分析操作，这时候该怎么办呢？ 小白：难道是复制粘贴，手动更改数据结构吗？EXCEL爱好者：可以用EXCEL的复制－选择性粘贴-转置功能。小编：当然是使用SPSS的数据重构功能啦！接下来，就一起通过例子来了解SPSS的数据重构吧~ 数据重构的操作过程1.打开数据文件，可以看到数据结构如下：
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2024-05-06 09:37:42
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本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，只有这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章首先阐述数据的整体思维，即整体把控住应该如何剖析一份数据做到心理有数，接着针对常见的问卷进行思维剖析，
之所以想写这篇文章，是我许久以来一直想把Modeler和SPSS应用在目前的玩家数据分析和购买充值分析方面，游戏数据分析针对的群体其实和电信，互联网，电子商务很像，属于虚拟经济的分支，并且要通过数据化的手段，结合企业自身的BI建设及企业数据分析人员的研究解决一些棘手的问题。KNN作为一种分类算法的应用领域很宽，很广，尽管没有归纳树，后向传播等那么得心应手，不过还是要学习的和使用的。KNN可以应用在
基础准备草堂君前面推送的几篇文章介绍了结构方程模型的结构含义、Amos软件的分析原理、模型拟合质量指标和模型校正过程等内容，大家可以从首页下方获取Amos导航页进行系统回顾，导航页的形式可以点击下面的链接查看： AMOS分析技术（导航页）下面草堂君要介绍的是如何在Amos软件上实现不同群组对同一个模型的拟合分析。群组分析大家在设计问卷时，一定会设计人口统计学信息和研究背景的题项，
逻辑回归汇总的变量选择1、 使用所有的变量：这是拟合模型的最简单的方法； 2、 正向选择：这种模型如要如下步骤。第一步，用截距对模型进行拟合，接下来，检验没有纳入模型的变量并选择卡方统计量最大、符合进入条件的变量，这个条件可以通选选项SLE确定。一旦这个变量被纳入模型就不会被移出，重复这个过程知道所有变量纳入。 3、 逆向选择：与正向相反，第一步，使用所有的变量进行拟合，然后，在每一步，移出W
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2024-04-28 11:49:18
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1. Logistic Regression基本模型 Logistic Regression 模型是广义线性模型中的一种，属于线性分类模型。对于类似上图的分类问题，需要找到一条直线，将两个不同的类区分开。多维情况下，可以利用如下线性函数描述该超平面。W为权重，b为偏置。多维情况下，两者都是向量。实际应用中，通过对训练样本的学习确定该超平面。其中，我们可以使用阈值函
相关函数求导公式先复习回顾下一些数学基础，帮助推导过程可以更好的理解。下面列举的公式都是，接下来的推导中会用到的，没有涉及到的公式，此处不再列举。常数项求导以 e 为底的指数求导公式对数复合求导公式幂函数复合求导公式函数的和、差、积、商的求导法则设，都可导，则:(1) (2) (3) (4) 复合函数求导法则设 而且 及&nb
主要内容：数据导入数据重编码多选题录入及重编码频率分布及均值 1、案例背景2、数据文件的读入与变量整理（1）SPSS基本操作界面变量视图窗口：标签：定义变量的名标签，是对变量名含义的进一步解释，在结果窗口会显示变量标签，便于阅读。值：定义变量的值标签，是对变量取值含义的解释说明信息。在问卷录入时，用数字录入，用值标签来定义数字所代表的选项，便于录入。在结果窗口显示标签内容便于阅读。度量标
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2024-03-19 10:55:01
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目录 普通最小二乘法范数岭回归正则化：L1正则化L2正则化套索回归 弹性网络多任务套索其他回归模型代码演示：导包加载糖尿病数据训练线性模型回归问题得分计算规则使用岭回归交叉验证普通最小二乘法 范数范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（
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2024-06-11 06:36:52
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假定线性拟合方程： 变量 Xi 是 i 个变量或者说属性 参数 ai 是模型训练的目的就是计算出这些参数的值。 线性回归分析的整个过程可以简单描述为如下三个步骤：寻找合适的预测函数，即上文中的 h(x)h(x) ，用来预测输入数据的判断结果。这个过程时非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或
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2024-05-07 12:20:32
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逻辑回归是一个对数几率模型（又译作逻辑模型，评估模型，分类评估模型）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析类别，是 一种广义的线性回归分析模型。是社会学，生物统计学，临床，数量心理学，计量经济学，市场营销等统计实证分析的常用方法。尽管叫逻辑回归，但是其实并不用于回归分析，而是用于分类，也称为对数回归，最大熵分类，或者对数线性分类器。举例子：胃癌病情分析，一组是胃癌，一组是非胃癌，因变量为是
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2024-03-06 09:27:05
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