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2020-09-18 11:28:20
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原创 多元统计：因子分析
多元统计：因子分析1.因子分析的主要应用2.因子分析与主成分分析的联系与区别3.因子分析模型与线性回归模型的区别与联系4.因子旋转5.习题介绍6.例子实现1.因子分析的主要应用因子分析是一种通过显在变量测评潜在变量，通过具体指标测评抽象因子的统计分析方法。目前因子分析在心理学、社会学、经济学等学科中都有重要的应用。具体来说：①因子分析可以用于分类。如用考试分数将学生的学习状况予以分类；用空气中各种成分的比例对空气的优劣予以分类等等②因子分析可以用于探索潜在因素。即是探索未能观察的或不能观测的的潜在因
2020-06-27 01:18:10
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原创 多元统计：主成分分析
多元统计：主成分分析1.主成分分析的基本思想2. 主成分分析的作用3. 主成分分析中累积贡献率4. 根据协差阵进行主成分分析和根据相关阵进行主成分分析的区别5. 习题介绍6. 主成分分析例子实现1.主成分分析的基本思想我们处理的问题多是多指标变量问题，由于多个变量之间往往存在着一定程度的相关性，人们希望能通过线性组合的方式从这些指标中尽可能快的提取信息。当第一个组合不能提取更多信息时，再考虑第二个线性组合。继续这个过程，直到提取的信息与原指标差不多时为止。2. 主成分分析的作用一般说来，在主成分分析
2020-06-27 00:52:36
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原创 多元统计：聚类分析
多元统计：聚类分析一. 相似性的度量1.样品相似性的度量2.变量相似性的度量二. 系统聚类分析方法1.系统聚类的思想2.系统聚类的方法选择3.系统聚类习题三. K均值聚类分析1.K均值聚类的思想2.K均值聚类的方法3.K均值聚类习题四. 有序样品的聚类分析1.有序样品的聚类的思想五.系统聚类与K均值聚类SPSS实现1.系统聚类与K均值聚类的区别2.问题提出2.1系统聚类2.2K均值聚类六.聚类分析与判别分析的差别一. 相似性的度量1.样品相似性的度量对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度
2020-06-22 16:49:04
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原创 非参数检验：秩相关和分位数回归
引用书籍：非参数统计（第2版）王星 编著非参数检验：秩相关和分为数回归非参数检验：秩相关和分为数回归一.Spearman秩相关检验1.Pearson相关系数2.Spearman相关系数二.Kendall 协同相关检验三.多变量Kendall 协和系数相关检验四.Kappa一致性检验五.中位数回归系数估计法1.Brown-Mood方法2.Theil方法五.线性分位回归模型非参数检验：秩相关和分为数回归一.Spearman秩相关检验1.Pearson相关系数Pearson相关系数一般用于参数推断中
2020-06-15 22:41:26
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原创 列联表分析－独立性检验
用SPSS分析甲乙丙三名推销员的对ABC三类产品的销售数据有无显著差异数据如下：导入数据将销量进行加权点击分析-描述统计–交叉表；结果当表格是2X2的时候得到结果如下：
2020-06-15 20:36:35
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原创 两个总体比例之差的Z检验
两个总体比例之差的Z检验一.假定条件1.两个总体独立2.两个总体都服从正态分布3.可以用正态分布来近似（当n趋于无穷是的二项分布）检验统计量假设检验原假设：P1-P2=0备择假设：P1-P2不等 于0例子介绍甲地有300人，某种病例有120例，乙地有320人，该病例有150例。分析该病的发病率在甲乙两地是否有显著差异。取显著性水平为0.05，则n1=300,n2=320,p1=120/300,p2=150/320，将其带入Z 检验统计量中，计算Z值，用Z值与临界值相比较，若大于，则拒
2020-06-15 19:28:52
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原创 时间序列分析：非平稳序列的确定性分析
时间序列分析：非平稳序列的确定性分析一. 时间序列分解1.Wold分解定理2.Gramer分解定理二. 确定性因素分解三. 趋势分析1.趋势拟合法（1）线性拟合（2）曲线拟合2.平滑法（1）移动平均法（2）指数平滑法A.简单指数平滑B.Holt两参数指数平滑C.Holt-Winters三参数指数平滑四. 季节效应分析二级目录二级目录二级目录五. 综合分析二级目录二级目录二级目录一. 时间序列分解1.Wold分解定理对于任何离散平稳过程｛Xt｝它都可以分解为两个不相关的平稳序列之和其中一个为确定性的，另
2020-06-14 18:59:46
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原创 多元统计：判别分析
多元统计：判别分析一. 判别分析介绍二. 距离判别法1. 欧几里得距离与马氏距离的区别和联系1.1欧几里得距离1.2马氏距离2. 距离判别法的基本思想和方法3. 距离判别法例题三. 贝叶斯判别法1. 贝叶斯判别法原理2. 贝叶斯判别法则3. 贝叶斯判别法例题四. 费希尔判别法1. 费希尔判别法原理五. 距离判别法、贝叶斯判别法和费希尔判别法的异同一. 判别分析介绍判别分析，是一种统计判别和分组技术，就一定数量样本的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息，确定分组与其他多元变量信息所属的样本进行判别分
2020-06-09 13:11:26
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原创 多元统计：多元正太分布均值向量和协方差的检验
多元统计：多元正太分布均值向量和协方差的检验检验思想和步骤：第一 提出待检验的假设Ho和H1；第二，给出检验的统计量及其服从的分布；第三，给定检验水平，查统计量的分布表，确定相应的临界 值，从而得到否定域；第四，根据样本观测值计算出统计量的值，看是否落入否定域中，以便对待判假设做出决策（拒绝或接受）。均值向量的检验：协差阵的检验：...
2020-06-09 10:10:54
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原创 时间序列分析：平稳时间序列建模
时间序列分析：平稳时间序列分析一.录入数据1.读入数据2.转为时间序列数据二. 平稳时间序列建模1.建模步骤2.根据序列的时序图，自相关图和偏自相关图判断序列的平稳性，随机性2.1.时序图检验2.2.自相关图检验2.3判断该序列的纯随机性3.选择适当模型4.参数估计5.模型检验及优化5.1模型显著性检验5.2参数显著性检验5.3模型优化三.时间序列预测一.录入数据1.读入数据在R中输入一下命令:rain=read.table("/home/ddy/桌面/习题3.17数据.txt",sep="\t",
2020-06-08 19:07:21
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原创 T检验，方差分析，非参数检验，卡方检验，方差分析总结
T检验，方差分析，非参数检验，卡方检验一.T检验1.T检验分类2.T检验的使用前提3.T检验的适用类型二.非参数检验1.非参数检验介绍2.非参数检验适用类型三.卡方检验的检验1.卡方检验的检验介绍2.卡方检验的的使用前提3.卡方检验的的适用类型四.单因素方差分析1.单因素方差分析介绍2.单因素方差分析的使用前提3.单因素方差分析的适用类型一.T检验1.T检验分类T检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。单总体检验：单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是
2020-06-05 16:06:14
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原创 多元统计：相关概念总结
多元统计：相关概念总结目录什么是多元统计分析多元正态分布的参数估计随机向量，密度函数和边缘密度函数多元正态分布多元正态分布的参数估计多元正太分布均值向量和协方差阵的检验三级目录三级目录三级目录三级目录三级目录目录什么是多元统计分析**来源百度：**多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合农业科学研究的特点。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线
2020-06-04 19:33:10
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原创 时间序列分析：数据预处理
时间序列分析：数据预处理步骤引言：什么是时间序列分析一.平稳时间序列1.什么是平稳时间序列2.平稳时间序列的意义3.时间序列的特征统计量二.时间序列的平稳性检验1.导入数据（以分析某公司2000年--2003年每月销售数据为例）2.时序图检验3.自相关检验4.时序图和自相关 图的注意事项三.纯随机性检验1.白噪声序列的性质2.纯随机性检验（1）检验原理（1）检验假设条件（1）检验统计量（1）检验结果分析步骤引言：什么是时间序列分析时间序列分析法，就是将经济发展、购买力大小、销售变化等同一变数的一组观察
2020-06-03 19:17:22
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原创 Python词云分析（绘图 统计数据）
程序一：样式一：import jieba.analyseimport imageio import jieba.posseg as psegdef jieba_cut(): #新时代中国特色社会主义停词 fr = open('/home/ddy/Desktop/新时代中国特色社会主义.txt', 'r') stop_word_list = fr.readlines() new_stop_word_list = [] for stop_word in s
2020-05-31 11:57:41
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原创 R 安装包安装（install.packages）时报错
R 安装包安装（install.packages）总是出错：Warning in install.packages : package"xxx"not available (for R version xxx）方法一：source("http://bioconductor.org/biocLite.R")biocLite("package_name")方法二：options(repos='http://cran.rstudio.com/')library(package_name)方
2020-05-31 11:39:41
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原创 基于主成分分析的贵州省综合经济实力
问题背景：贵州省地处祖国大西南，由于地理位置和历史等原因，经济状况落后于全国其他省份。虽然近年来经济增长幅度虽超过全国平均增长幅度，但许多经济指标仍旧比较落后。现在我们运用主成分分析的方法对贵州省在全国经济综合实力的状况进行分析，找到其中存在的问题所在。指标设置：X1-地方财政一般预算收入；X2-社会消费品零售总额；X3-国际旅游外汇收入； X4-城镇固定资产投资额；X5-房地产投资； X6-出口额；X7-地区生产总值； X8-人均生产总值；X9-第一产业； X10-第二产业；X11-第三产业；X12-.
2020-05-19 20:20:37
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原创 学习阶段C语言程序汇总
C语言汇总计算e的绝对值计算pi的值计算sinx求一元二次方程的根随机数种子例题随机猜数游戏静态变量的应用srand(time(NULL))数组入门指针入门指针与一维数组的关系数组输出一年各个月份的天数运用数组计算某班学生的平均分学生成绩管理1学生成绩管理2学生成绩管理系统3输入学生成绩，输出学生人数，并将成绩排序，并将成绩打印在屏幕上选择法将成绩排序学号，成绩排名斐波那契数列（fibonacci）打印乘法表成绩排序，输出最大值，以及学生人数删掉一个字符串中的空格矩阵相乘阶公式判断是否是闰年二维数组的应用指
2020-05-19 18:49:48
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原创 计量经济学：异方差性
运用多异方差性的相关知识解释生活中遇到的经济现象，并完成练习题5.3的习题：（1）根据题目中数据，适当建立回归模型。（2）用white检验法检验模型是否存在异方差性。如果存在异方差性，用适当方法加以修正。计量经济学：异方差性一.问题的提出与模型设定二.参数估计三.检验模型的异方差四.异方差的修正一.问题的提出与模型设定为研究中国出口商品总额（X）对国内生产总值（Y）的影响，根据题目中中国出口商品总额与国内生产总值 的数据我们可以初步设定模型如下：二.参数估计在Eviews软件中导入数据.
2020-05-19 17:19:51
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原创 计量经济学：多重共线性
工作环境：Eviews9.0 windows问题描述：商品进口额，国内生产总值及居民消费指数的数据之间的多重共线性分析计量经济学：多重共线性1.建立工作文件夹，导入商品进口额，国内生产总值及居民消费指数的数据。 模型设定及参数估计2.计算各解释变量的相关性，证实是否存在多重共线性3.做辅助回归进一步验证多重共线性是否存在4.进行以下回归：根据这些回归你能对多重共线性的性质有什么认识？5.假设经检验数据具有多重共线性，但模型中在5%水平上显著，并且F检验也显著，对模型应用的建议1.建立工作文件夹.
2020-05-19 16:58:32
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原创 计量经济学：回归分析
计量经济学：回归分析一元回归一.模型设定建立工作文件夹输入数据分别作国内旅游总花费Y与Xi（i=1,2,3）的相关图形二 估计参数三 模型检验经济学意义检验拟合优度和统计检验多元回归一.模型设定1.建立工作文件夹2.输入数据输入数据，并对数据Y按升序排序。3.分别作Y与X2,X3,X4的线性图。二 估计参数三 模型检验1.经济学意义检验2. 拟合优度和统计检验2.F检验2.t检验四 模型改进一元回归一.模型设定问题描述：（1）建立简单回归模型，分别分析中国国内旅游总花费（Y）与国内生产总值（X1
2020-05-19 15:58:08
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原创 SPSS软件做方差分析
第十三章思考与练习（P254）教材习题解答文章目录SPSS软件做方差分析1.单因素方差分析应用1.1进行方差齐性检验1.2 单因素方差分析2.问题2方差的单变量分析：SPSS软件做方差分析1.单因素方差分析应用1.1进行方差齐性检验 由上面结果可知，在当前的自由度0.05下对应的P值大于0.05，因此可认为样本所来自的总体满足方差其性的要求。故可进行之后的分析1.2 单因素方差分析分析：由方差分析可知，其P值为0，故拒绝原假设，即，各种型号间寿命有明显差异。要想得到各型号间的.
2020-05-19 14:59:39
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原创 R语言常用代码（入门）
R语言常用代码安装所需要的包# 安装包install.packages("packagename")# 加载包library(packagesname)设置工作路径// 使用getwd()函数来显示当前工作目录；getwd()//使用setwd()函数更改当前目录；setwd("D:/R")数据的读取与保存# 读取csvdata <- read.csv('data.csv') # 读取 R格式数据data <- load('.RData')# 保存 R
2020-05-14 22:07:32
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空空如也
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