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R语言主成分分析

R语言主成分分析
2017-07-18
R语言主成分分析 解决自变量之间的多重共线性和减少变量个数 根据主成分分析的原理,它一方面可以将k个不独立的指标变量通过线性变换变成k个相互独立的新变量,这是解决多重共线性问题的一个重要方法;另一 ...

R语言典型相关分析

R语言典型相关分析
2017-07-18
R语言典型相关分析 1 关键点:典型相关分析 典型相关分析是用于分析两组随机变量之间的相关程度的一种统计方法,它能够有效地揭示两组随机变量之间的相互(线性依赖)关系 例如 研究生入学考试成绩与本科 ...

数据质量分析

数据质量分析
2017-07-16
数据质量分析 在数据分析和数据挖掘之前,我们首先要做的就是对数据进行预处理,将那些所谓的“脏数据”给去除掉,提高数据分析和挖掘的准确性和有效性。也就是说数据质量分析是数据挖掘和数据分析的重要开头。 ...

SPSS教程:做多重线性回归,方差不齐怎么办

SPSS教程:做多重线性回归,方差不齐怎么办
2017-07-12
SPSS教程:做多重线性回归,方差不齐怎么办 今天我们就来继续讨论一下,如果残差不满足方差齐性时,应该如何解决? 一、残差方差齐性判断 1. 残差方差齐性 回顾一下前面介绍过的残差方差齐性,即 ...

SPSS大战多元回归分析

SPSS大战多元回归分析
2017-07-12
SPSS大战多元回归分析 使用多元回归进行数据分析,分析软件供选择的比较多,主要有Eviews、Spss、Stata、Sas、Gretel等。多元回归分析应用于各个领域,主要有经济、医学、农学等。今天小编为大家分享一篇SPSS大 ...

SPSS分析技术:典型判别分析;由鸢(yuan)尾花分类发展而来的分析方法

SPSS分析技术:典型判别分析;由鸢(yuan)尾花分类发展而来的分析方法
2017-07-11
SPSS分析技术:典型判别分析;由鸢(yuan)尾花分类发展而来的分析方法 前面介绍的因子分析和聚类分析都是围绕变量进行的分析,这里的变量不分因变量和自变量。因子分析通过变量结构的研究,达到降低维度的目的, ...

IBM 数据科学及大数据分析 师资研修班 会议通知及报名表

IBM 数据科学及大数据分析 师资研修班 会议通知及报名表
2017-07-05
人工智能时代,什么最贵?掌握数据科学与大数据技术的人才最贵。 怎样对接产业需求,落实新工科建设?如何借助领先技术企业的教育资源以及混合式教学的工具,开出受学生欢迎的数据科学与大数据技术相关 ...

回归预测及R语言实现Part2回归R语言实现

回归预测及R语言实现Part2回归R语言实现
2017-07-02
回归预测及R语言实现Part2回归R语言实现 下面是回归分析的各种变体的简单介绍,解释变量和相应变量就是指自变量和因变量。 常用普通最小二乘(OLS)回归法来拟合实现简单线性、多项式和多元线性等回归模 ...

SPSS进行逐步回归分析

SPSS进行逐步回归分析
2017-06-30
SPSS进行逐步回归分析 在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系。在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模 ...

logistic回归和probit回归预测公司被ST的概率

logistic回归和probit回归预测公司被ST的概率
2017-06-11
logistic回归和probit回归预测公司被ST的概率 1.适合阅读人群: 知道以下知识点:盒状图、假设检验、逻辑回归的理论、probit的理论、看过回归分析,了解AIC和BIC判别准则、能自己跑R语言程序 2.本文目的:用R语 ...

R语言中的回归诊断-car包

R语言中的回归诊断-car包
2017-06-09
R语言中的回归诊断-car包 如何判断我们的线性回归模型是正确的? 1、回归诊断的基本方法 opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women) par(mfrow = c(2, 2)) plot(fit) par(op ...

 2017年最流行的15个数据科学Python库

2017年最流行的15个数据科学Python库
2017-06-02
Python 近几年在数据科学行业获得了人们的极大青睐,各种资源也层出不穷。数据科学解决方案公司 ActiveWizards 近日根据他们自己的应用开发经验,总结了数据科学家和工程师将在 2017 年最常使用的 Python 库。 核心 ...

SPSS分析技术:多重线性回归模型;极端值与多重共线性的识别与处理

SPSS分析技术:多重线性回归模型;极端值与多重共线性的识别与处理
2017-05-28
SPSS分析技术:多重线性回归模型;极端值与多重共线性的识别与处理 如果拟合质量不好,可能存在的问题主要有以下两个方面: 极端值(强点)的影响。我们都知道,在线性回归分析中,自变量回归系数的确定主 ...

SPSS分析技术:分段拟合;电业局如何通过简单的回归模型来预测居民用电量

SPSS分析技术:分段拟合;电业局如何通过简单的回归模型来预测居民用电量
2017-05-28
SPSS分析技术:分段拟合;电业局如何通过简单的回归模型来预测居民用电量 今天给大家介绍利用分段回归模型拟合的办法来处理一些特殊的变量关系。某些变量之间的关系非常有趣,不是恒久的线性或非线性关系,可能 ...

SPSS分析技术:最小一乘法;制造企业如何合理安排生产计划

SPSS分析技术:最小一乘法;制造企业如何合理安排生产计划
2017-05-28
SPSS分析技术:最小一乘法;制造企业如何合理安排生产计划 最小二乘法的原理是以预测值和实测值之差(残差)的平方和达到最小作为判断模型优劣的评判标准,应用十分广泛。没有放之四海而皆准的真理,最小二乘法同 ...

浅析数据分析在销售管理过程中对企业发展的价值

浅析数据分析在销售管理过程中对企业发展的价值
2017-05-25
浅析数据分析在销售管理过程中对企业发展的价值 “数据(data)”已经成为21世纪商业的代名词。聚拢大量数据的浪潮正变得愈加猛烈。公司无论所属行业和规模大小,都竭力想要实现以数据为基础驱动公司内部和外部 ...

SPSS详细操作:正态转换的多种方法

SPSS详细操作:正态转换的多种方法
2017-05-23
SPSS详细操作:正态转换的多种方法 一、正偏态分布资料 1、轻度正偏态分布 偏度值>0,偏度值为其标准误差的2-3倍,即Z-score=2~3,此时认为资料分布呈现轻度的正偏态分布,可以考虑对变量x取根号开平方的 ...

大数据如何在制造企业中落地

大数据如何在制造企业中落地
2017-05-23
大数据如何在制造企业中落地 每个企业都有自己的规划和自己企业在运营环节的管理最佳实践,毕竟,这么多年的信息化建设,对企业的产品制造的方方面面都有了很大的提升。大数据对促进供应链中的生产环节产生了前 ...

关于如何解释机器学习的一些方法

关于如何解释机器学习的一些方法
2017-05-20
关于如何解释机器学习的一些方法 到现在你可能听说过种种奇闻轶事,比如机器学习算法通过利用大数据能够预测某位慈善家是否会捐款给基金会啦,预测一个在新生儿重症病房的婴儿是否会罹患败血症啦,或者预测一位 ...

用Python处理数据集中的缺失值

用Python处理数据集中的缺失值
2017-05-18
用Python处理数据集中的缺失值 现实生活中的数据经常存在缺失值。产生缺失值的原因有很多,如观察资料未被记录、数据损坏等。由于很多机器学习算法不支持存在缺失值的数据集,正确处理缺失值就显得比较重要了。 ...

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