16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

  全文地址请点 击 : 文案大全16种常用的大数据分析报告方法汇总情况_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。1)U 验 使用条件:当样本含量 n 较大时,X 与 Y 都必须是连续 型变量,建立时间随多个因素变化的 回归方程,A 虽然是连续数据,这类数据的分布形态一般是未知的!

  适用于 适用于多类判别。2)BAYES 判别分析法 : BAYES 判别分析法比 FISHER 判别分析法更加完善和先进,也知道分几类 文案大全 实用标准文档 3)聚类分析不需要分类的历史资料,无法控制分析中存在的某些随机 因素,1、单相关: 两个因素之间的相关关系叫单相关,并进行比较 3)分析因素,--------------------- 本文来自 anxixiaomu 的 CSDN 博客 ,所以之前需要 进行正态性检验。假阳性率(1-度)为横坐标绘制的曲线C 曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力 用途 ;即研究时只涉及一个自变量和一 个因变量;3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较,它将一组变量与另一组变 量之间单变量的多重线性相关性研究为对少数几对综合变量之间的简单线性相 关性的研究,一般用系统聚类法来聚类 指标,常常也不是针对总体参数,以用于解决实际 问题;协方差分析主要是在排除了协变量的影响后 再对修正后的主效应进行方差分析,二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的 参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验 。

  1)变呈筛选方式:选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法(CP 法)、逐步 回归法,因变 量 y 或其残差必须服从正态分布 。数据也是连续类型,拟合相应的参数模型,2、选择最佳的诊断界限值。而判别分析需要分类 历史资料去建立判别函数,即研究时涉及两个或两个 以上的自变量和因变量相关;1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。例如调卷的线、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,即研究时间的分布规律 2)比较过程,并且检验因素对时间的影响。不对所分析的数据作出任何统计推断结论 2)非参数检验:检验分组变量各水平所对应的曲线是否一致。

  当假定其他变量不变时,或者存在多个影响因素时,分析多个影响因素与响应变 量的关系,适用情况:顺序类型的数据资料,而判别分析必须事先知道事 物的类别,将原始变量进行分类 十二、时间序列分析 动态数据处理的统计方法,R0C 曲线越靠近左上角,研究随机数据序列所遵从的统计规律,常用方法:非参数检验的 K-量检验、P-P 图、Q-Q 图、W 检验、 动差法。六、方差分析 使用条件:各样本须是相互的随机样本!

  且自变量和因变量呈线性关系,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、 离散趋势、偏度、峰度。是比主成分分析更深入的一种多元统计方法 用途: 1)减少分析变量个数 2)通过对变量间相关关系探测,总体分布是否正态)进行检验。使产生错判的事例 最少,列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,也不知道分几类;样本值符合正态分布 A 单样本 t 检验:推断该样本来自的总体均数 μ 与已知的某一总体均数 μ0 (常为理 论值或标准值)有无差别;同时考虑多个影响因素之间的关系 3、多因素无交互方差分析:分析多个影响因素与响应变量的关系,4、其他回归方法 非线性回归、有序回归、Probit 回归、加权回归等 八、聚类分析 样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类,它不仅能解决多类判别 分析,又称分层聚类 2)逐步聚类法 :适用于大样本的样本聚类 3)其他聚类法 :两步聚类、K 均值聚类等 九、判别分析 1、判别分析:根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数,向前引入法和向后剔除法 2)横型诊断方法: 文案大全 实用标准文档 A 残差检验: 观测值与估计值的差值要艰从正态分布 B 强影响点判断:寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis 距离法 C 共线性诊断: ? 诊断方式:度、方差扩大因子法(又称膨胀系数 VIF)、特征根判定法、条 件指针 CI、方差比例 ? 处理方法:增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等 3、Logistic 回归分析 线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里,进而对给定的一个新样品,只分 析一个因素与响应变量的关系 文案大全 实用标准文档 2、多因素有交互方差分析:一顼实验有多个影响因素,即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类,常用方法分半信度。

  十、主成分分析 将彼此梠关的一组指标变适为彼此的一组新的指标变量,使之影响了分祈结果的准确度。更准确地分析确定变量之间的变化规律 十四、典型相关分析 相关分析一般分析两个变里之间的关系,一般用于因变量是离散时的情况 分类: Logistic 回归模型有条件与非条件之分,同对中的两者在可 能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;即将时间与相关因素的依存关系用一个数学式子表示出 来。每个量表是否测量到单一的概念,并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组 所包含的全部相应信息。即研究因素对过程的影响 4)建立数学模型,X 与 Y 都必须是连续型变量,时间序列通常由 4 种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。其中两个 变量之间的相关关系称为偏相关。2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。可进行卡方检验,B 配对样本 t 检验:当总体均数未知时,寻找合理的度量事物相似性的统计 量。且两个样本可以配对,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相 关程度。

  对时间的分 布没有要求,文案大全 实用标准文档 十六、其他分析方法 多重响应分析、距离分祈、项目分祈、对应分祈、决策树分析、神经网络、系统方 程、蒙特卡洛模拟等。A 乘积极限法(PL 法) B 寿命表法(LT 法) 3)半参数横型回归分析:在特定的假设之下,即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类,十一、因子分析 文案大全 实用标准文档 一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在 因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多 元统计分析方法 与主成分分析比较: 相同:都能够起到済理多个原始变量内在结构关系的作用 不同:主成分分析重在综合原始变适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系,而且分析时考虑了数据的分布状态,各样本来自正态分布总体;样本值符合正态分布 2)T 检验 使用条件:当样本含量 n 较小时,又称样本聚类分祈 使用距离系数作为统计量 衡量相似度,一股用 R0C 曲线下面积 反映诊断系统的准确性。2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知!

  典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似,即研究两组或多组时间的分布规律,主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、 离散趋势、偏度、峰度。2、方法: 1)统计描述:包括存时间的分位数、中数期、平均数、函数的估计、 判断时间的图示法!

  2、复相关 :三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树但总体分布形态未知或者非正态;适用于两类 判别;同时组成两表的内在体项一致性如 何,文案大全 实用标准文档 C 两样本 t 检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。B 体分布虽然正态,可作 Mentel-Hanszel 分层分析。也可以对指标进行分类;而 Logistic 回归模型对因变量的分布没有要求,判断它来自哪个总体 2、与聚类分析区别 1)聚类分析可以对样本逬行分类,条件 Logistic 回归模型和非条件 Logistic 回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。所以一般较多使用?

  实用标准文档 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,但是影响因素之 间没有影响关系或忽略影响关系 4、协方差分祈:传统的方差分析存在明显的弊端,分类 1、单因素方差分析:一项试验只有一个影响因素,实用标准文档 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,常用方法重测信度 2、内在信度;七、回归分析 分类: 1、一元线性回归分析:只有一个自变量 X 与因变量 Y 有关,这种方法的代表是 Cox 比例风险回归分析法 文案大全 实用标准文档 4)参数模型回归分析:已知时间服从特定的参数横型时,而是针对总体 的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,以概率为判别准则来分类,但样本容量极小,1、性质分类: 文案大全 实用标准文档 Q 型聚类分析:对样本进行分类处理,而判别分析只能对样本 2)聚类分析事先不知道事物的类别,因变量 y 或其残差必须服从正态分布。对于三维表!

  如欧式距离、极端距离、绝对距离等 R 型聚类分析:对指标进行分类处理,试验的准确性就越高;是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析 方法,文案大全 实用标准文档 对于二维表,而直接对样本进行分类;2、多元线性回归分析 使用条件:分析多个自变量与因变量 Y 的关系,然后才能对样本进行分类 3、进行分类 : 1)Fisher 判别分析法 : 以距离为判别准则来分类,十五、R0C 分析 R0C 曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈).以真阳性率(灵敏度) 为纵坐标,而典型相关分析是分析两组变里(如 3 个 学术能力指标与 5 个在校成绩表现指标)之间相关性的一种统计分析方法。相关系数、列联系数等 2、方法分类: 1)系统聚类法: 适用于小样本的样本聚类或指标聚类,主要方法:移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA 横型、量 ARIMA 横型、ARIMAX 模型、向呈自回归横型、ARCH 族模型 十三、分析 文案大全 实用标准文档 用来研究时间的分布规律以及时间和相关因索之间关系的一种统计分析方 法 1、包含内容: 1)描述过程,各总体方 差相等。三、信度分析 检査测量的可信度,并用其中较少的 几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息 。如 10 以下;又称指标聚类分析 使用相似系数作为统计量 衡量相似度。