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专业的进~~~~统计学名词解释 *变异*的解释

2023-08-22 18:15:57
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马老四

用来比较多个母群平均数间差异显著性的一种统计分析方法.

用来分析多个群体中的计量型数据,以便比较变异的意义和分析其来源。

数理统计学及其应用领域

数理统计学是“数学的一个分支学科。研究怎样去有效地收集、整理和分析带有随机性的数据,以对所考察问题作出推断或预

测,直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议。” 此一定义明确了数理统计学的研究对象与研究目的。

数理统计学是应用性很强的学科,它已被应用于各种专门领域(如物理、化学、工程、生物、经济、社会等),但只涉及其中有关带随机性的数据的分析问题,而不是以任何一种专门的知识领域为研究对象。但是,在应用数理统计方法分析带有随机性数据时,从统计模型的选择、实验方案的制定、统计方法的正确使用以至所得结论的恰当解释,都离不开所论问题的专门知识。

数理统计学内容庞杂,分支学科很多,难以作出一个周密而无懈可击的分类。这些分支学科大体可以划分为以下三类:

第一类分支学科包括抽样调查和试验设计,主要涉及与数据收集有关的理论和方法问题。

第二类分支学科主要涉及统计推断的原理与方法,包括:(1)与特定的统计推断形式有关的参数估计和假设检验,(2)与特定的统计观点有关的贝叶斯统计和统计决策理论,(3)与特定的理论模型或样本结构有关的非参数统计、多元统计分析、相关分析、回归分析、方差分析、序贯分析、时间序列分析和随机过程统计。

第三类分支学科是一些针对特殊的应用问题而发展起来的分支学科,如产品抽样检验、可靠性统计、统计质量管理等。这类分支学科都不涉及或很少涉及任何一种专门学科的知识,但一般需要考虑数据的收集和统计推断两方面的问题。例如,产品抽样检验的任务是制定从一批产品中作随机抽样的方案,并依据由此获得的样本去决定是否接受该批产品。这里,有抽样方案的统计问题,也有使用数据作统计假设检验的问题。

除以上三类分支学科之外,还有一类称之为边缘学科分支,如生物统计学、医学统计学、气象统计学、地质统计学、教育统计学、经济计量学、社会计量学、政治计量学、语言计量学、历史计量学等。这类分支学科所讨论的是统计方法在某一特定学科中的应用,涉及大量有关学科的专门知识,故不适宜当作数理统计学的分支。

从上面对数理统计学的分支学科的划分,我们大致可以看出数理统计学的应用领域与范围。数理统计方法在工农业生产、自然科学和技术科学以及社会经济领域中都有广泛的应用。数理统计方法的恰当应用依赖于所论问题的专门知识、经验,以至良好的组织工作,故从本质上来说,数理统计方法基本上是一种辅助性的工具。

1.在农业中的应用。数理统计方法在农业中应用的一个主要方面,是对田间试验进行适当的设计和统计分析。试验设计的基本思想和方法,就是从田间试验开始发展起来的。数理统计方法在农业中应用的另一领域就是数量遗传学。例如,在培育高产优质农产品的研究中,其数据分析就需要使用多种统计方法,如应用很复杂的回归和方差分量分析的方法来计算遗传力。

2.在工业中的应用。数理统计方法在工业中的应用,主要有二方面。一是应用正交设计、回归设计、回归分析、方差分析、多元统计分析等统计方法来解决以下一系列问题:试制新产品和改进老产品,改革工艺流程,使用代用原材料和寻找适当的配方,判定影响产品质量的重要因素、次要因素,决定一组最优的生产条件。二是应用统计质量管理的统计方法,通过种种形式的质量控制图、抽样检验、可靠性统计分析以解决下面一些与工业中大批量及连续生产有关的问题:工序控制,制定成批产品的抽样验收方案,对大批生产的元件的可靠性及包含大量各种元件的系统的可靠性。

3.在医、药学中的应用。医、药学是较早使用数理统计方法的领域之一。在医学研究中,为防治一种疾病,统计方法常被作为重要的研究工具,用来发现和验证导致这种疾病的种种因素。例如,应用统计方法证实肺癌与吸烟的关系。数理统计方法在医学中的应用,就形成了医学统计学、生存分析等边缘分支学科,也构成了理论流行病学。临床流行病学的主要内容。在药学研究中,通过临床试验,应用正交设计、交叉设计、回归分析、方差分析、列联表分析等统计方法,来确定一种药物对治疗某种疾病是否有效,用处多大,以及比较几种药物或治疗方案的效力。

4.在自然科学和技术科学中的应用。在基础理论研究中,一方面,一种学说或假说是否正确,或在多大程度上正确,要诉诸于大规模的实验验证,其中就有实验的设计和数据的统计分析问题;另一方面,统计分析也有助于发现某种规律性,并在寻求理论上的解释中可以形成新的理论。一个著名的例子就是孟德尔的遗传定律的发现。孟德尔在豌豆试验中发现了此一定律,以后由许多人通过进一步的试验,并用数理统计学的拟合优度检验法验证了该定律。在寻求该定律的理论解释的过程中,便诞生了“基因学说”。

在应用性研究中,由于对所研究现象的规律性认识不充分,人们不得不依靠对实验和观测数据进行统计分析(统计推断与统计预测),以提出解决问题的办法。例如,统计方法用于地震、气象和水文方面的预报,都有一定的效果;在地质勘探中,人们在一个地区的若干点(点的选择也有统计上的考虑)进行观察,对其结果用种种统计方法,如趋势面分析、对应分析等进行处理,以建立某种经验性质的规律,用以指导找矿。

数理统计方法在自然科学和技术科学中,已得到很广泛的应用,随之便产生了许多诸如统计物理学、计量化学、地质统计学、气象统计学、数量遗传学、生物统计学、水文统计学、技术计量学等边缘分支学科。一般而言,无论是自然科学还是技术科学,都离不开实验观察,都有处理数据的问题,因此也就有统计方法的用武之地。可以这样说,凡是有数据的地方,都是数理统计方法的应用去向。

5.在社会、经济领域中的应用。数理统计方法在社会、经济领域中,有着重要的应用。在西方发达国家,数理统计方法在这些领域中的应用,要比其在自然科学和技术领域中的应用更早且更广泛。例如,社会学中的抽样调查、列联表分析,人口学中的人口发展动态模型、随机过程统计,经济学中的经济计量模型等使对社会现象研究的定量化发展趋势日益彰显。在经济科学中,定量化的趋势要比其他人文社会科学部门更早且程度更深,如早在本世纪的二、三十年代,时间序列分析方法就已经用于市场预测,继之一门边缘分支学科——经济计量学便应运而生。值得注意的是,自1969年设立诺贝尔经济学奖以来,其得主三分之二以上的都是经济计量学家,曾担任过“经济计量学会”这一国际性学术团体的会长。

如教育统计学、人口统计学、经济计量学、社会计量学、政治计量学、语言计量学、历史计量学等边缘分支学科正是数理统计方法在社会、经济领域中的应用结晶。

6.在企业经营管理中的应用。

①市场研究。在市场经济的今天,开展市场研究尤其重要。市场研究是为某一特定的市场营销问题的决策而开发和提供其所需的信息的一种系统的、有目的的活动或过程。这里所说的信息,不仅是市场调查所得的数据资料,还包括市场研究人员对资料进行分析所得的结果(如结论、建议等)。市场研究的范围包括:产品研究、销售研究、市场与销售潜量的估计、价格研究、购买行为研究、竞争分析、广告及促销研究、销售成本和利润分析、营销环境研究。这些研究又可归结为四类:

(1)探测性研究,适用于需要研究的问题和范围不是很明确,无法确定调查内容,引起问题的原因不很清楚的情形。通常的做法:收集与分析第二手资料,集中专家或相关人员的意见,进行小规模的试点调查、定性研究、实例分析。

(2)描述性研究,回答事先计划好的问题,如“什么”、“何时”、“怎样”。通常的做法是:给出统计图;计算基本统计量(如相对指标、平均指标、变异指标等);进行相关分析,确定市场营销中有关问题的相关因素、相关关系及关联程度。

(3)因果关系研究,用于寻找问题的原因,或确定变量之间有无因果关系。通常的做法是先确定分析对象及其影响因素,然后建立具有单方程或联立方程形式的经济计量模型,应用回归分析方法进行测定。

(4)预测性研究,用于对市场潜力、企业产品前景等进行预测,以此作为市场营销决策的依据。通常的方法包括:专家意见法,移动平均法,指数平滑法,Box-Jenk-ins法,经济计量模型法,投人产出模型法等。

在市场研究中,常用且有效的方法就是应用数理统计方法,比较基本的有列联表分析、相关分析、方差分析;比较高级的有多元统计分析中的聚类分析、判别分析、主成份分析、因子分析、多特性模型等。

聚类分析的目的在于辨别在某些特性上相似的事物,并按这些特性将样本划分成若干类(群),使在同一类内的事物具有高度的同质性,而不同类的事物则有高度的异质性。在市场研究中,聚类分析主要用于对消费者群进行市场细分,对产品进行分类,选择试验市场,确定分层抽样的层次,分析消费者的性格特征和行为形态等方面。

判别分析的原理是:依据样本的某些特性,以判别样本所属类型。与聚类分析不同的是,判别分析是在已知研究对象用某种方法分成若干类的情况下,建立判别函数,用以判定未知对象属于已知分类中的那一类。在市场研究中,判别分析主要用于对一个企业进行市场细分,以选择目标市场,有针对性地进行广告、促销等活动。

主成份分析是把多个指标化为少数几个综合指标的一种多元统计方法。它采用一种降维的方法,即通过适当的变换,找出几个综合因子来代表原来众多的变量,使这些综合因子能尽可能地反映原来变量的信息量,而且彼此之间互不相关。在市场研究中,主成份分析主要用于分析消费者的嗜好,以此对消费品进行分类。

因子分析是这样的一种多元统计技术:从众多变量中提取出少数共同“因子”,用最少的因素综合解释大量资料,简化变量间的关系,从而分析影响变量、支配变量的共同因素(又称公共因子)有几个,各因素的本质如何,以由表及里地探索事物之间的本质联系。在市场研究中,因子分析常用来分析消费者对各种消费品的态度,研究消费者选择消费品的因素,以对制定营销策略和拟定广告宣传主题提供参考依据。

多特性模型就是利用与产品有关的多种特性来选择产品的一种统计模型,是一种总合所有消费者意见的多元统计分析方法。

②经济活动分析。多元统计分析中的聚类分析、判别分析、主成份分析,因子分析等方法除了应用于市场研究之外,还可用于进行企业或部门的经济活动分析。例如应用聚类分析方法按经营状况对企业或部门进行分类;根据已有的关于企业经营状况的分类

及某一企业的一些经济效益指标,应用判别分析方法确定该企业的经营状况的类属;根据一些经济效益指标,应用主成份分析方法进行综合评价,确定企业的排名;根据反映企业经营状况的大量指标,应用因子分析方法确定影响经济效益的潜在因素。

经济活动分析本质上是事后分析,或称为影响因素分析,即在明确分析对象的影响因素的基础上,要确定各因素影响的显著性及影响程度,并从中找出主要的影响因素。此时,有统计软件包帮忙,经济计量学的经济计量模型就可以使经济活动分析变得容易得多了。

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2023-08-14 06:10:001

动态聚类分析用于放射性数据处理

聚类分析就是通过不同地质体或地质现象的某些共同属性的相似程度来进行分类的一种多元统计分析方法。聚类分析用于样品的分类时,称为Q型聚类分析。用于对指标(变量)的分类时,称为R型聚类分析。放射性勘探中,聚类分析可以解决如下问题:①研究铀的原生晕或次生晕中异常的元素共生组合及其与矿体的关系;②评价岩体含矿性,评价或区分异常点、带和含矿带;③了解成矿元素与哪些地质因素有关;④通过聚类分析,可协助划分地质构造带、侵入体、地层、岩相等;⑤可用来进行矿产统计预测。聚类分析可分成系统聚类,逐步聚类,动态聚类。动态聚类分析具有无先验总体的特征,广泛用于放射性数据处理,故这里只介绍动态聚类及其应用。图6-28 木岭 1:2000γ详查趋势面图及剩余图(单位:7.17×1014C/kg·s)1—趋势等值线;2—剩余等值线;3—地质构造线(一)动态聚类的基本原理设测区有n个测点,用x1,x2,…,xn表示测点上实测值(在多参数测量中x1,x2,…,xn为向量)。如果初始分成k类:G1,G2,…,Gk;它们的中心记作 ,…, ;每类测点的个数记作n1,n2,…,nk。用l(i)表示xi所属类别的标号。定义xi与Gi类别的距离为Dij:放射性勘探方法分类函数定义为放射性勘探方法动态聚类分析的目的就是使这个分类函数达到最小。数学上可以证明,分类函数e达到最小,等价于使同类样品的离差平方和达到最小,而使类与类之间的离差平方和达到最大。动态聚类法的过程是首先选一批有代表性的样品作为“初始中心”,然后让样品按某种原则(通常用最近距离原则)向初始中心汇聚,从而得到初始分类;下一步判断初始分类是否合理,如不合理,修改分类直到合理为止。(二)实际应用[例1]动态聚类在γ能谱测量中用于地质填图的应用。研究区为浅覆盖层,浅覆盖层表现为腐殖土层加残坡积碎石层,厚度为0.5~1m,局部地段可达3m以上。表层(A层)植被较发育;厚度一般在10~20cm,其下为B层,一般厚度为0.3m左右,其下为基岩。图6-29 3102地区湾塘揭露点γ场1~8阶趋势面对比图图中等值线数据单位:7.17×1014C/kg·s该区出露的地层单元为:1)第四纪(Qh):坡积裙,冲积扇和河漫滩。2)白垩纪的甘河组(K1g):岩性以基性-中基性火山熔岩为主,其次为基性-中基性火山碎屑岩。主要为气孔状玄武岩、气孔杏仁状粗安岩、粗安质火山角砾岩、凝灰岩。3)白垩纪的光华组(K1gn):岩性较复杂,主要为一套酸性火山岩系。其上部主要为英安质角砾凝灰岩、熔结凝灰岩,英安岩。下部主要为流纹质角砾凝灰岩、火山角砾岩、熔结凝灰岩。4)侏罗纪的塔木兰沟组(J3t):主要为气孔状粗安岩、粗安岩、粗安质角砾凝灰岩。该区出露的岩浆岩为:(1)早石炭金河单元(C1J):中粗粒二长花岗岩。(2)早白垩秀山超单元(K1Ye):花斑状碱长正长岩。由于覆盖层的存在,给填图带来较大的困难,工作量大,成本高,航空γ能谱测量具有连续性以及低成本,将成为辅助填图的最好工具。经过航空γ能谱测量的多元素含量及比值参数的聚类分析,对该区进行了填图单元的划分。结果如图6-30所示,大致可将该区的几个填图单元进行了区分。每类别与填图单元的对应关系,见表6-8。图6-30 航空γ能谱测量多元素聚类图表6-8 地层单元与聚类类别及放射性含量平均值对应关系表[例2]动态聚类在γ能谱测井资料中用于岩性划分的应用。研究区内为松辽盆地,测井所遇的岩性主要为粉砂岩、泥质粉砂岩、粉砂质泥岩和泥岩,以及营城组的花岗斑岩、闪长玢岩。由于不同的岩性其放射性元素含量不同,所以作为识别岩性的参数;另外不同岩性在不同的沉积环境下沉积形成的,除了利用能谱数据进行岩性识别外,不同的黏土矿物组合对于不同的岩性也有很好的指示意义,所以选择黏土矿物组合进行岩性识别,它构成岩性识别的重要参数。运用动态聚类的K-mean方法,对该区岩性剖面进行了划分,具有较好的准确率;且可将一些细节较好地反映出来。岩性剖面如图6-31所示。图6-31 ××井中泉头组三段岩性分类图
2023-08-14 06:10:141

数据挖掘,聚类分析算法研究的目的和意义是什么!

云速数据挖掘在企业信息化建设过程中有一套固定的应用流程,即将各种不同信息转换为企业需要的商业知识。以数据挖掘的具体流程作为基础,对企业信息化建设具有促进作用。
2023-08-14 06:10:342

聚类分析测度相似性的方法有哪些

因果测度是聚类分析测度相似性的方法。聚类(Clustering)就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同,处于不同簇中的实例彼此不同。聚类分析定义聚类分析是根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组。目的是,组内的对象相互之间是相似的(相关的),而不同组中的对象是不同的(不相关的)。组内相似性越大,组间差距越大,说明聚类效果越好。聚类效果的好坏依赖于两个因素:1.衡量距离的方法(distance measurement) 2.聚类算法(algorithm)聚类分析常见算法K-均值聚类也称为快速聚类法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据K-均值算法对孤立点的敏感性,K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心,而选用簇中离平均值最近的对象作为簇中心。也称为层次聚类,分类的单位由高到低呈树形结构,且所处的位置越低,其所包含的对象就越少,但这些对象间的共同特征越多。该聚类方法只适合在小数据量的时候使用,数据量大的时候速度会非常慢。
2023-08-14 06:10:441

主成分分析,聚类分析,因子分析的基本思想以及他们各自的优缺点。

主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关。因子分析是研究如何以最少的信息丢失,将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量,以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构,并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似,而属于不同组的样本应该足够不相似。三种分析方法既有区别也有联系,本文力图将三者的异同进行比较,并举例说明三者在实际应用中的联系,以期为更好地利用这些高级统计方法为研究所用有所裨益。二、基本思想的异同(一) 共同点主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子) 来综合反映原始变量(因子) 的主要信息,变量虽然较原始变量少,但所包含的信息量却占原始信息的85 %以上,所以即使用少数的几个新变量,可信度也很高,也可以有效地解释问题。并且新的变量彼此间互不相关,消除了多重共线性。这两种分析法得出的新变量,并不是原始变量筛选后剩余的变量。在主成分分析中,最终确定的新变量是原始变量的线性组合,如原始变量为x1 ,x2 ,. . . ,x3 ,经过坐标变换,将原有的p个相关变量xi 作线性变换,每个主成分都是由原有p 个变量线性组合得到。在诸多主成分Zi 中,Z1 在方差中占的比重最大,说明它综合原有变量的能力最强,越往后主成分在方差中的比重也小,综合原信息的能力越弱。因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系,它不是对原始变量的重新组合,而是对原始变量进行分解,分解为公共因子与特殊因子两部分。公共因子是由所有变量共同具有的少数几个因子;特殊因子是每个原始变量独自具有的因子。对新产生的主成分变量及因子变量计算其得分,就可以将主成分得分或因子得分代替原始变量进行进一步的分析,因为主成分变量及因子变量比原始变量少了许多,所以起到了降维的作用,为我们处理数据降低了难度。聚类分析的基本思想是: 采用多变量的统计值,定量地确定相互之间的亲疏关系,考虑对象多因素的联系和主导作用,按它们亲疏差异程度,归入不同的分类中一元,使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。也就是说,聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点,并合理地分成若干类,因此它是一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法,它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系[3 ]。聚类分析是通过一个大的对称矩阵来探索相关关系的一种数学分析方法,是多元统计分析方法,分析的结果为群集。对向量聚类后,我们对数据的处理难度也自然降低,所以从某种意义上说,聚类分析也起到了降维的作用。(二) 不同之处主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法,也就是求出少数几个主成分(变量) ,使它们尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关。它是一种数学变换方法,即把给定的一组变量通过线性变换,转换为一组不相关的变量(两两相关系数为0 ,或样本向量彼此相互垂直的随机变量) ,在这种变换中,保持变量的总方差(方差之和) 不变,同时具有最大方差,称为第一主成分;具有次大方差,称为第二主成分。依次类推。若共有p 个变量,实际应用中一般不是找p 个主成分,而是找出m (m < p) 个主成分就够了,只要这m 个主成分能反映原来所有变量的绝大部分的方差。主成分分析可以作为因子分析的一种方法出现。因子分析是寻找潜在的起支配作用的因子模型的方法。因子分析是根据相关性大小把变量分组,使得同组内的变量之间相关性较高,但不同的组的变量相关性较低,每组变量代表一个基本结构,这个基本结构称为公共因子。对于所研究的问题就可试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。通过因子分析得来的新变量是对每个原始变量进行内部剖析。因子分析不是对原始变量的重新组合,而是对原始变量进行分解,分解为公共因子和特殊因子两部分。具体地说,就是要找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的诸指标,如何受少数几个在专业中有意义、又不可直接测量到、且相对独立的因子支配的规律,从而可用各指标的测定来间接确定各因子的状态。因子分析只能解释部分变异,主成分分析能解释所有变异。 聚类分析算法是给定m 维空间R 中的n 个向量,把每个向量归属到k 个聚类中的某一个,使得每一个向量与其聚类中心的距离最小。聚类可以理解为: 类内的相关性尽量大,类间相关性尽量小。聚类问题作为一种无指导的学习问题,目的在于通过把原来的对象集合分成相似的组或簇,来获得某种内在的数据规律。从三类分析的基本思想可以看出,聚类分析中并没于产生新变量,但是主成分分析和因子分析都产生了新变量。三、数据标准化的比较主成分分析中为了消除量纲和数量级,通常需要将原始数据进行标准化,将其转化为均值为0方差为1 的无量纲数据。而因子分析在这方面要求不是太高,因为在因子分析中可以通过主因子法、加权最小二乘法、不加权最小二乘法、重心法等很多解法来求因子变量,并且因子变量是每一个变量的内部影响变量,它的求解与原始变量是否同量纲关系并不太大,当然在采用主成分法求因子变量时,仍需标准化。不过在实际应用的过程中,为了尽量避免量纲或数量级的影响,建议在使用因子分析前还是要进行数据标准化。在构造因子变量时采用的是主成分分析方法,主要将指标值先进行标准化处理得到协方差矩阵,即相关矩阵和对应的特征值与特征向量,然后构造综合评价函数进行评价。聚类分析中如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错误的聚类结果。因此在聚类过程进行之前必须对变量值进行标准化,即消除量纲的影响。不同方法进行标准化,会导致不同的聚类结果要注意变量的分布。如果是正态分布应该采用z 分数法。四、应用中的优缺点比较(一) 主成分分析1、优点首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量,这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。其次它通过计算综合主成分函数得分,对客观经济现象进行科学评价。再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。2、缺点当主成分的因子负荷的符号有正有负时,综合评价函数意义就不明确。命名清晰性低。(二) 因子分析1、优点第一它不是对原有变量的取舍,而是根据原始变量的信息进行重新组合,找出影响变量的共同因子,化简数据;第二,它通过旋转使得因子变量更具有可解释性,命名清晰性高。2、缺点在计算因子得分时,采用的是最小二乘法,此法有时可能会失效。(三) 聚类分析1、优点聚类分析模型的优点就是直观,结论形式简明。2、缺点在样本量较大时,要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标,而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系,但事物之间却无任何内在联系,此时,如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果,显然是不适当的,但是,聚类分析模型本身却无法识别这类错误。
2023-08-14 06:11:132

聚类分析中常见的数据类型有哪些

简单地说,分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类.简单地说,聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程.区别是,分类是事先定义好类别 ,类别数不变 .分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴.聚类则没有事先预定的类别,类别数不确定. 聚类不需要人工标注和预先训练分类器,类别在聚类过程中自动生成 .分类适合类别或分类体系已经确定的场合,比如按照国图分类法分类图书;聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合,一般作为某些应用的前端,比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等.分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器 ),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中. 要构造分类器,需要有一个训练样本数据集作为输入.训练集由一组数据库记录或元组构成,每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量,此外,训练样本还有一个类别标记.一个具体样本的形式可表示为:(v1,v2,...,vn; c);其中vi表示字段值,c表示类别.分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等.聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,这样的一组数据对象的集合叫做簇,并且对每一个这样的簇进行描述的过程.它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似,而不同簇的样本应该足够不相似.与分类规则不同,进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组,也不知道根据哪些空间区分规则来定义组.其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系,挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示.聚类技术正在蓬勃发展,涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域,聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题.常见的聚类算法包括:K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、 BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等.
2023-08-14 06:11:512

k均值聚类方差分析表说明什么

k均值聚类方差分析表说明对聚类结果越有影响。
2023-08-14 06:12:062

数据挖掘中分类、预测、聚类的定义和区别。

分类是利用已有信息把目标数据按照预期分成不同的种类聚类是利用已有信息把目标数据根据使用的聚类方法不同分成不同的种类分类和聚类都可以说是预测
2023-08-14 06:12:284

空间聚类、空间聚合是什么意思啊?请从GIS角度解释,谢谢

空间聚类作为聚类分析的一个研究方向,是指将空间数据集中的对象分成由相似对象组成的类。同类中的对象间具有较高的相似度,而不同类中的对象间差异较大。作为一种无监督的学习方法,空间聚类不需要任何先验知识。这是聚类的基本思想,因此空间聚类也是要满足这个基本思想。
2023-08-14 06:12:352

数据挖掘的常用方法有哪些?

1、决策树法决策树在解决归类与预测上有着极强的能力,它以法则的方式表达,而这些法则则以一连串的问题表示出来,经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根,底部有许多的树叶,它将纪录分解成不同的子集,每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外,决策树可能有着不同的外型,例如二元树、三元树或混和的决策树型态。2、神经网络法神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,它将每一个连接看作一个处理单元,试图模拟人脑神经元的功能,可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能,对复杂情况能得到精确的预测结果;缺点首先是不适合处理高维变量,不能观察中间的学习过程,具有“黑箱”性,输出结果也难以解释;其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。3、关联规则法关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。4、遗传算法遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象,是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是“适者生存”原理,具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。主要的优点是可以处理许多数据类型,同时可以并行处理各种数据;缺点是需要的参数太多,编码困难,一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络,能够解决其他技术难以解决的问题。5、聚类分析法聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。根据定义可以把其分为四类:基于层次的聚类方法;分区聚类算法;基于密度的聚类算法;网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有K-mean,K-medoids,ISODATA等。6、模糊集法模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高,模糊性就越强。7、web页挖掘通过对Web的挖掘,可以利用Web的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息,集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息,并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆,对这些信息进行分析和处理,以便识别、分析、评价和管理危机。8、逻辑回归分析反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。9、粗糙集法是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具,可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单,在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识,可以自动找出问题的内在规律;缺点是难以直接处理连续的属性,须先进行属性的离散化。因此,连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。10、连接分析它是以关系为主体,由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率,进而推断顾客使用偏好为何,提出有利于公司的方案。除了电信业之外,愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于企业的研究。
2023-08-14 06:12:491

关键词共现和关键词聚类的区别

关键词共现是关键词共同出现,关键词聚类是关键词聚集分类。共词分析法利用文献集中词汇对或名词短语共同出现的情况,来确定该文献集所代表学科中各主题之间的关系。我们目的是为了获得学科中各主题之间的关系,而主题使用关键词表示的,本质就是关键词之间的联系。所以又返回去了,我们本质就获得了关键词之间的联系。联系紧密的关键词会相对形成一个个小的团体,进而我们可以将这个小团体中的关键词进行归纳总结,总结出一个个主题,然后对主题进行详细论述。其实本质就是聚类分析。关键词共现分析的原理和作用:共现”指文献的特征项描述的信息共同出现的现象,这里的特征项包括文献的外部和内部特征,如题名、作者、关键词、机构等。 而“共现分析”是对共现现象的定量研究, 以揭示信息的内容关联和特征项所隐含的知识。
2023-08-14 06:13:161

微状态Ⅰ-原理

微状态是一种对脑电数据的处理分析方法。传统地,对脑电数据的分析更加注重时域,这样的分析策略也集中体现了脑电数据时间分辨率高的特点。但是以往这样的方法忽略对脑电数据在拓扑层面上的分析,微状态分析应运而生。 GFP(Global Field Power):某个时间点地形图所有电极电压值的标准差,用于描述某个地形图电场的强度。 补充说明 关于不同地形图的比较: -比较模式之间是否有差异 -比较强度之间是否有差异(有时会用地形图除以GFP以进行归一化处理) 相似性的比较:①计算相关;②计算GMD(不相似性):取值范围(0,2)0-相同,2-不相同; 比较地形图可以使用 RAGU software 可以用于resting EEG 和 ERP 脑电数据的分析,但是目前对resting EEG (下面简称 EEG)的应用比较多,较少文章涉及到ERP; EEG 和 ERP 两者之间是有些不同的: 由前所述,因为以往的脑电研究中,较少分析脑电数据在地形上的特点,所以,提出了这样一种关注地形图信息的分析方法。 微观状态分析起源于1987年Dietrich Lehmann及其同事的研究(Lehmann et al. 1987)。他们发现,自发EEG信号的头皮电位maps的时间序列,不是不规则变化的无组织序列,而是有规律变化的地图形态的有组织的连续序列。也就是说,它在一段时间内保持稳定,通常在80到120毫秒之间,然后突然改变到一个新的结构,并再次恢复稳定。注意,在稳定结构的时间内,头皮电位场强度可能增加或减少,但其地形图保持稳定; ERP 中的微状态分析 ERP 的微状态分析关注的是在一个成分潜伏期内比较稳定,因此有几个ERP成分就有几个微状态。 微状态的分析方法是聚类分析,常用的方法有: 下面将逐一进行介绍。 首先,会随即选择m个地形图,分别将m个地形图和剩下的地形图做相关,最后选出分别与这m个地形图最相似的一些地形图。将这些相似的地形图进行计算,更新得到新的m个地形图,并计算GEV。 然后按照上述的步骤将更新之后的m个地形图再和剩下的地形图做相关,继续选出最相似的一些地形图,再次更新得到新的m个地形图,并计算GEV. 这样不断地进行迭代后,GEV会逐渐趋向平稳,得到最终的结果。 K-means的不足: -对初始值敏感,受最初选定的m的影响很大; -run时间长才能取到GEV比较大的结果; 补充说明--GEV的取值 一般来说有两种取值形式,一种是直接跑到GEV的最大值;另一种是手动选择一个比较大的迭代次数,e.g.1w 这两种方法都是基于垂直聚类形成的,AAHC和T-AAHC的区别是AAHC考虑到了地形图的强度,T-AAHC则没有考虑这一点。 这两种方法都是首先找到GEV最低的地形图,然后和其他所有的地形图计算相关,取最相关的进行合并。然后再次进行相关,再取此次得到的最相关的地形图进行合并,以此类推进行迭代。最终这种方法会得到一个结果,如果要设定计算结果的类别数目,则需要选择最终结果前几个步骤即可。 ** AAHC & T-AAHC 和 K-means的对比:** 运行速度比K-means快 在使用 K-means / AAHC / T-AAHC 得到每个被试的4种微状态(以resting EEG 为例)之后,按照条件再进行聚类就可以得到不同条件下的微状态了(i.e.组水平)。 补充说明--某一被试在某一时刻点上属于哪一种微状态?(就像上图‘EEG 四种微状态" 展示的一样) 有两种方法,一种是根据每个被试的四种微状态的结果进行判断,优点是最直接准确,缺点是SNR大;另外一种是根据求得的组水平上的四种微状态的结果进行判断,优缺点和上一种方法相反。 如何判断时间点? 一种常用的方法是取峰值,用GFP的峰值上的微状态代表这一段时间内的微状态类型; 这种方法需要考虑相邻峰值上的微状态类型是否相同,如果不同,则取两个峰之间二分之一处区分两种成分;若是相同,则两峰之间的类型为同一种。这种方法无法判断开始到第一个峰,以及最后一个峰到最后的时间点上的微状态的类型。 一般来说,resting EEG 数据经过微状态分析可以得到四种不同的微状态,它们有跨研究的一致性,可以解释70%以上。 尽管这四种微状态图彼此之间有很大区别,但它们在不同的研究中都具有很高的可重复性。不过,同一类标记的地形图的相似性并不总是明显的,特别是对于C类和D类。 不同的微状态类型对应不同的功能: 从不同的微状态中提取以下时间参数并计算: 统计方法 对提取出来的每个微状态的不同参数指标数据进行统计分析。 统计分析依照实验设计进行,如果分别对 duration、occurrence、contribution 指标进行分析,则是N(条件)x4(4种微状态)方差分析;如果是转化概率进行分析,转化概率一共有12种,因此要做 12个t检验。 延伸说明--关于4种微状态的地形图检验 在进行具体的指标参数的统计检验之前,可以先对4种不同的微状态的地形图进行检验。
2023-08-14 06:13:291

隐性群体分析法原理

利用观察到的数据来推断人际关系网络中的未知结构群体。隐性群体分析法A利用一种基于数学建模的算法,将人与人之间的联系量化为影响力,并计算得到彼此之间的相似度。然后,该算法通过聚类分析的方法将相似的点进行归类,从而揭示隐藏的群体结构。这样就能够在社会网络中发现隐藏的社群结构和个体之间的关联关系。
2023-08-14 06:13:371

样本均值标准化【一种基于类均值的肿瘤基因芯片数据的标准化方法】

  摘 要:分析了当前常用的标准化方法在肿瘤基因芯片中引起错误分类的原因,提出了一种基于类均值的标准化方法,该方法对基因表达谱进行双向标准化,并将标准化过程与聚类过程相互缠绕,利用聚类结果来修正参照表达水平,选取了5组肿瘤基因芯片数据,用层次聚类和K-均值聚类算法在不同的方差水平上分别对常用的标准化和基于类均值的标准化处理后的基因表达数据进行聚类分析比较,实验结果表明,基于类均值的标准化方法能有效提高肿瘤基因表达谱聚类结果的质量。   关键词:肿瘤基因芯片;聚类分析;标准化;中心化;相关系数   中图分类号:Q332 文献标识码:A 文章编号:1007-7847(2007)03-0206-06      肿瘤基因芯片分析是当前研究的一个热点,主要研究技术之一就是聚类分析,其目标是用某种相似性度量准则(如Pearson相关系数等)将样本或基因组织成有意义的组,对基因聚类,有助于对基因功能、基因调控及细胞过程等进行综合研究:对样本聚类,可以确定和发现新的肿瘤类型,从而对相应的诊断、治疗和预防有很大帮助,有多种聚类算法已被成功地用于基因表达谱的聚类分析,如层次聚类(hierarchical clustering),K-均值聚类(K-means clustering)等。   然而,基因芯片实验中的误差来源很多,如荧光标记效率、扫描参数的设置以及空间位置的差异等,这些都可能对基因表达水平的测量产生影响,从而导致较差的聚类效果,因此,为了消除这些外界因素引起的误差,使基因表达数据能够真实地反映测量样本的生物学差异,需要对基因表达数据进行标准化处理,虽然,已有许多文献介绍了当前常用的标准化方法。但还没有文献在理论上对其作用机理进行深入地阐述,概括起来,常用的标准化方法包括零均值单位方差方法和数据中心化方法,它们都是用均值或中值对样本或基因进行标准化处理,但是,这些方法处理后的数据不能正确反映出类别差异,在以相关系数为相似性度量准则的聚类算法中,尤其在基因表达谱中存在极端值,或者各类包含的样本或基因数量相差较大的情况下,会引起类型偏倚,从而导致样本或基因的错误分类。   针对上述问题,本文在研究聚类分析和标准化基本原理的基础上,分析了上述标准化方法引起错误分类的原因,提出了一种基于类均值的标准化方法,该方法对基因表达谱进行双向标准化,并将标准化过程与聚类过程相互缠绕,利用聚类结果来修正基因(或样本)的参照表达水平,不但消除了芯片间差异,还突出了每个基因(或样本)在各样本(或基因)中的变异,本文通过对5组寡核苷酸芯片的基因表达数据的聚类分析,验证了该方法能有效地提高聚类结果的质量。      1 聚类分析      聚类分析的基本思想是在样本或基因间定义相似性度量准则,将相似度高的样本或基因划分为一类从而确定各个样本或基因间的关系,最常用的聚类分析方法有层次聚类(hierarchical clus-tering,HC),K-均值聚类(K-means clustering,KM)等,这些方法都是基于个体间的相似度来进行聚类的,因此,相似度是聚类分析的首要环节,对聚类结果有着非常重要和直接的影响,   Pearson相关系数是最常用的相似性度量准则之一,它从方向上判断两个表达水平X=(x1,x2…,xn)和y=(y1,y2,…,yn)的相似程度,即    Θ田为向量X和Y间的夹角,P为1时,X和Y的相似度最高,Θ为0°;P为-1时,相反程度最高,Θ为180°:P为0时,相关程度最低,Θ为90°,可见,影响Pearson相关系数的是X和Y间的夹。      2 标准化及其对聚类结果的影响      2.1 常用的标准化方法及其对聚类结果的影响   最常用的一种标准化方法是零均值单位方差,即,使每个样本或基因向量的平均值为0,标准差为1,其目的是放大弱信号抑制强信号,将所有数据转换到同一个范围内,另一种常用的标准化方法是数据的中心化,即把每个基因在各样本中的表达值减去该基因在所有样本中表达值的均值或中值来去除参照表达水平的影响,或者将各个基因在每一样本中的表达值减去该样本中所有基因表达值的均值或中值来消除芯片间的差异,使基因表达水平具有可比性,该方法一般用于肿瘤样本的聚类或分类研究中。   实际上,上述两种标准化方法都有一个中心化的过程,均值和中值都是观察值“中间”位置的一种测度,可以看作是对参照水平的估计,在向量空间中,减去均值或中值就是将坐标原点平移到均值或中值所对应的点上,零均值单位方差的标准化方法只是比数据中心化方法多了一个单位化的过程,此过程方便比较和计算相关系数,但是,会把噪声纳入真实信号,尤其在标准差很小时会产生很大的噪声。   对样本的标准化,虽然消除了芯片间的差异。但是标准化后的值不能很好地反映各个基因在不同样本中的变异:对基因进行标准化后的值虽然突出了各个基因在不同样本中的变异,但是由于芯片间差异没有消除,各个基因在不同样本中变异的可靠性值得怀疑,所以,只进行单向的标准化不能得到可靠的数据,尤其值得注意的是,当对基因标准化并对样本聚类或对样本标准化并对基因聚类时,由于均值和中值固有的特性,会使样本(或基因)间的相似度偏离真实的相似度,从而使得聚类结果出现类型偏倚,下面以基因芯片样本的两类别聚类为例来说明均值和中值的中心化对聚类结果的影响,   设A=[αij]m×n为m×n基因表达谱矩阵,行表示基因gi,i=1,…,m,列表示样本sj,j=1,…n,αij表示基因gi在样本Sj中的表达值,对基因中心化后,基因gi的表达值为g"i=gi[αi]1×n,样本Si的表达值为s"i=Si-β,其中,αi表示用来中心化的值,            但是,当两类所包含的样本数目不相等时,中值就会有比较大的差异,在基因表达谱聚类分析中,两类中样本的数目一般都不会相等。还经常会出现两类中样本的数目相差较大的情况,在这种情况下,均值和中值都会偏向数目较大的一类,使聚类结果偏向数目较小的一类,此时,样本所对应的向量空间分布在二维平面上的投影如图1b所示,图中所有标示与图1a相同,点线箭头表示经过s中心化后的样本所对应的向量,如图1b所 示,由于C2类所含样本数目明显多于C1类,点S1和点2更接近C2类的样本点,此时,一些原本属于C2类的样本点会被划分到C1类中。      2.2 基于类均值的标准化方法   为了解决上述问题,本文提出了一种基于类均值的标准化方法,具体过程如下:   Step 1:对所有样本Sj,j=1,…,n进行零均值单位方差标准化:   Step 2:将样本聚为k类,Sc11,…,Sc1t1为第一类样本(C1),…,Sck1¨…,Scktk为第k类样本(Ck),其中,C11,…,c1t1,…,Ck1,…,cktk=1,…,n,t1+…tk=n;   Step3:分别计算出每一类样本的中值    称m为类均值,再将每个样本减去m,对基因进行数据中心化的标准化处理,得到新的样本表达值;   Step4:重复Step2和Step3,直到每类中的样本不再改变,或达到预定的迭代次数为止,   (注:对基因的标准化也是类似的过程.)   下面以基因芯片样本的两类别聚类为例来说明该方法的有效性。   如图2a所示,设点p1,和点p2分别为C1类和C2类的实际的类别中心,则点S0位于线段P1P2的中点位置,当样本中出现极端值时,该方法根据第一次聚类的结果,分别计算出C1类和C2类的中值m1和m2,对应图中的点M1和点M1,由于点M2是C2类的中值点,不受极端值的影响,所以点M2在点P2附近;C1类中没有极端值,所以点M1也在点P1附近,因此,C1类和C2类中值的均值m所对应的点M位于线段M1M2的中点位置,并且在点S0附近,所以,经过m中心化后,样本间的相似度接近实际,不会影响聚类结果。   如图2b所示,当两类中样本的数目相差较大时,由于本文所提出的方法先计算了每一类的中值,所以样本数目的差异对相似度没有明显的影响。因此,聚类结果不会受到影响,   上述过程中,m1和m2分别是对C1类和C2类的类别中心的估计,反映了每一类的基本表达水平,经过m中心化后的表达值反映了每个基因在每个样本中与每个类别中心的接近程度,突出了样本间的类别差异,而且,由于中值具有不受极端值影响的特性,所以,在初步聚类中,被错误分类的样本点对估计类别中心的影响不大,例如,当第一次聚类时,将边缘上的点D1划分到了C1类中,而中值对点D1的变化不敏感,只是样本数目的变化使得点M1会向C2类的方向稍有移动,点M2会向偏离C1类的方向稍有移动,但都不会偏离点p1和点p2很远,这样,点M也不会偏离点S0很远,所以,经过m中心化后再对样本聚类,将会纠正点D1的错误分类。      3 实验结果      3.1 基因表达谱数据   1)白血病数据集   选用文献提供的7129个白血病基因表达谱的两组数据,第一组(Datal)有38个样本,包括27例ALL样本和11例AML样本;第二组(Data2)有34个样本,包括20例ALL样本和14例AML样本,过滤掉所有表达值含有负值的基因。   还选用了文献筛选出的50个与ALL和AML分类紧密联系的基因(Data5),包含25个与ALL高度相关的基因,25个与AML高度相关的基因,将小于20的表达值改为20。   2)结肠癌数据集   选用文献提供的2000个结肠癌基因表达谱的两组数据,第一组(Data3)有40个样本,包括26例结肠癌组织和14例正常组织,第二组(Data4)有22个样本,包括14例结肠癌组织和8例正常组织。      3.2 结果及分析   先对所有数据进行对数变换,然后在20个不同方差水平上,对前4组数据进行特征基因筛选,每个数据集得到相应的20组数据,对于Data5随机选取35个基因,使两组基因的数目有一定的差异,也得到20组数据,Data1-4中行为基因列为样本,Data5中列为基因行为样本,对每组数据使用4种标准化处理方法――对列进行零均值单位方差标准化(no central,NC)、对行进行中值中心化(median central,MDC)、对行进行零均值单位方差标准化(mean central,MC)、基于类均值的标准化(class mean,CM)。   为了使用已有的外部标准对聚类结果进行评估,本文针对两类别聚类问题进行分析,分别使用层次聚类和K-均值聚类算法对上述数据经过4种预处理后得到的基因表达谱聚类,其中,Datal-4进行样本聚类,Data5进行基因聚类,表1和表2分别列出了层次聚类法和K-均值聚类法对经过上述4种标准化处理后的5个数据集在所有方差水平上最差和最好的聚类结果,表中数字表示聚类结果中被正确分类的样本数。      通过比较可以看出,Data1、Data2、Data3、Da-ta5经过CM标准化处理后,在层次聚类和K-均值聚类中的都得到了优于其它标准化处理的聚类结果,而且迭代次数不超过6次;Data4无论经过怎样的标准化,聚类结果的正确率都不高,这是因为Data1-3、5的类别差异比较显著,而Data4的两类样本交叉在一起,类别差异不显著,这一点可以由Madab7中的PCA分析得到,此处不再赘述。      图3表示层次聚类法和K-均值聚类法对经过上述4种标准化处理后的前4个数据集的聚类结果中被正确分类的样本数目在不同方差水平上的变化曲线(由于对Data5的20组数据是随机采样得到的没有规律性,所以不研究它的变化曲线),其中,细线对应层次聚类法,粗线对应K-均值聚类法,可以看出,层次聚类法总体上要比K-均值聚类法的结果要好,所以,本文提出的方法更适用于层次聚类,随着方差水平的升高,即特征基因数量的减少,无论使用哪种标准化,聚类效果都呈改善趋势,但是当基因数量太少时,又会有所下降,从图3中还可以看出,Data1和Data3经过CM标准化后的聚类结果明显优于其它标准化的聚类结果,这是由于这两个数据集中,不同类别中包含的样本数量相差较大,而且Data1中包含有极端值。   综上所述,本文所提出的基于类均值的标准化方法在样本聚类和基因聚类中都具有优于其它标准化方法的数据处理能力,通过使用与聚类过程相互缠绕的迭代方法,使聚类结果得到明显改善,而且不占用时间资源,尤其是在处理由于实验条件的限制使不同类别所包含的样本(或基因)的数目相差较大,或由于基因芯片的高噪声而使表达谱数据中包含有极端值的基因表达数据时,该方法能取得很好的效果,从而给后续的分析提供更能反映样本(或基因)间生物学差异的数据,使后续分析得到更准确的结果。      4 结论      基于类均值的标准化方法在消除芯片间差异的同时,突出了肿瘤基因在各样本中表达值与类别的相关程度,在以Pearson相关系数为相似度准则进行聚类时能有效的提高聚类结果的质量,与其它标准化方法的主要区别在于,它进行双向标准化,并与聚类过程相互缠绕,所以它能够为聚类分析提供更好的数据,本文对各种标准化方法作用机理的研究能够为研究人员提供一定的参考,帮助他们针对特定任务选择最佳的标准化处理的策略和方法。      作者简介:王广云(1980-),女,山西运城人,博士研究生,从事生物信息学研究。
2023-08-14 06:13:451

什么是聚类中心?怎么算的

1. 有些情况等同于聚类重心。(1) 根据CNKI《卫生学大辞典》给出的“最优分割聚类法 ”定义,“类中心”可以用“类重心”代替。而“类重心”,即该类所含样品的各聚类指标值的均数。(2) 根据李卫东老师的《应用多元统计分析》 第六章第四节 动态聚类法 对于K均值法的描述,也可以大致认为聚类中心即为聚类中心,也就是聚类均值。 2. 有些情况表示类中心对应的样本号。张忠静, 陈刚等.基于最优聚类原理的电网无功电压分区算法[J].重庆大学学报(自然科学版),2007,30(5)
2023-08-14 06:13:523

聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析

来自: 带呀带尾呀 (数据小生、数字营销、新媒体) 主成分分析与因子分析的区别 1. 目的不同: 因子分析把诸多变量看成由对每一个变量都有作用的一些公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成,因此就是要从数据中控查出对变量起解释作用的公共因子和特殊因子以及其组合系数;主成分分析只是从空间生成的角度寻找能解释诸多变量变异的绝大部分的几组彼此不相关的新变量(主成分)。 2. 线性表示方向不同: 因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合;而主成分分析中则是把主成分表示成各变量的线性组合。 3. 假设条件不同:主成分分析中不需要有假设;因子分析的假设包括:各个公共因子之间不相关,特殊因子之间不相关,公共因子和特殊因子之间不相关。 4. 提取主因子的方法不同:因子分析抽取主因子不仅有主成分法,还有极大似然法,主轴因子法,基于这些方法得到的结果也不同;主成分只能用主成分法抽取。 5. 主成分与因子的变化:当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值唯一时,主成分一般是固定的;而因子分析中因子不是固定的,可以旋转得到不同的因子。 6. 因子数量与主成分的数量:在因子分析中,因子个数需要分析者指定(SPSS根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子主可进入分析),指定的因子数量不同而结果也不同;在主成分分析中,成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分(只是主成分所解释的信息量不等)。 7. 功能:和主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面更加有优势;而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量(新的变量几乎带有原来所有变量的信息)来进入后续的分析,则可以使用主成分分析。当然,这种情况也可以使用因子得分做到,所以这种区分不是绝对的。 1 、聚类分析 基本原理:将个体(样品)或者对象(变量)按相似程度(距离远近)划分类别,使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。 常用聚类方法:系统聚类法,K-均值法,模糊聚类法,有序样品的聚类,分解法,加入法。 注意事项:1. 系统聚类法可对变量或者记录进行分类,K-均值法只能对记录进行分类; 2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类; 3. 对变量的多元正态性,方差齐性等要求较高。 应用领域:细分市场,消费行为划分,设计抽样方案等 2、判别分析 基本原理:从已知的各种分类情况中总结规律(训练出判别函数),当新样品进入时,判断其与判别函数之间的相似程度(概率最大,距离最近,离差最小等判别准则)。 常用判别方法:最大似然法,距离判别法,Fisher判别法,Bayes判别法,逐步判别法等。 注意事项:1. 判别分析的基本条件:分组类型在两组以上,解释变量必须是可测的; 2. 每个解释变量不能是其它解释变量的线性组合(比如出现多重共线性情况时,判别权重会出现问题); 3. 各解释变量之间服从多元正态分布(不符合时,可使用Logistic回归替代),且各组解释变量的协方差矩阵相等(各组协方方差矩阵有显著差异时,判别函数不相同)。 相对而言,即使判别函数违反上述适用条件,也很稳健,对结果影响不大。 应用领域:对客户进行信用预测,寻找潜在客户(是否为消费者,公司是否成功,学生是否被录用等等),临床上用于鉴别诊断。 3、 主成分分析/ 因子分析 主成分分析基本原理:利用降维(线性变换)的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标(主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能(主成分必须保留原始变量90%以上的信息),从而达到简化系统结构,抓住问题实质的目的。 因子分析基本原理:利用降维的思想,由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子。(因子分析是主成分的推广,相对于主成分分析,更倾向于描述原始变量之间的相关关系) 求解主成分的方法:从协方差阵出发(协方差阵已知),从相关阵出发(相关阵R已知)。 (实际研究中,总体协方差阵与相关阵是未知的,必须通过样本数据来估计) 求解因子载荷的方法:主成分法,主轴因子法,极大似然法,最小二乘法,a因子提取法。 注意事项:1. 由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时,要恰当的选取某一种方法; 2. 对于度量单位或是取值范围在同量级的数据,可直接求协方差阵;对于度量单位不同的指标或是取值范围彼此差异非常大的指标,应考虑将数据标准化,再由协方差阵求主成分; 3.主成分分析不要求数据来源于正态分布; 4. 在选取初始变量进入分析时应该特别注意原始变量是否存在多重共线性的问题(最小特征根接近于零,说明存在多重共线性问题)。 5. 因子分析中各个公共因子之间不相关,特殊因子之间不相关,公共因子和特殊因子之间不相关。 应用领域:解决共线性问题,评价问卷的结构效度,寻找变量间潜在的结构,内在结构证实。 4、对应分析/最优尺度分析 基本原理:利用降维的思想以达到简化数据结构的目的,同时对数据表中的行与列进行处理,寻求以低维图形表示数据表中行与列之间的关系。 对应分析:用于展示变量(两个/多个分类)间的关系(变量的分类数较多时较佳); 最优尺度分析:可同时分析多个变量间的关系,变量的类型可以是无序多分类,有序多分类或连续性变量,并 对多选题的分析提供了支持。 5、典型相关分析 基本原理:借用主成分分析降维的思想,分别对两组变量提取主成分,且使从两组变量提取的主成分之间的相关程度达到最大,而从同一组内部提取的各主成分之间互不相关。
2023-08-14 06:14:131

图像分类处理原理

1. 图像分类处理的依据图像分类处理的依据就是模式识别的过程,即通过对各类地物的遥感影像特征分析来选择特征参数,将特征空间划分为互不重叠的子空间并将图像内各个像元划分到各个子空间区,从而实现分类。这里特征参数是指能够反映地物影像特征并可用于遥感图像分类处理的变量,如多波段图像的各个波段、多波段图像的算术/逻辑运算结果、图像变换/增强结果、图像空间结构特征等; 特征空间是指由特征变量组成的多维空间。遥感影像中同一类地物在相同的条件下 ( 纹理、地形、光照及植被覆盖等) ,应具有相同或相似的光谱信息特征和空间信息特征,从而表现出同类地物的某种内在的相似性。在多波段遥感的数字图像中,可以粗略地用它们在各个波段上的像元值的连线来表示其光谱信息 ( 图 4-22a) 。在实际的多维空间中,地物的像元值向量往往不是一个点,而是呈点群分布 ( 集群) 。同类地物的特征向量将集群在同一特征空间域,不同地物的光谱信息或空间信息特征不同,因而将集群在不同的特征的空间域 ( 图 4-22b) 。在实际图像中,不同地物的集群还存在有交叉过渡,受图像分辨率的限制,一个像元中可能包括有若干个地物类别,即所谓 “混合像元”,因此对不同集群的区分要依据它们的统计特征来完成。2. 图像分类处理的关键问题图像分类处理的关键问题就是按概率统计规律,选择适当的判别函数、建立合理的判别模型,把这些离散的 “集群”分离开来,并作出判决和归类。通常的做法是,将多维波谱空间划分为若干区域 ( 子空间) ,位于同一区域内的点归于同一类。子空间划分的标准可以概括为两类: ①根据点群的统计特征,确定它所应占据的区域范围。例如,以每一类的均值向量为中心,规定在几个标准差的范围内的点归为一类。②确定类别之间的边界,建立边界函数或判别函数。不论采取哪种标准,关键在于确定同一类别在多维波谱空间中的位置 ( 类的均值向量) 、范围 ( 协方差矩阵) 及类与类边界 ( 判别函数) 的确切数值。按确定这些数据是否有已知训练样本 ( 样区) 为准,通常把分类技术分为监督和非监督两类。非监督分类是根据图像数据本身的统计特征及点群的分布情况,从纯统计学的角度对图像数据进行类别划分的分类处理方法。监督分类是根据已知类别或训练样本的模式特征选择特征参数并建立判别函数,把图像中各个像元点划归至给定类中的分类处理方法。图 4-22 某地数字图像上主要几种地物的光谱反射比曲线和集群分布3. 监督分类与非监督分类的本质区别监督分类与非监督分类的本质区别在于有无先验知识。非监督分类为在无分类对象先验知识的条件下,完全根据数据自身的统计规律所进行的分类; 监督分类指在先验知识( 训练样本的模式特征等先验知识) 的 “监督”之下进行分类。非监督分类的结果可作为监督分类训练样本选择的重要参考依据,同时,监督分类中训练样本的选择需要目视解译工作者、专家的地学知识与经验作为支撑。4. 遥感图像分类的工作流程①确定分类类别: 根据专题目的和图像数据特性确定计算机分类处理的类别数与类特征; ②选择特征参数: 选择能描述各类别的特征参数变量; ③提取分类数据: 提取各类别的训练 ( 样本) 数据; ④测定总体统计特征: 或测定训练数据的总体特征,或用聚类分析方法对特征相似的像元进行归类分析并测定其特征; ⑤分类: 用给定的分类基准对各个像元进行分类归并处理; ⑥分类结果验证: 对分类的精度与可靠性进行分析。
2023-08-14 06:14:221

大数据挖掘方法有哪些

直接数据挖掘:目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。间接数据挖掘:目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。数据挖掘的方法神经网络方法神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。粗集方法粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。覆盖正例排斥反例方法它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子,到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则(选择子的合取式)。统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系和相关关系,对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。模糊集方法即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高,模糊性越强,一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。数据挖掘任务关联分析两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,还不断引入兴趣度、相关性等参数,使得所挖掘的规则更符合需求。聚类分析聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别,同一类中的数据彼此相似,不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念,发现数据的分布模式,以及可能的数据属性之间的相互关系。分类分类就是找出一个类别的概念描述,它代表了这类数据的整体信息,即该类的内涵描述,并用这种描述来构造模型,一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。预测预测是利用历史数据找出变化规律,建立模型,并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性,通常用预测方差来度量。时序模式时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样,它也是用己知的数据预测未来的值,但这些数据的区别是变量所处时间的不同。偏差分析在偏差中包括很多有用的知识,数据库中的数据存在很多异常情况,发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
2023-08-14 06:14:321

MEGENA原理

MEGENA是一种基于图嵌入的方式构建基因共表达网络的工具,相比较于WGCNA的权重分析,MEGENA直接用图对嵌入来完成,因此更加接近于真实情况 MEGENA的步骤大致分为四步: 第一步是快速构建平面滤波网络(FPFNC); 第二步是通过网络结构的紧凑性进行多尺度的聚类分析;利用k-split将PFN网络做拆分,然后计算每一个sub-cluster的紧凑程度,直到满足Terminate条件 第三步是多尺度的hub分析,目的是识别第二步分出来的sub-cluster里面hub基因; 第四步是分析sub-cluster与trait的相关性 接下来我们就一步一步的介绍下每一步的原理: Step 1 基于基因的表达矩阵,首先计算基因之间的相关性 Step 2 构造PFN网络,首先初始化一个空网络G0(V0,E0),其中该网络的节点互不相连,E0 = u2205 。其次对每一个gene pair(基于gene pair的相似性进行排序),并利用Boyer-Myrvold算法进行gene pair的平面性检验 在构建PFN平面图的时候,由gene pair 的similarities由高到低开始做平面性检验,若该gene pair通过平面性检验则纳入PFN图(G0)中;否则不纳入G0中, Ef = E0∪{i, j} 然后重复上述过程明知道达到该平面图所能容纳的最大边数,此时图为Gf(Vf,Ef) Step 1 首先介绍下度量网络紧凑性和局部紧密性的指标 Step 2 Network split:k-split 这一步主要的目的是对已经构造好的PFN(大网络)进行细分,分为更细致的sub-cluster Step 3 Identification of significantly compact sub-clusters,这一步的主要目的对上一步分出来的sub-cluster做显著性检验 对于 子图 l (sub-cluster l) ,作者计算了 子图 l (sub-cluster l) 内节点的平均最短距离(SPD),然后除以 子图 l (sub-cluster l) 的所有节点的最短距离(SPD)之和,定义为compactness 如果子图 Vl 满足: 如果满足上述条件的子图 l (sub-cluster l),就定义为 significantly sub-clusters 这一步的目的是将(2)中分出来的sub-cluster里面,鉴定出每个sub-cluster中的hub node(高连接度的node) Step 1 Grouping similar scales,作者定义中节点 i 与其他节点的连通度为: Step 2 通过上述 step 1 所述,鉴定每个sub-cluster中的连通度比较高的hub node(hub gene),并检验显著性 上面一步完成后,由PFN划分出来的sub-cluster,其中每个sub-cluster的节点代表每个基因,将这些基因对应的表达量矩阵进行PCA分解,选取PC1作为该矩阵的特征,与trait矩阵计算相关性,来表征sub-cluster与性状的联系 https://www.boost.org/doc/libs/1_41_0/libs/graph/doc/boyer_myrvold.html https://blog.csdn.net/chuhang123/article/details/103309865 假设我们获得的基因表达矩阵如下: 首先我们要计算每个 gene pair 的相关性 ijw表格: 获得 gene pair 的相关性以后,需要构建PFN大网络,而构建PFN大网络的核心是要检验每嵌入一条新的边以后要满足图的平面性 最后的PFN表格如下,第三列表示 gene pair 的权重 最后将PFN表格转换为PFN网络: 显而易见,最终的output由这几部分组成, module.output和hub.output ,因此我们对应看每一个部分具体的意义: 那么函数 nested.kmeans() 具有什么功能呢? 接下来我们一步一步看,关于 nested.kmeans(): step 1 首先要获得每个节点之间边的权重以及LPI值 值得注意的是这里d.func的作用是为了在构建图的时候使gene pair相关性大的两个gene节点靠得比较近;由于gene pair的权重是用相关性来表示,意味着如果两个gene的权重大,则这两个gene的相关性就大,就会在图聚类中靠得比较近,所以它们的图 "距离" 就会小。所以用 1 来减相当于做了一个转换 step 2 对已经构建好PFN划分利用k-中心聚类划分sub-cluster,并检验sub-cluster的一些属性,看是否满足条件 因此最后的 output中最重要的组成部分是modules = modules.keep: 其中比较重要的部分是计算出每一个sub-cluster中的hub基因,每一个sub-cluster中的hub基因定义为在该sub-cluster中度最高的gene节点 module.degreeStat的部分截图: 软件链接: https://github.com/songw01/MEGENA
2023-08-14 06:14:391

成矿预测的理论方法

一、成矿预测的理论基础成矿预测是应用地质成矿理论和科学方法综合研究地质、地球物理、地球化学和遥感地质等方面的地质找矿信息,剖析成矿地质条件,总结成矿规律,建立成矿模式,应用“由已知到未知”的原则评价未知区的资源量或圈定不同级别预测区,提出勘查工作重点区段或布置具体的勘查工程,达到提高找矿工作的科学性、有效性和提高成矿地质研究程度的一项综合性工作(赵鹏大等,2006)。矿产资源预测评价的理论归纳起来有以下几个方面。1.地壳矿产资源富有度理论该理论的要点是:地壳内元素的分布是非均匀的,元素的局部富集形成有经济价值的矿产资源,地壳内不存在完全没有矿产资源或资源完全枯竭的地区,也不存在各种资源完全集中的地区(朱裕生,1984)。资源量评价就是要确定某一地区存在何种资源、有多少资源量。这一理论阐明了矿产资源在地壳内存在的客观事实和对其作出评价的可能性。2.相似类比理论在相似地质环境中应该有相似的矿床产出。这是建立矿产资源同地质环境之间定量关系的理论指导原则。在此理论原则指导下,矿产资源预测采用“由已知到未知”的方法,即在已知区建立矿产资源量与地质条件之间关系的评价模型,外推到与已知区地质构造条件相似的预测区,对预测区的资源量作出估算(朱裕生,1984)。3.矿产资源预测的模型理论、成矿作用的随机函数理论和控矿因素与成矿作用的函数联系理论这是数学地质研究领域获得的成果之一。矿产资源预测评价都是直接或间接使用矿床模型。在实际工作中,应用地质数据(资料)和经验综合,建立矿产资源与地质条件之间关系评价的数学模型,根据模型预测矿产资源量。地质理论是建立矿产资源评价数学模型的基础(朱裕生,1984)。4.地质变量的综合和分解理论地质变量是建立矿产资源预测评价模型的基础。在各类原始地质数据中选取与矿产资源有关信息的地质变量,建立矿产资源预测评价模型,运用综合信息进行矿产资源预测评价。这就是数据综合的意义。现代流行的综合信息成矿预测、矿床模型综合地质信息预测技术是地质变量综合理论的深化发展。综合信息成矿预测是在地质理论为先验前提的条件下,以地质体和矿产资源体为单元,从地质演化的角度,研究地质、地球物理、地球化学、遥感等多元信息,对它们进行综合解释,进而建立综合信息找矿模型和综合信息预测模型,用综合信息预测模型作为工具,对研究区进行系统的评估。对某一类型地质变量来说,评价使用的数据都经历了漫长的地质时期,是其地质历史行为的综合;对于同一时间过程而言,该变量又可看成是若干个更局部的不同地质作用的综合。从表示一系列地质作用最终结果的地质变量中分析它在各个不同时间和空间过程中的地质作用行为,特别是与资源成因有关的行为,预测矿产资源种类、位置或数量。这就是矿产资源预测评价中对变量分解的含义(朱裕生,1984)。5.成矿系列理论矿床成矿系列概念的全面论述是我国地质学家在长期以来找矿勘探工作和矿床地质研究过程中总结提出来的。它将在一个区域中与某一地质成矿作用有关,在空间、时间、成因上有联系的一组矿床,作为一个整体加以研究。这对于深入认识成矿规律,指导矿床勘查工作,有重要意义。就某一区域找矿而言,在详细研究区域地质构造背景基础上,运用成矿系列的概念可以对该区的成矿环境、控矿因素、成矿作用和可能出现的矿床类型有一个全面的分析和认识,即建立整体观念,根据已知矿床,找寻未知矿床,因而能起到扩大找矿思路,明确找矿方向的作用。6.地质异常理论地质异常是在成分、结构、构造和成因序次上与周围环境有着明显差异的地质体或地质体组合。如果用一个数值(或数值区间)作为阀值来表示背景场的话,凡超过或低于该阀值的场就构成地质异常。地质异常经常表现在地球物理场、地球化学场及遥感影像异常的不同,往往都是综合异常。不同尺度的地质异常,不仅具有不同的圈定标志和不同级别的范围大小特征,而且与成矿的关系各不相同。全球性地质异常是地壳圈层结构的异常,区域性地质异常是控制跨省区的成矿带、成矿省和成矿区分布的地质异常,局部性地质异常是控制成矿区内矿田、矿床和矿体产出的地质异常(赵鹏大等,2006)。7.惯性原理惯性原理是指客观事物在发展变化过程中常常表现出的延续性。成矿事件及其产物———矿床的惯性现象表现为在时间、空间上具有稳定的变化趋势。这种变化趋势越稳定,即惯性越强,则越不易受外界因素的干扰而改变本身的变化趋势(赵鹏大等,2006)。例如一些大的成矿带和脉状矿体的规模及延伸方向一般都比较稳定。成矿预测中常用的趋势外推法就是依据地质体的有关特征在空间上的惯性现象而发展起来的。8.相关原理相关原理是指任何成矿事件的发生变化都不是孤立的,而是在与其他地质作用的相互影响下发展的,并且这种相互影响常常表现为一种因果关系(赵鹏大等,2006)。例如成矿预测的对象———矿产资源通常是与各种岩石和构造有着密切的联系,一定类型的矿床是特定的地质作用的特殊产物。相关原理有助于我们全面、深入地分析与成矿有关的各种地质因素,从而正确认识矿床的有关特征及总结成矿规律,进而进行正确的预测。9.地质解释的理论地质解释就是把评价模型转化为地质成因和资源特征(期望的矿床数、吨位或品位)的概念(朱裕生,1984)。其重点是用地质专家掌握的地质理论和积累的经验补充已经建立的矿产资源评价模型中没有包括的矿产资源信息,并把它转化为地质和资源量概念。二、成矿预测的主要方法(一)成矿预测的基本原则和特点1.由已知到未知的原则对未知区进行矿产资源预测,常常是应用在已知区建立的某种模型评价未知区的资源。因此,未知区的地质构造条件要与已知区高度相似。这实际上是类比理论的具体应用。2.建立矿产资源数量与地质条件的定量关系这是矿产资源评价模型建立的必要条件,对未知资源预测评价具有决定作用,是预测评价工作中较困难的一环。有些预测评价模型,表面看来仅研究数据参数的分布和变化而不涉及地质条件,但实际上这种分布和变化是受地质条件支配的,隐含了地质条件的作用(朱裕生,1984)。3.地质专家的知识和经验影响矿产资源预测评价有些评价模型是建立在地质专家的知识和经验基础上的,实际上也是建立在矿产资源同各种地质条件之间的关系上,各种地质条件隐含在地质专家的经验和知识中(朱裕生,1984)。这种情况下,地质专家的知识和经验对矿产资源预测评价起决定作用,要求有不同专业高水平专家进行综合研究论证。4.尽可能丰富的输入信息与尽可能简单的评价结果矿产资源预测评价应该利用尽可能多的有用地质信息,以确保预测结果的准确度。但在结论上,则应尽可能的简单,这样才有利于地质人员识别和有关部门应用。5.矿产资源定量估算的结果具有概率性由于成矿作用的复杂性,我们所掌握的地质知识还远远不足以概括出一个准确的预测评价数学模型,我们所建立的各种矿产资源评价模型多带有随机性,预测的相应矿产资源量也具有随机性(朱裕生,1984)。因此,预测的矿产资源具有概率性,也就是说,所估计的矿产资源量不是绝对的,是在一定概率意义下的判断。6.最小风险和最大含矿率原则要求提交的预测成果在最小漏失隐伏矿床可能性的前提下,以最小的面积圈定找矿靶区的空间位置。7.优化评价原则优化评价是指预测人员根据对成矿规律和成矿控制因素的认识,有意识的干预模型的构成,对模型作有利成矿(或强化成矿信息)的定向转换(但要在不改变模型预测目标的前提下),使模型突出一些其中重要的预测标志(或控矿因素)的信息,抑制某些成矿意义不明显或干扰较强的信息,迫使模型向成矿有利方向浓缩信息,突出找矿标志,逐步逼近潜在矿床,实现模型的定量化转换,最后提出最优找矿靶区(赵鹏大等,2006)。(二)成矿预测评价方法简介成矿预测是对过去发生的成矿事件的未知特征进行的估计或推断。预测的过程是一种严密的科学逻辑思维过程,包括观察、分析、归纳及推理等认识环节(赵鹏大等,2006)。具体的成矿预测方法有数十种,根据成矿预测评价的范围不同,可分为区域矿产资源预测评价、矿区预测评价和矿床预测评价三类,每类采用的具体方法有所区别(朱裕生,1984)。1.区域矿产资源总量预测评价方法(1)非地质标志的评价方法,包括齐波夫定律、历史产量法、拉斯基定律、赫威特曲线、空间分布统计模型等。(2)主观评价方法,包括地质类比法、简单主观概率法、复杂主观概率法、主观网络法、德尔菲法等。(3)简单地质标志模型评价方法,如体积估计法、区域价值评估法、趋势面分析法、丰度估计法等。(4)定性地质标志模型评价方法,如模糊数学、逻辑信息法、特征分析法、数量化理论、概率回归、秩相关分析、蒙特卡罗法等方法。2.矿区矿产资源总量预测评价方法(1)主观评价方法,同区域评价方法(2)。(2)成矿标志评价模型,如判断分析法、聚类分析法、回归分析法、因子分析法、对应分析法、矿床模型法、成因地质模型法等。(3)定性成矿地质标志评价模型,同区域评价方法(4)。(4)趋势外推法,包括矿体外部特征变化趋势外推法、矿体内部特征变化趋势外推法、成矿物化条件变化趋势外推法、控矿因素变化趋势外推法、预测标志变化趋势外推法、成矿规律趋势外推法等(赵鹏大等,2006)。3.矿床矿产资源总量预测方法(1)地质几何法。(2)地质-地球化学法。(3)地质-地球物理法。(4)趋势外推法,同矿区评价(4)。不同区域矿产资源预测评价方法是相对的,在具体预测评价中可以灵活地选用各种方法。各种矿产资源预测评价方法真正的基础是地质类比法。现代的矿产资源预测评价方法是与传统地质方法既有联系,又有发展的定量评价方法,是在地质研究的基础上围绕着矿产资源预测评价这个总目标应用数学方法建立各种模型,对一个地理区域、成矿区(带)或更小地区(矿床)作出潜在资源量的估计。三、本项目金矿预测采用的方法(一)胶西北区域金矿总量定量预测方法胶西北金矿成矿地质条件复杂,找矿信息多元,因此难以用单一简单的预测方法对其资源总量进行正确评价。本次工作在前人工作的基础上,采用以综合信息成矿预测为基础的多种预测评价方法对胶西北地区进行金矿资源总量预测。1.综合信息成矿预测应用数学地质方法,借助于计算机将各种与矿产有关的地质要素、物探、化探和重砂异常等找矿信息加以综合解译而进行的矿产预测工作。综合信息成矿预测强调以地质为前提,以地质体为单元提取综合信息建立综合信息模型,以类比法进行矿产预测。本次预测在典型矿床、区域成矿规律、成矿条件研究的基础上,提取与成矿有关的有用信息,进行信息之间及信息与金矿资源之间统计对比,确定有用信息与金矿的关联。在有用信息分析基础上进行地质变量选择和赋值,并将变量分为定位变量和定量变量两种类型。(1)定位变量选择。定位变量的选择,主要考虑有用信息与资源特征的关系、在单元中有无统计性规律及信息的性质等因素。为实现对矿产资源的定位预测,建立了三态和二态两个变量系统,变量取自地层、构造、岩浆岩、重力、航磁、地球物理推断、重砂、化探、遥感九方面信息。二态变量系统共选择了49个变量:地层:①太古宙变质岩系;②荆山群、粉子山群;③地层成片出露;④地层呈残留体出露。构造:⑤主构造为Ⅱ级构造;⑥主构造为Ⅲ级构造;⑦主构造方向为NE向、NNE向;⑧次级构造发育;⑨构造破碎带发育;⑩韧性变形发育;ue583瑏瑡Ⅱ级构造从单元中间通过;瑏ue583瑢单元位于Ⅱ级构造下盘;瑏Aue583构造蚀变带为完全分带;瑏ue583A蚀变类型为绢英岩化、硅化、黄铁矿化。岩浆岩:ue583瑏瑥太古宙TTG岩系、侏罗纪玲珑花岗岩(九曲、云山、崔召岩体);ue583瑏瑦白垩纪郭家岭、文登、伟德山花岗岩;ue583瑏瑧岩体相带为边缘相;瑏瑨ue583片麻状、似斑状中粗粒花岗岩;瑏莹ue583接触带为断层接触;瑐ue583瑠接触带为侵入接触;瑐ue583瑡石英脉、煌斑岩、辉绿玢岩岩脉发育。重力:ue583瑐瑢等值线为缓梯度带、鼻状区、扭曲区,速率小于1.5×10-5m/(s2·km);ue583瑐A等值线为较缓的梯度带,有弯曲,速率为(1.5~2.5)×10-5m/(s2·km);瑐Aue583重力场值在0~30×10-5m/s2之间。磁场:ue583瑐瑥低缓交变场、低正场、低负场;瑐瑦ue583有NE、NNE向磁场轴向。地球物理推断:瑐瑧ue583EW向基底构造≥10km;ue583瑐瑨EW向基底构造为5km;瑐ue583莹NE、NNE向构造>5km;瑑瑠ue583NE、NNE向构造为3km;瑑瑡ue583NNE、NE与近EW向构造交汇;瑑瑢ue583岩体的超覆、港湾状、舌状部位;瑑Aue583隐伏岩体存在。重砂:ue583瑑AⅠ、Ⅱ级金重砂异常;ue583瑑瑥以金为主Ⅰ、Ⅱ级组合异常;ue583瑑瑦重砂异常与构造吻合程度较好;ue583瑑瑧异常规模(与单元面积之比)>50%。化探:ue583瑑瑨金化探组合异常;ue583瑑莹其他组合异常;瑒ue583瑠化探异常规模(与单元面积之比)>50%;瑒ue583瑡化探异常与构造吻合程度较好;ue583瑒瑢金异常值>4×10-9;ue583瑒A金异常值(2~4)×10-9。遥感:瑒ue583A环形构造发育;瑒瑥ue583环形构造存在;瑒瑦ue583EW向线性构造发育;ue583瑒瑧其他方向线性构造发育;瑒ue583瑨环线交、切程度复杂;ue583瑒莹环线交、切程度简单。三态变量系统共选择了31个地质变量,变量名称及与成矿的关系见表9-1。(2)定量变量选择。定量预测变量,是描述性定量变量,能表达预测目标在规模上的差异,可以反映资源规模级别。同时,这些变量也是连续性变量,是用于回归预测模型进行地质单元资源量预测的变量。描述性变量共包括7项25个变量:1)预测单元与Ⅱ级断裂的距离:①随距离的增大,资源量规模变小,但二者不具有明显的线形关系;②赋存特大型、大型矿床的单元,多位于断裂带附近;赋存小型矿床的单元,多离主断裂4km以上;赋存中型矿床的单元其规律性不明显,即可近可远。说明这个信息对大型以上和小型矿具有区分能力。因此构置:①0km;②<4km;③≥4km三个变量。表9-1 三态变量类型一览表2)单元与构造交汇点的距离:随着远离构造交汇点,单元矿床规模呈变小趋势。赋存特大型矿床的单元多在交点上,赋存小型矿床的单元则在远离交点的10km以上范围内,而赋存中型矿床的单元多数在5~10km范围内。据此设置①<5km;②5~10km;③>10km三个变量。3)控矿断裂带的宽度:胶西北金矿资源储量规模有随断裂带宽度增大而变大的趋势,赋存中、小型矿床的单元其控矿断裂带宽度多数不大于10m,赋存特大型矿床的单元其控矿断裂带都在100m以上,赋存大型矿床的单元其控矿断裂带宽度变化较大。据此确定①≥50m;②50~10m;③<10m三个变量。4)金分散流异常面积与单元面积比:单元矿床规模同金分散流异常面积与单元面积的比值具有一定线形关系,仅个别单元摆动较大,不同规模单元有相对集中性。可以分为①>90%;②70%~90%;③25%~70%;④<25%四种区间,即为四种变量。5)金异常面积:分为①>70km2;②30~70km2;③10~30km2;④<10km2四个类型,构置为四个变量。6)金异常浓度:分为①>200×10-9;②(50~200)×10-9;③(20~50)×10-9;④<20×10-9四级,构置为四个变量。7)面金属量与单元面积比:分成①>200;②100~200;③10~100;④<10四个比值区间,构置为四个变量。2.定性地质标志模型评价方法本次胶西北金矿资源总量预测评价使用的具体方法类型是区域矿产资源总量预测中的定性地质标志模型评价方法。在地质单元划分和变量提取基础上,建立模型单元,通过模型单元研究,建立数学模型,进行矿田的定位定量预测,优选找矿靶区。涉及4种数学预测评价方法:特征分析法———判断金矿资源的分布位置,逻辑信息法———评价资源量规模级别,蒙特卡罗法———预测成矿带(田)的资源量,回归分析法———确定资源量的空间分布。特征分析法又称决策模拟,一种用于矿产统计预测的数学地质方法,其原理为由多个矿产统计预测变量中提取综合特征,根据综合特征建立模拟区和预测区之间的定量关系,并达到对未知区预测的目的。由于使用的计算方法不同,特征分析有不同的模型,常用的3种模型为:乘积矩阵矢量长度法模型、乘积矩阵主分量法模型和概率矩阵主分量法模型。特征分析法能帮助我们减少因原始数据不完备所引起的资源评价结果不确定性。它应用矿床的三维环境(包括地质环境、物理特征、化学特征和卫星影像特征)以及矿床产地和形成作用(即成因)的数据建立,检查和运用矿床模型,快速确定评价区的评价对象(单元或矿点)同已知模型的相似程度,或产出矿床的有利程度。逻辑信息法是使用定性地质资料进行矿产资源评价的方法之一。该法是以数理逻辑、组合分析及概率统计为基础的一种综合性数学分析方法。借助组合分析和逻辑运算,比较观测对象结构关系的相似性,并确定这种结构中个别元素的作用。逻辑信息法的实质是对比预测对象的观测数据在构形上的变化和结构上的相似性。逻辑信息法是预测资源规模的有效方法,它通过对已知模型矿田单元的合理分级,建立变异序列筛选变量,计算标志权、模型及预测单元的对象权而达到预测资源量规模的目的。蒙特卡罗法又称统计实验法、随机模拟法,是一种通过随机变量的统计实验、随机模拟求解数学问题的近似解的方法。它是一种应用较多的地质问题随机模拟方法。蒙特卡罗法模拟资源量大体分为以下过程:①构造概率模型,即建立资源量与参数之间的关联;②建立参数的统计分布;③产生随机数;④抽样,形成资源量分布;⑤用资源量分布模型估计预测区资源量,从而做出评价。回归分析法,又称因子分析法,经济预测中最常用的预测方法之一。找出一个经济变量与某些视作主变化原因的变量(解释变量)之间的数学关系,即建立数学模型,然后用某种方法给出未来期间外生变量(即受模型中变量影响小,由外部条件决定的变量)的数值,将这些数值带入数学模型,计算出要预测的经济变量的未来数值,即预测值。该方法在矿产资源评价中也普遍使用,主要原因:一是它不仅能研究变量与变量之间的关系,而且能根据一个或几个变量值(自变量)估计另一个变量(因变量)的值,并且可以推断变量之间的关系;二是它能找到影响因变量的主要自变量和次要自变量,并确定这些变量之间的关系;三是回归分析中的逐步回归能自动从数量众多的可供选择的自变量中选出与因变量关系“最密切”的一组自变量,建立资源量与地质条件之间关系的评价模型,较直接地估算预测区的资源量。回归分析的数学模型较多,主要有:一元线性回归、多元线性回归、逐步回归、主成分回归、非线性回归、事件概率回归、偏相关和多元回归、岭回归、典型回归分析和多重回归。(二)焦家带深部金矿预测方法对焦家带深部金矿预测采用了矿区和矿床相结合的矿产资源评价方法,力求做出矿床数、位置、质量及相应数量的描述。这项工作是建立在大量翔实数据基础上的评价工作,评价方法置于地质条件分析基础之上,是对成矿控制因素的综合研究。主要涉及5种预测评价方法:地质类比法、趋势外推法、地质几何法、地质-地球物理法、地质-地球化学法。地质类比法是以某些勘查程度较高的矿区作为类比的标准,通过对关键参数的比较,对未知区进行评价的一种方法。本项目主要是通过比较已发现深部矿与浅部矿的关系、深部矿的分布产出特点,研究矿化富集规律,建立矿床模式和区域成矿模式,预测未知区矿床存在的位置、规模。趋势外推法是成矿预测中应用最早的一类较成熟的方法。立足于矿床(体)的已知特征,根据矿床(体)有关特征的自然变化趋势从已知地段外推相邻未知地段内的有关特征。该方法使用简便、直观,效果又较好,在矿区深部及外围的成矿预测中得以广泛应用。本书运用趋势外推法,根据矿体外部特征变化外推深部矿体延深及规模,根据矿体内部特征变化外推深部矿体品位、体重等参数,根据成矿规律外推深部尖灭再现矿体。地质几何法是采用几何方法估算预测矿床的资源量,即把形状复杂的矿体预测描绘成简单的几何形体,并将矿化复杂状态转变为在影响范围内的均匀化状态,达到快速、大致估算其体积和资源量的目的。本次工作采用块段法估算预测的资源量。地质-地球物理法是在地质勘查研究的基础上,通过研究地球物理场或某些物理现象,以推测、确定预测对象的物性特征,进而推断预测对象的地质属性。本项目主要根据CSAMT、SIP法所建立的地球物理模型和预测的矿体位置,推测未知区矿床分布。地质-地球化学法是在地质勘查研究的基础上,以地球化学分散晕为主要研究对象,通过调查有关元素在地壳中的分布、分散及集中的规律,结合地质分析,达到预测矿床(体学)的目的。本项目根据井中构造地球化学晕,分析判断所处矿体位置,预测深部矿体学分布。
2023-08-14 06:14:491

统计学方法有哪些

统计分析方法从根本上说有两大类,一是逻辑思维方法,二是数量关系分析方法逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂,从特殊到一般,从偶然到必然,从现象到本质。坚持辨证的观点、发展的观点,从事物的发展变化中观察问题,从事物的相互依存、相互制约中来分析问题,对统计分析具有重要的指导意义。数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现,包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。
2023-08-14 06:15:002

如何利用统计指标分析形势

统计数据是判断经济形势、分析经济问题的重要依据,而统计数据的表现形式往往是各种各样的统计指标.1.要把现代数量分析方法引导到统计中来 过去用的常规统计方法是大量观察法、分组法、综合指标法、结果分析法、对比分析法、因素分析法、动态分析法以及相关分析,这是过去用的比较多的,但是现在要求要把现代统计分析方法,比方说主成分分析法、聚类分析法、投入产出分析法引用到统计中来。2.要把哲学的方法引导到统计分析中来 哲学不仅仅是一个世界观的学问,也是一个方法论,它是我们认识社会最一般的方法。哲学里面一些最基本的原理,包括全局与局部、对立与统一、数量与质量、两分法的原理等等这些方法,我们也要求在统计分析中体现出来。 3.要把逻辑的方法引导到统计分析中来 逻辑方法作为一门科学,是研究思维的,是从认识的角度来研究思维是怎么活动的。统计分析实际上也是一个思维的过程。它认识社会、分析社会、分析事物的时候,也是一个思维的活动,它也是从一些指标、概念出发,来作出一些判断、进行一些推理。逻辑学的一些基本方法像排中律、不矛盾律、充分理由律,也是统计分析中要遵循的方法。只有这样分析才能概念明确、判断恰当、推理合理、论证有力。
2023-08-14 06:15:221

关于数据分析师

数据分析师指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言,数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言,无论在任何时代,媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势,都是媒体成败的关键。此外,对于新闻出版等内容产业来说,更为关键的是,数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能,这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。技能要求1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。[1]其他要求良好的沟通交流能力,文字语言表达能力,较好的逻辑分析能力;具有独立的产品策划开发能力,项目管理,商务沟通能力;强烈责任心,开放的性格,良好的沟通能力; 擅于协作,具备良好的团队合作精神;能够在压力下开展工作;善于学习。当前数据分析师分为数据分析员(四级),数据分析员(三级),数据分析师(二级),数据分析师(一级)共计四个等级。考试时应该会有通知的 你可以找些认识的人打听一下
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SPSS统计分析从基础到实践的目录

目录第1篇 SPSS概述第1章 SPSS Statistics17.0基础1.1 SPSS简介1.1.1 SPSS的产生与发展1.1.2 SPSS .0的新特性1.1.3 SPSS与其他常用统计软件比较1.1.4 SPSS的主要应用领域简介1.2 SPSS .0窗口简介1.2.1 数据编辑窗口SPSS Statistics Data Editor1.2.2 结果浏览窗口(SPSS Statistics Viewer)1.2.3 程序编辑窗口SPSS Statistics Syntax Editor1.2.4 VBs宏程序编辑窗口Script1.3 SPSS .0的帮助系统1.3.1 对话框上的Help按钮1.3.2 主题词获得帮助——Topics过程1.3.3 新手入门——Tutorial过程1.3.4 实例学习——Case Studies过程1.3.5 统计教练——Statistics Coach过程1.3.6 语法指南——Command Syntax Reference过程1.3.7 算法介绍——Algorithms过程1.3.8 访问SPSS官方主页1.4 本章小结第2篇 数据文件的建立与整理第2章 SPSS数据文件的建立与编辑2.1 变量定义与数据输入2.1.1 定义新变量2.1.2 数据的录入与编辑2.2 数据文件的创建与保存——File菜单详解2.2.1 新建SPSS数据文件2.2.2 导入其他类型数据文件2.2.3 保存数据文件2.2.4 File菜单的其他命令2.3 数据文件的编辑与管理——Edit/Utilities菜单详解2.3.1 Edit菜单详解2.3.2 Utilities菜单详解2.4 本章小结第3章 SPSS数据文件的整理3.1 数据文件整理概述3.1.1 数据文件的整理在实际工作中的重要性3.1.2 一个数据文件整理的案例3.2 数据文件的整理——Data菜单详解3.2.1 观测量排序——Sort Case过程3.2.2 数据文件转置——Transpose过程3.2.3 数据格式重排——Restructure过程3.2.4 数据文件合并——Merge File子菜单3.2.5 数据分类汇总——Aggregate过程3.2.6 数据文件的拆分——Split File过程3.2.7 选择观测量——Select Cases过程3.2.8 观测量加权——Weight Cases过程3.2.9 Data菜单其他过程简介3.3 变量的变换和计算——Transform菜单详解3.3.1 变量计算——Compute Variable过程3.3.2 变量值标识——Count Values within Cases过程3.3.3 变量重新赋值——Recode into Same Variables/ Recode Into Different Variables过程3.3.4 变量值秩排序——Rank Cases过程3.3.5 Transform菜单其他过程简介3.4 本章小结第4章 SPSS统计图形4.1 统计图形概述4.1.1 Graph菜单简介4.1.2 常用统计图形简介4.2 常见统计图形4.2.1 条形图(Bar Charts)4.2.2 线图(Line Charts)4.2.3 面积图(Area Charts)4.2.4 饼图(Pie Charts)4.2.5 高低图(High-Low Charts)4.2.6 帕累托图(Pareto Charts)4.2.7 质量控制图(Control Charts)4.2.8 箱图(Boxplot)与误差条图(Error Bar)4.2.9 金字塔图(Population Pyramid)4.2.10 散点图(Scatter/Dot)4.2.11 直方图(Histogram)4.2.12 P-P图&Q-Q图4.2.13 ROC曲线4.2.14 时间序列图(Time Series Charts)4.3 SPSS图形编辑4.3.1 图形编辑概述4.3.2 图形基本设定——Edit菜单4.3.3 图形高级设定——Options菜单&Elements菜单4.4 交互式统计图形4.4.1 交互式统计图形概述4.4.2 交互式条图的界面4.4.3 交互式条图实例4.5 本章小结第5章 SPSS报表5.1 简单记录报表——Reports子菜单5.1.1 在线分析处理——OLAP过程5.1.2 观测量汇总——Case Summaries过程5.1.3 生成商务报表——Report Summaries in Rows/Columns过程5.2 高级报表——Tables子菜单5.2.1 定义复选变量集——Multiple Response Sets过程5.2.2 定制报表——Custom Tables过程5.3 本章小结第3篇 统计分析第6章 描述性统计分析6.1 描述性统计量6.1.1 描述性统计量6.1.2 Descriptive Statistics子菜单概述6.2 频数分布表分析——Frequencies过程6.2.1 Frequencies过程的操作界面6.2.2 引例6.3 最基础的统计量分析——Descriptive过程6.3.1 Descriptive过程的操作界面6.3.2 引例及结果解释6.4 探索性分析——Explore过程6.4.1 Explore过程的操作界面6.4.2 引例及结果解释6.5 列联表分析——Crosstabs过程6.5.1 Crosstabs过程的操作界面6.5.2 引例6.5.3 结果解释6.6 相对比描述——Ratio过程6.6.1 Ratio过程的操作界面6.6.2 引例及结果解释6.7 本章小结第7章 均值比较与t检验7.1 t检验简介7.1.1 t检验的概念及一般步骤7.1.2 t检验的类型7.2 均值描述——Means过程7.2.1 Means过程的操作界面7.2.2 引例及结果解释7.2.3 分组变量的层次说明7.3 单样本t检验——One-Sample T Test过程7.3.1 单样本t检验的一般步骤7.3.2 One-Sample T Test过程的操作界面7.3.3 引例及结果解释7.4 独立两样本t检验——Independent-Sample T Test过程7.4.1 独立两样本t检验的一般步骤7.4.2 Independent-Sample T Test过程的操作界面7.4.3 引例及结果解释7.5 配对样本t检验——Paired-Sample T Test过程7.5.1 配对样本t检验一般步骤7.5.2 Paired-Sample T Test过程的操作界面7.5.3 引例及结果解释7.6 本章小结第8章 方差分析8.1 方差分析简介8.1.1 方差分析的提出8.1.2 方差分析的基本概念8.1.3 方差分析的类型8.2 单因素方差分析——One-Way ANOVA过程8.2.1 单因素方差分析简介8.2.2 One-Way ANOVA过程的操作界面8.2.3 引例及结果解释8.3 多因素方差分析——Univariate过程(1)8.3.1 多因素方差分析简介8.3.2 Univariate过程的操作界面8.3.3 引例及结果解释8.4 协方差分析——Univariate过程(2)8.4.1 协方差分析简介8.4.2 引例及结果解释8.4.3 小结8.5 本章小结第9章 相关分析9.1 相关分析简介9.1.1 相关分析的概念9.1.2 Correlate子菜单概述9.2 两变量相关分析——Bivariate过程9.2.1 两变量相关分析简介9.2.2 Bivariate过程的操作界面9.2.3 引例及结果解释9.3 偏相关分析——Partial过程9.3.1 偏相关分析简介9.3.2 Partial过程的操作界面9.3.3 引例及结果解释9.4 距离分析——Distances过程9.4.1 距离分析简介9.4.2 Distances过程的操作界面9.4.3 引例及结果解释9.5 本章小结第10章 回归分析10.1 回归分析简介10.1.1 回归分析的概念10.1.2 回归分析的应用10.1.3 回归分析的类型10.1.4 回归分析的一般步骤10.2 线性回归——Linear过程10.2.1 线性回归简介10.2.2 Linear过程的操作界面10.2.3 一元线性回归的例子10.2.4 多元线性回归的例子10.2.5 小结10.3 曲线拟合——Curve Estimation过程10.3.1 曲线拟合简介10.3.2 Curve Estimation过程的操作界面10.3.3 引例及结果解释10.4 二分类变量Logistic回归——Binary Logistic过程10.4.1 Logistic回归简介10.4.2 Binary Logistic过程的操作界面10.4.3 引例及结果解释10.4.4 小结10.5 非线性回归——Nonlinear过程10.5.1 非线性回归简介10.5.2 Nonlinear过程的操作界面10.5.3 引例及结果解释10.5.4 小结10.6 本章小结第11章 聚类分析与判别分析11.1 聚类分析与判别分析相关原理简介11.1.1 聚类分析11.1.2 判别分析11.2 K-均值聚类分析——K-means Cluster过程11.2.1 K-均值聚类法基本原理11.2.2 K-means Cluster过程界面操作介绍11.2.3 引例及结果解释11.3 系统聚类法——Hierarchical Cluster过程11.3.1 系统聚类法基本原理11.3.2 Hierarchical Cluster过程界面操作介绍11.3.3 引例及结果解释11.4 两步聚类法——TwoStep Cluster过程11.4.1 两步聚类法基本原理11.4.2 TwoStep Cluster过程界面操作介绍11.4.3 引例及结果解释11.5 判别分析——Discriminant过程11.5.1 判别分析基本原理11.5.2 Discriminant过程界面操作介绍11.5.3 引例及结果解释11.6 本章小结第12章 因子分析与对应分析12.1 因子分析——Factor Analysis过程12.1.1 因子分析基本原理12.1.2 Factor Analysis过程界面操作介绍12.1.3 引例及结果解释12.2 简单对应分析——Correspondence Analysis过程12.2.1 简单对应分析基本原理12.2.2 Correspondence Analysis过程界面操作介绍12.2.3 引例及结果分析12.3 最优尺度分析——Optimal Scaling过程初步认识12.4 本章小结第13章 非参数检验13.1 非参数检验相关原理简介13.1.1 非参数检验的概念13.1.2 非参数检验的优缺点13.1.3 非参数检验的类型13.2 分布类型的检验13.2.1 卡方检验——Chi-Square过程13.2.2 二项分布检验——Binomial过程13.2.3 游程检验——Runs过程13.2.4 单个样本的K-S检验——1-Sample K-S过程13.3 分布位置检验13.3.1 两个独立样本分布位置检验——2 Independent Samples过程13.3.2 多个独立样本分布位置检验——K Independent Samples过程13.3.3 两个相关样本分布位置检验——2 Relate Samples过程13.3.4 多个相关样本分布位置检验——K Relate Samples过程13.4 本章小结第4篇 应用实例第14章 SPSS在各领域的应用实例14.1 SPSS在房地产决策中的应用14.1.1 问题描述14.1.2 问题建模14.1.3 模型的验证14.2 SPSS在生物模型中的应用14.2.1 问题描述14.2.2 问题建模14.2.3 模型的讨论14.3 SPSS在工程问题中的应用14.3.1 问题描述14.3.2 问题建模14.3.3 模型的检验14.4 SPSS在证券分析中的应用14.4.1 问题描述14.4.2 问题建模14.4.3 模型的讨论
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数据分析师要学什么?

数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容,还要熟练使用Excel,至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言,具备撰写报告的能力,还要具备扎实的SQL基础。1、数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。2、分析工具对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。3、编程语言对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。数据分析师可从事:IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。更多职业教育培训,请查看:https://wenda.hqwx.com/catlist-3.html/?utm_campaign=baiduhehuoren
2023-08-14 06:15:5712

无信息变量消除法是不是统计方法

1. 因子分析模型因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法.它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间的相关性则较低,那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构,即公共因子.对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量.因子分析的基本思想:把每个研究变量分解为几个影响因素变量,将每个原始变量分解成两部分因素,一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的,另一部分是每个变量独自具有的因素,即特殊因子因子分析模型描述如下:(1)X = (x1,x2,…,xp)¢是可观测随机向量,均值向量E(X)=0,协方差阵Cov(X)=∑,且协方差阵∑与相关矩阵R相等(只要将变量标准化即可实现).(2)F = (F1,F2,…,Fm)¢ (m<p)是不可测的向量,其均值向量E(F)=0,协方差矩阵Cov(F) =I,即向量的各分量是相互独立的.(3)e = (e1,e2,…,ep)¢与F相互独立,且E(e)=0, e的协方差阵∑是对角阵,即各分量e之间是相互独立的,则模型:x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2………xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep称为因子分析模型,由于该模型是针对变量进行的,各因子又是正交的,所以也称为R型正交因子模型.其矩阵形式为: x =AF + e .其中:x=,A=,F=,e=这里,(1)m £ p;(2)Cov(F,e)=0,即F和e是不相关的;(3)D(F) = Im ,即F1,F2,…,Fm不相关且方差均为1;D(e)=,即e1,e2,…,ep不相关,且方差不同.我们把F称为X的公共因子或潜因子,矩阵A称为因子载荷矩阵,e 称为X的特殊因子.A = (aij),aij为因子载荷.数学上可以证明,因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数,反映了第i变量在第j因子上的重要性.2. 模型的统计意义模型中F1,F2,…,Fm叫做主因子或公共因子,它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子,是相互独立的不可观测的理论变量.公共因子的含义,必须结合具体问题的实际意义而定.e1,e2,…,ep叫做特殊因子,是向量x的分量xi(i=1,2,…,p)所特有的因子,各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的.模型中载荷矩阵A中的元素(aij)是为因子载荷.因子载荷aij是xi与Fj的协方差,也是xi与Fj的相关系数,它表示xi依赖Fj的程度.可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权,aij的绝对值越大(|aij|£1),表明xi与Fj的相依程度越大,或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大.为了得到因子分析结果的经济解释,因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要,即变量共同度和公共因子的方差贡献.因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2,称为变量xi的共同度.它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献,反映了全部公共因子对变量xi的影响.hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1,F2,…,Fm的共同依赖程度大.将因子载荷矩阵A的第j列( j =1,2,…,m)的各元素的平方和记为gj2,称为公共因子Fj对x的方差贡献.gj2就表示第j个公共因子Fj对于x的每一分量xi(i= 1,2,…,p)所提供方差的总和,它是衡量公共因子相对重要性的指标.gj2越大,表明公共因子Fj对x的贡献越大,或者说对x的影响和作用就越大.如果将因子载荷矩阵A的所有gj2 ( j =1,2,…,m)都计算出来,使其按照大小排序,就可以依此提炼出最有影响力的公共因子.3. 因子旋转建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子,更重要的是知道每个主因子的意义,以便对实际问题进行分析.如果求出主因子解后,各个主因子的典型代表变量不很突出,还需要进行因子旋转,通过适当的旋转得到比较满意的主因子.旋转的方法有很多,正交旋转(orthogonal rotation)和斜交旋转(oblique rotation)是因子旋转的两类方法.最常用的方法是最大方差正交旋转法(Varimax).进行因子旋转,就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化,使大的载荷更大,小的载荷更小.因子旋转过程中,如果因子对应轴相互正交,则称为正交旋转;如果因子对应轴相互间不是正交的,则称为斜交旋转.常用的斜交旋转方法有Promax法等.4.因子得分因子分析模型建立后,还有一个重要的作用是应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位,即进行综合评价.例如地区经济发展的因子分析模型建立后,我们希望知道每个地区经济发展的情况,把区域经济划分归类,哪些地区发展较快,哪些中等发达,哪些较慢等.这时需要将公共因子用变量的线性组合来表示,也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分.设公共因子F由变量x表示的线性组合为:Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujpxjp j=1,2,…,m该式称为因子得分函数,由它来计算每个样品的公共因子得分.若取m=2,则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2,并将其在平面上做因子得分散点图,进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究.但因子得分函数中方程的个数m小于变量的个数p,所以并不能精确计算出因子得分,只能对因子得分进行估计.估计因子得分的方法较多,常用的有回归估计法,Bartlett估计法,Thomson估计法.(1)回归估计法F = X b = X (X ¢X)-1A¢ = XR-1A¢ (这里R为相关阵,且R = X ¢X ).(2)Bartlett估计法Bartlett估计因子得分可由最小二乘法或极大似然法导出.F = [(W-1/2A)¢ W-1/2A]-1(W-1/2A)¢ W-1/2X = (A¢W-1A)-1A¢W-1X(3)Thomson估计法在回归估计法中,实际上是忽略特殊因子的作用,取R = X ¢X,若考虑特殊因子的作用,此时R = X ¢X+W,于是有:F = XR-1A¢ = X (X ¢X+W)-1A¢这就是Thomson估计的因子得分,使用矩阵求逆算法(参考线性代数文献)可以将其转换为:F = XR-1A¢ = X (I+A¢W-1A)-1W-1A¢5. 因子分析的步骤因子分析的核心问题有两个:一是如何构造因子变量;二是如何对因子变量进行命名解释.因此,因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的.(i)因子分析常常有以下四个基本步骤:(1)确认待分析的原变量是否适合作因子分析.(2)构造因子变量.(3)利用旋转方法使因子变量更具有可解释性.(4)计算因子变量得分.(ii)因子分析的计算过程:(1)将原始数据标准化,以消除变量间在数量级和量纲上的不同.(2)求标准化数据的相关矩阵;(3)求相关矩阵的特征值和特征向量;(4)计算方差贡献率与累积方差贡献率;(5)确定因子:设F1,F2,…, Fp为p个因子,其中前m个因子包含的数据信息总量(即其累积贡献率)不低于80%时,可取前m个因子来反映原评价指标;(6)因子旋转:若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显,这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义.(7)用原指标的线性组合来求各因子得分:采用回归估计法,Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分.(8)综合得分以各因子的方差贡献率为权,由各因子的线性组合得到综合评价指标函数.F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率.(9)得分排序:利用综合得分可以得到得分名次.在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时,需要研究以下几个方面的问题:· 简化系统结构,探讨系统内核.可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子集合,从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响.逗从树木看森林地,抓住主要矛盾,把握主要矛盾的主要方面,舍弃次要因素,以简化系统的结构,认识系统的内核.· 构造预测模型,进行预报控制.在自然和社会科学领域的科研与生产中,探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系,进行预测预报,以实现对系统的最优控制,是应用多元统计分析技术的主要目的.在多元分析中,用于预报控制的模型有两大类.一类是预测预报模型,通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术.另一类是描述性模型,通常采用聚类分析的建模技术.· 进行数值分类,构造分类模式.在多变量系统的分析中,往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类.以便找出它们之间的联系和内在规律性.过去许多研究多是按单因素进行定性处理,以致处理结果反映不出系统的总的特征.进行数值分类,构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术.如何选择适当的方法来解决实际问题,需要对问题进行综合考虑.对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析.例如一个预报模型的建立,可先根据有关生物学、生态学原理,确定理论模型和试验设计;根据试验结果,收集试验资料;对资料进行初步提炼;然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性,选择最佳的变量子集合;在此基础上构造预报模型,最后对模型进行诊断和优化处理,并应用于生产实际.Rotated Component Matrix,就是经转轴后的因子负荷矩阵, 当你设置了因子转轴后,便会产生这结果. 转轴的是要得到清晰的负荷形式,以便研究者进行因子解释及命名. SPSS的Factor Analysis对话框中,有个Rotation钮,点击便会弹出Rotation对话框, 其中有5种因子旋转方法可选择: 1.最大变异法(Varimax):使负荷量的变异数在因子内最大,亦即,使每个因子上具有最高载荷的变量数最少. 2.四次方最大值法(Quartimax):使负荷量的变异数在变项内最大,亦即,使每个变量中需要解释的因子数最少. 3.相等最大值法(Equamax):综合前两者,使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大. 4.直接斜交转轴法(Direct Oblimin):使因素负荷量的差积(cross-products)最小化. 5.Promax 转轴法:将直交转轴(varimax)的结果再进行有相关的斜交转轴.因子负荷量取2,4,6次方以产生接近0但不为0的值,藉以找出因子间的相关,但仍保有最简化因素的特性. 上述前三者属於「直交(正交)转轴法」(Orthogonal Rotations),在直交转轴法中,因子与因子之间没有相关,因子轴之间的夹角等於90 ufa01.后两者属於「斜交转轴」(oblique rotations),表示因子与因子之间彼此有某种程ufa01的相关,因素轴之间的夹角uf967是90ufa01. 直交转轴法的优点是因子之间提供的讯息uf967会重叠,受访者在某一个因子的分uf969与在其他因子的分uf969,彼此独uf9f7互uf967相关;缺点是研究迫使因素之间uf967相关,但这种情况在实际的情境中往往并不常存在.至於使用何种转轴方式,须视乎研究题材、研究目的及相关理论,由研究者自行设定. 在根据结果解释因子时,除了要看因子负荷矩阵中,因子对哪些变量呈高负荷,对哪些变量呈低负荷,还须留意之前所用的转轴法代表的意义.2,主成分分析(principal component analysis) 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法.又称主分量分析.在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息.但是,在用统计分析方法研究这个多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性.人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多.在很多情形,变量之间是有一定的相关关系的,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠.主成分分析是对于原先提出的所有变量,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息.主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的,尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形.信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量. (1)主成分分析的原理及基本思想.原理:设法将原来变量重新组合成一组新的互相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的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析,也是数学上处理降维的一种方法.基本思想:主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标),重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标.最经典的做法就是用F1(选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多.因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分.如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现再F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分.(2)步骤Fp=a1mZX1+a2mZX2+……+apmZXp其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵∑的特征值多对应的特征向量,ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值,因为在实际应用中,往往存在指标的量纲不同,所以在计算之前须先消除量纲的影响,而将原始数据标准化,本文所采用的数据就存在量纲影响[注:本文指的数据标准化是指Z标准化].A=(aij)p×m=(a1,a2,…am,),Rai=λiai,R为相关系数矩阵,λi、ai是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 .进行主成分分析主要步骤如下:1. 指标数据标准化(SPSS软件自动执行);2. 指标之间的相关性判定;3. 确定主成分个数m;4. 主成分Fi表达式;5. 主成分Fi命名;选用以上两种方法时的注意事项如下:1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合.2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差.3、主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设.因子分析的假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子(specific factor)之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关.4、主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,的主成分一般是独特的;而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子.5、在因子分析中,因子个数需要分析者指定(spss根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子进入分析),而指定的因子数量不同而结果不同.在主成分分析中,成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分.和主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面更加有优势.大致说来,当需要寻找潜在的因子,并对这些因子进行解释的时候,更加倾向于使用因子分析,并且借助旋转技术帮助更好解释.而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量(新的变量几乎带有原来所有变量的信息)来进入后续的分析,则可以使用主成分分析.当然,这中情况也可以使用因子得分做到.所以这中区分不是绝对的.总得来说,主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的.主成分分析一般很少单独使用:a,了解数据.(screening the data),b,和cluster analysis一起使用,c,和判别分析一起使用,比如当变量很多,个案数不多,直接使用判别分析可能无解,这时候可以使用主成份发对变量简化.(reduce dimensionality)d,在多元回归中,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数),还可以用来处理共线性.在算法上,主成分分析和因子分析很类似,不过,在因子分析中所采用的协方差矩阵的对角元素不在是变量的方差,而是和变量对应的共同度(变量方差中被各因子所解释的部分).(1)了解如何通过SPSS因子分析得出主成分分析结果.首先,选择SPSS中Analyze-Data Reduction-Factor…,在Extraction…对话框中选择主成分方法提取因子,选择好因子提取个数标准后点确定完成因子分析.打开输出结果窗口后找到Total Variance Explained表和Component Matrix表.将Component Matrix表中第一列数据分别除以Total Variance Explained表中第一特征根值的开方得到第一主成分表达式系数,用类似方法得到其它主成分表达式.打开数据窗口,点击菜单项的Analyze-Descriptive Statistics-Descriptives…,在打开的新窗口下方构选Save standardized values as variables,选定左边要分析的变量.点击Options,只构选Means,点确定后既得待分析变量的标准化新变量.选择菜单项Transform-Compute…,在Target Variable中输入:Z1(主成分变量名,可以自己定义),在Numeric Expression中输入例如:0.412(刚才主成分表达式中的系数)*Z人口数(标准化过的新变量名)+0.212*Z第一产业产值+…,点确定即得到主成分得分.通过对主成分得分的排序即可进行各个个案的综合评价.很显然,这里的过程分为四个步骤:Ⅰ.选主成分方法提取因子进行因子分析.Ⅱ.计算主成分表达式系数.Ⅲ.标准化数据.Ⅳ.计算主成分得分.我们的程序也将依该思路展开开发.(2)对为何要将Component Matrix表数据除以特征根开方的解释我们学过主成分分析和因子分析后不难发现,原来因子分析时的因子载荷矩阵就是主成分分析特征向量矩阵乘以对应特征根开方值的对角阵.而Component Matrix表输出的恰是因子载荷矩阵,所以求主成分特征向量自然是上面描述的逆运算. 成功启动程序后选定分析变量和主成分提取方法即可在数据窗口输出得分和在OUTPUT窗口输出主成分表达式.3,聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析是直接比较各事物之间的性质,将性质相近的归为一类,将性质差别较大的归入不同的类的分析技术 .在市场研究领域,聚类分析主要应用方面是帮助我们寻找目标消费群体,运用这项研究技术,我们可以划分出产品的细分市场,并且可以描述出各细分市场的人群特征,以便于客户可以有针对性的对目标消费群体施加影响,合理地开展工作.4.判别分析(Discriminatory Analysis)判别分析(Discriminatory Analysis)的任务是根据已掌握的1批分类明确的样品,建立较好的判别函数,使产生错判的事例最少,进而对给定的1个新样品,判断它来自哪个总体.根据资料的性质,分为定性资料的判别分析和定量资料的判别分析;采用不同的判别准则,又有费歇、贝叶斯、距离等判别方法.费歇(FISHER)判别思想是投影,使多维问题简化为一维问题来处理.选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值.对这个投影轴的方向的要求是:使每一类内的投影值所形成的类内离差尽可能小,而不同类间的投影值所形成的类间离差尽可能大.贝叶斯(BAYES)判别思想是根据先验概率求出后验概率,并依据后验概率分布作出统计推断.所谓先验概率,就是用概率来描述人们事先对所研究的对象的认识的程度;所谓后验概率,就是根据具体资料、先验概率、特定的判别规则所计算出来的概率.它是对先验概率修正后的结果.距离判别思想是根据各样品与各母体之间的距离远近作出判别.即根据资料建立关于各母体的距离判别函数式,将各样品数据逐一代入计算,得出各样品与各母体之间的距离值,判样品属于距离值最小的那个母体.5.对应分析(Correspondence Analysis)对应分析是一种用来研究变量与变量之间联系紧密程度的研究技术.运用这种研究技术,我们可以获取有关消费者对产品品牌定位方面的图形,从而帮助您及时调整营销策略,以便使产品品牌在消费者中能树立起正确的形象.这种研究技术还可以用于检验广告或市场推广活动的效果,我们可以通过对比广告播出前或市场推广活动前与广告播出后或市场推广活动后消费者对产品的不同认知图来看出广告或市场推广活动是否成功的向消费者传达了需要传达的信息.
2023-08-14 06:18:361

成组技术有哪些

成组技术(group technology assumption) 成组技术是指建立在以相似性原理基础上合理组织生产技术准备和产品生产过程的一种方法 成组技术:也称群组技术。是将企业的多种产品、部件和零件,按照一定的相似性准则(如形状、结构、加工工艺等相似)分类编组,合理地组织生产各个环节的一种组织管理技术。成组技术不以单一产品为生产对象,而是按照若干产品零件结构和加工工艺的相似性组织生产。 因此也可以把这种应用于企业生产全过程的综合性技术称为成组技术.成组技术的基础是相似性.相似性是指不同类型、不同层次的系统之间存在某些共有的物理、化学、几何、生物学或功能等方面的具体属性或特征。成组技术(GT-grouptechnology)揭示和利用事物间的相似性,按照一定的准则分类成组,同组事物能够采用同一方法进行处理,以便提高效益的技术,称为成组技术。在机械制造工程中,成组技术是计算机辅助制造的基础,将成组哲理用于设计、制造和管理等整个生产系统,改变多品种小批量生产方式,以获得最大的经济效益。成组技术的核心是成组工艺,它是把结构、材料、工艺相近似的零件组成一个零件族(组),按零件族制定工艺进行加工,从而扩大了批量、减少了品种、便于采用高效方法、提高了劳动生产率。零件的相似性是广义的,在几何形状、尺寸、功能要素、精度、材料等方面的相似性为基本相似性,以基本相似性为基础,在制造、装配等生产、经营、管理等方面所导出的相似性,称为二次相似性或派生相似性。成组工艺实施的步骤为:①零件分类成组;②制订零件的成组加工工艺;③设计成组工艺装备;④组织成组加工生产线零件分类成的方法有:①代码分组法:利用零件分类编码系统对零件进行编码,按零件代码,采用一定的相似性准则进行分组。各个国家或大企业均有自己的零件分类编码系统,比较典型的应用比较广泛的系统有捷克的VUOSO系统、德国的OPITZ系统、日本的KK-3系统和我国的JLBM-1系统;分组方法有特征位法、码域法和特征位码域法;②生产流程分析法(PFA-productionflowanalysis):是以零件的加工工艺过程为依据,通过分析进行分类,具体方法有关键机床法、顺序分枝法、聚类分析法、键合能法等。此外尚有势函数法、模糊模式识别法等。制订零件的成组加工工艺的方法有:①复合零件法:在一个零件族中,设计一个能包含这组零件全部的几何特征的零件,作为复合零件,其加工工艺则为该族零件的成组工艺;②复合工艺路线法:根据一个零件族中全部零件的工艺路线,制订一个能包含全部零件加工工序的工艺路线,作为该族零件的成组工艺。近年来,成组技术与数控技术、计算机技术相结合,水平有了很大提高,应用范围不断扩大,在产品设计、制造工艺、生产组织与管理等方面均有显著的应用效果,如新零件设计数可减少52%、生产准备时间可减少69%、劳动生产率可提高33%、生产周期可关70%、零件成本可减秒43%,并已发展成为柔性制造系统和集成制造系统的基础。
2023-08-14 06:18:471

谁说菜鸟不会数据分析入门篇

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2023-08-14 06:18:542

投资环境评价优选方法

投资环境评价优选的方法包括主观评价和客观评价,主要有准数分析法、参数分析法、层次分析法 ( AHP)、专家调研法、模糊综合评价优选法、熵权法、聚类分析与主成分分析相结合评价优选法、AHP与模糊综合评价相结合评价优选法等。根据评价目标、每种方法的特点和适用范围、综合考量评价对象的特征,选择适当的评价优选方法,以得出客观的评价优选结果。(1) 参数分析法这种方法的分析过程如下:①选择能够反映地区投资环境全貌的一组数据,比如投资系数、投资乘数、边际耗费倾向、投资饱和度、基础设施适应度、投资风险度、有效需求率、国民消费水平、资源增值率和优化商品率;②估计各参数的数值并将估计结果与投资环境良好的地区的同类指标进行比较;③分析比较结果的相似点和差异性,从而决定投资环境的好坏 (相似则说明投资环境不错)。此方法的特点是具有综合性和客观性,但对“公认的投资环境好的地区”没有明确的说明,很难确定。(2) 准数分析法准数分析法将影响投资环境的因素分为投资环境激励系数K、城市规划完善因子P、税利因子S、劳动生产率因子L、地区基础因子B、汇率因子T、市场因子M、管理权因子F。每一类因子又可以再分成若干子因子,加权评分这些子因子后,求和得到该类因子的总分。为了反映某一个因子与其他因子的有机联系,通常采用综合性的准数来衡量投资环境,以克服机械评分法的不足并得到比较全面的评价结果。(3) 层次分析法层次分析法 (Analytic Hierarchy Process,简称 AHP),由美国匹兹堡大学运筹学家T.L.Saaty于1980年提出。这种方法以系统论中的系统层次性原理为出发点,将复杂问题分解成若干有序的、条理化层次的简单问题,是一种多层次权重分析决策方法。它将相对于原问题更加简单的问题在另外一个层次上进行分析、比较、量化和排序,然后再逐级地进行综合评价和优选,以形式化方式处理人的主观判断。层次分析法这种多因素评价优选方法是一种新的定性和定量分析相结合的方法。使用层次分析法有以下5 个步骤,分别为:建立层次结构模型,构造判断矩阵,层次单排序,层次总排序,一致性检验。其中后3个步骤是逐层地进行。层次分析法具有如下4个特点:1) 原理简单。层次分析法建立在试验心理学和矩阵理论之上,易于接受;其原理清晰、简明,使用方便;对定量信息要求不多。2) 结构清晰。解决问题的思路是把复杂的问题拆分为多个有结构和层次关系的简单问题,而后对简单问题求解。3 ) 定性与定量相结合。AHP方法是在通过专家调研 (如德尔菲法) 等方法确定判断矩阵的基础上,通过严密的定量方法来确定各指标要素的权重,最后进行综合评价优选。4) 层次分析法适合分析投资环境这个多因素、多层次的动态系统中各因素权重的确定。它可以有效地将系统工程中使专家的主观性判断客观化,能够解决只用定量方法不能处理的问题。在社会经济系统的决策分析中广泛使用。(4) 主成分分析法主成分分析 ( Principal Component Analysis,简称PCA) 是“将给定的一组相关变量通过数学中的线性变换转成另一组不相关的变量”。它按照方差递减的顺序排列新变量,减少了指标体系中各因子指标间的干扰,方便找到主导因素,使评估过程简化。主成分分析法是在确保数据最完整的原则下,降维处理高维变量空间,即对多变量数据进行最佳综合简化,其优点在于可以得出客观的权数,以及避免人为因素带来的偏差。缺点是纯数学计算时没有将经济因素考虑在内,很难根据客观实际对主成分的经济含义做出合理的解释;忽略指标本身的重要程度,获得的指标权重与预期的相差太大,其提取的原始指标信息都是数据的差异信息,而不是指标的含义、重要性等更为重要的信息。主成分综合评价优选法是一种相对评价优选,其评价优选标准 (评价函数) 与样本的选取有关。评价优选单位的多少、增删都会影响评价优选结论。而且,指标重叠信息是主成分综合评价优选法不能消除的。它很容易受到指标重叠的影响,造成综合评价优选的结果与指标相关性结构的影响过于密切。(5) 模糊综合评价优选法20世纪60年代美国科学家扎德 ( L.A.Zadch) 创立的模糊综合评价优选法,是以模糊数学和与之对应的模糊统计法为出发点,综合考虑影响某事物的诸多因素,定量描述一些边界不清、不容易定量的因素,并以此为基础,综合评价优选的方法。模糊综合评价优选法包括:①明确综合评价优选体系 (设有P个指标),也就是因素论域U;②明确评语等级论域V(设有M个评语等级);③确定指标权数W;④建立模糊关系矩阵R;⑤计算模糊合成值B;⑥进行模糊综合评价优选,将评价优选结果转化为可排序的形式,进行综合评价优选排序或进行分类评价优选,即模糊类别识别。有关专家在应用实践中不断演进模糊 ( fuzzy ) 综合评价优选法,其运用的领域也在不断扩展,各种与模糊综合评价优选法相结合的方法正向多个领域扩张。由于领域非常复杂,模型会区别很大,造成模型越来越纷繁复杂。模糊综合评价优选法的优点是:处理多层次复杂问题的评价优选和多因素的综合判断问题时,将各个因素对总体的影响综合考虑,并能用客观数字反映人的主观经验。但是在对一些边界不清、不易定量的因素定量化时,有可能会丢失因素所携带的信息,定量化后的因素与未定量前的因素差异甚大。(6) 聚类分析与主成分分析相结合评价优选法首先将评价优选对象做聚类分析以区别其影响,接着使用主成分分析法算出被评价者的优选值,并按照优选值类内排序及类间排序。这种方法考虑了评价优选的特定目标,使评价优选指标间的相关影响得到最大的消除,同时考虑了重要的显著性指标,又使指标权重确定中的主观性误差降到了最低,进而使评价优选结果的有效性得到了提高。但是该方法必须提前设定具有决定性影响的评价优选因素,根据这类因素聚类,且对指标的量化要求高。(7) 层次分析法 (AHP) 与模糊综合评价优选相结合评价优选法用层次分析法确定各个因素的权重,获得权重之后,采用模糊数学方法计算各个因素的评价优选值,进而得出综合评分。层次分析法与模糊综合评价优选法相结合,很适合区域内风险投资环境的综合评价。这种方法把风险投资环境因素的多层次和复杂性考虑在内,对于整个区域的风险投资环境评价优选是不适用的。(8) 熵权法“熵”( Entropy,意思是变化的容量),是德国物理学家克劳修斯 ( R.J.E.Clausius) 1864年在研究热循环时提出的。1948年,维纳 ( N.Wiener ) 和申农 ( C.E.Shannon ) 创立了信息论,申农把信息源传播信号过程中的不确定性称为信息熵,表示选择和不确定性与随机实践的关系,解决了定量描述信息的难题。熵值增大,意味着信息丢失;系统越有序,熵越小,信息量越大;熵越大,信息量就越小。1967年,Theil研究国家之间的收入差距时,首次提出Theil指数。它是用常数LgN减去信息熵值H得到的。这种方法以信息论和系统论中熵在不同概率事件中所反映信息量的不同作为权重设置的理论依据,即对一个由若干指标值构成的系统,指标值的离散程度越大,则该指标的信息熵值就越小,所反映的重要程度就越大。熵权法是以各因素提供的信息量为基础,根据信息量来计算综合指标的数学方法。它是一种客观综合定权法,以各指标传递给决策者的信息量大小作为依据。
2023-08-14 06:19:161

数据分析能力不强,应该通过什么方法加强

数据分析的工作是需要很多的基本功知识以及很多的实战经验学习才能够胜任的工作。很多人通过自学能够掌握一些数据分析的知识,但是由于欠缺数据分析能力,会导致数据分析实战能力并不强。虽然学会了数据分析的知识,但是还是不会进行数据分析,所以要想更高效地提升数据分析能力就需要到专门的机构进行系统的学习。想要学习数据分析课程,推荐选择十方融海。十方融海以成人新职业化教育培训为主,旨在持续打造优质的、匹配市场需求的数据分析课程体系,让学员学得会、用得上,更偏向于提升学员的数据分析能力。想要了解更多关于数据分析的相关信息,推荐选择十方融海。十方融海自主研发的交互式智慧教学系统,拥有独家专利技术,开创了边学边实操的新型教学模式,解决了教学与实操不同频的难题。通过系统,学员无需安装软件,打开浏览器即可进入实操学习,能够让学员在不断练习中掌握数据分析实战知识和经验,提升数据分析实践能力。
2023-08-14 06:19:272

数据分析师要学哪些软件工具

数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 数据分析师必学软件 1、Excel 只要谈到数据处理,数据分析,Excel是无论无何躲不开的。大概率也是现在每个人都在用的。在Office组件里,Excel应该是被关注最多,使用频率最高的组件了。从功能上来说,Excel好像无所不能,能存数据、画表格、图表、画图,写文章,还能做简单的系统。 2、Access Access是一个小型数据库软件,也是Office系列套装组件之一,是和Excel一起推出的,Access是个人建立自己的数据仓库,开启你数据之旅的起点,在Access里你可以,创建数据表之间的关系,创建查询,来练习SQL语法,这些都是入门SQL语言的起点,也是培养你数据思维的基础。 3、SQL基础操作 企业内部的数据,要通过SQL数据软件来分析内部数据的组成,当你了解了内部数据的构成,这往往是不够的,我们要把我们的数据与外部数据作对比,这样才能得到一个准确的信息。 4、Tableau 可视化利器,Tableau绝对是所有数据分析师的必备品,作为2003年就已经面市,经过10个版本的升级迭代,Tableau已经是一款非常完善的数据可视化工具。 5、Python基础操作及原理 外部数据我们是通过Python来找到,SQL可能很多人都听说过,但是Python对于很多人就比较陌生了,其实Python离我们最近只不过很少听到它的名字,现在大多的搜索引擎都是采用Python语言来编写的,俗称网络爬虫、蜘蛛爬虫这样说就明白了吧。大数据分析师学会了这两个软件基本上就能够掌握准确的数据,没错一个是内部数据一个是外部数据。 数据分析师技能要求 1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。 2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。 3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。 4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。 5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。
2023-08-14 06:19:341

主成分分析和因子分析十大不同点

主成分分析和因子分析十大不同点主成分分析和因子分析无论从算法上还是应用上都有着比较相似之处,本文结合以往资料以及自己的理解总结了以下十大不同之处,适合初学者学习之用。1.原理不同主成分分析基本原理:利用降维(线性变换)的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标(主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能(主成分必须保留原始变量90%以上的信息),从而达到简化系统结构,抓住问题实质的目的。因子分析基本原理:利用降维的思想,由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量表示成少数的公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成。就是要从数据中提取对变量起解释作用的少数公共因子(因子分析是主成分的推广,相对于主成分分析,更倾向于描述原始变量之间的相关关系)2.线性表示方向不同因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合;而主成分分析中则是把主成分表示成各变量的线性组合。3.假设条件不同主成分分析:不需要有假设(assumptions),因子分析:需要一些假设。因子分析的假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子(specific factor)之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。4.求解方法不同求解主成分的方法:从协方差阵出发(协方差阵已知),从相关阵出发(相关阵R已知),采用的方法只有主成分法。(实际研究中,总体协方差阵与相关阵是未知的,必须通过样本数据来估计)注意事项:由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时,要恰当的选取某一种方法;一般当变量单位相同或者变量在同一数量等级的情况下,可以直接采用协方差阵进行计算;对于度量单位不同的指标或是取值范围彼此差异非常大的指标,应考虑将数据标准化,再由协方差阵求主成分;实际应用中应该尽可能的避免标准化,因为在标准化的过程中会抹杀一部分原本刻画变量之间离散程度差异的信息。此外,最理想的情况是主成分分析前的变量之间相关性高,且变量之间不存在多重共线性问题(会出现最小特征根接近0的情况);求解因子载荷的方法:主成分法,主轴因子法,极大似然法,最小二乘法,a因子提取法。5.主成分和因子的变化不同主成分分析:当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值唯一时,主成分一般是固定的独特的;因子分析:因子不是固定的,可以旋转得到不同的因子。6.因子数量与主成分的数量主成分分析:主成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分(只是主成分所解释的信息量不等),实际应用时会根据碎石图提取前几个主要的主成分。因子分析:因子个数需要分析者指定(SPSS和sas根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子主可进入分析),指定的因子数量不同而结果也不同;7.解释重点不同:主成分分析:重点在于解释个变量的总方差,因子分析:则把重点放在解释各变量之间的协方差。8.算法上的不同:主成分分析:协方差矩阵的对角元素是变量的方差;因子分析:所采用的协方差矩阵的对角元素不在是变量的方差,而是和变量对应的共同度(变量方差中被各因子所解释的部分)9.优点不同:因子分析:对于因子分析,可以使用旋转技术,使得因子更好的得到解释,因此在解释主成分方面因子分析更占优势;其次因子分析不是对原有变量的取舍,而是根据原始变量的信息进行重新组合,找出影响变量的共同因子,化简数据;主成分分析:第一:如果仅仅想把现有的变量变成少数几个新的变量(新的变量几乎带有原来所有变量的信息)来进入后续的分析,则可以使用主成分分析,不过一般情况下也可以使用因子分析;第二:通过计算综合主成分函数得分,对客观经济现象进行科学评价;第三:它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。第四:应用范围广,主成分分析不要求数据来自正态分布总体,其技术来源是矩阵运算的技术以及矩阵对角化和矩阵的谱分解技术,因而凡是涉及多维度问题,都可以应用主成分降维;10.应用场景不同:主成分分析:可以用于系统运营状态做出评估,一般是将多个指标综合成一个变量,即将多维问题降维至一维,这样才能方便排序评估;此外还可以应用于经济效益、经济发展水平、经济发展竞争力、生活水平、生活质量的评价研究上;主成分还可以用于和回归分析相结合,进行主成分回归分析,甚至可以利用主成分分析进行挑选变量,选择少数变量再进行进一步的研究。一般情况下主成分用于探索性分析,很少单独使用,用主成分来分析数据,可以让我们对数据有一个大致的了解。几个常用组合:主成分分析+判别分析,适用于变量多而记录数不多的情况;主成分分析+多元回归分析,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性,并用于处理共线性问题;主成分分析+聚类分析,不过这种组合因子分析可以更好的发挥优势。因子分析:首先,因子分析+多元回归分析,可以利用因子分析解决共线性问题;其次,可以利用因子分析,寻找变量之间的潜在结构;再次,因子分析+聚类分析,可以通过因子分析寻找聚类变量,从而简化聚类变量;此外,因子分析还可以用于内在结构证实
2023-08-14 06:19:491

什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊?

数据挖掘是大数据开发分析中重要的一个部分,需要用到的工具有很多,需要掌握一门编程语言如Python、C、C++、Java、Delphi等,能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。可以先看一些基础视频学习下
2023-08-14 06:20:105

什么是成组加工技术

成组技术(group technology assumption) 成组技术是指建立在以相似性原理基础上合理组织生产技术准备和产品生产过程的一种方法 成组技术:也称群组技术。是将企业的多种产品、部件和零件,按照一定的相似性准则(如形状、结构、加工工艺等相似)分类编组,合理地组织生产各个环节的一种组织管理技术。成组技术不以单一产品为生产对象,而是按照若干产品零件结构和加工工艺的相似性组织生产。 因此也可以把这种应用于企业生产全过程的综合性技术称为成组技术.成组技术的基础是相似性.相似性是指不同类型、不同层次的系统之间存在某些共有的物理、化学、几何、生物学或功能等方面的具体属性或特征
2023-08-14 06:20:492

统计模型论文

  在统计学中,统计模型是指当有些过程无法用理论分析 方法 导出其模型,但可通过试验或直接由工业过程测定数据,经过数理统计法求得各变量之间的函数关系。下文是我为大家整理的关于统计模型论文的 范文 ,欢迎大家阅读参考!   统计模型论文篇1   统计套利模型的理论综述与应用分析   【摘要】统计套利模型是基于数量经济学和统计学建立起来的,在对历史数据分析的基础之上,估计相关变量的概率分布,并结合基本面数据对未来收益进行预测,发现套利机会进行交易。统计套利这种分析时间序列的统计学特性,使其具有很大的理论意义和实践意义。在实践方面广泛应用于个对冲基金获取收益,理论方面主要表现在资本有效性检验以及开放式基金评级,本文就统计套利的基本原理、交易策略、应用方向进行介绍。   【关键词】统计套利 成对交易 应用分析   一、统计套利模型的原理简介   统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券,通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性,那么一旦两者之间出现了背离的走势,而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正,从而可以产生套利机会。在统计套利实践中,当两者之间出现背离,那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票,在未来两者之间的价格背离得到纠正时,进行相反的平仓操作。统计套利原理得以实现的前提是均值回复,即存在均值区间(在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的,且其序列图波动在一定的范围之内),价格的背离是短期的,随着实践的推移,资产价格将会回复到它的均值区间。如果时间序列是平稳的,则可以构造统计套利交易的信号发现机制,该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会 在某种意义上存在着共同点的两个证券(比如同行业的股票), 其市场价格之间存在着良好的相关性,价格往往表现为同向变化,从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。   二、统计套利模型交易策略与数据的处理   统计套利具 体操 作策略有很多,一般来说主要有成对/一篮子交易,多因素模型等,目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。成对策略,通常也叫利差交易,即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配,使交易者维持对市场的中性头寸。这种策略比较适合主动管理的基金。   成对交易策略的实施主要有两个步骤:一是对股票对的选取。海通证券分析师周健在绝对收益策略研究―统计套利一文中指出,应当结合基本面与行业进行选股,这样才能保证策略收益,有效降低风险。比如银行,房地产,煤电行业等。理论上可以通过统计学中的聚类分析方法进行分类,然后在进行协整检验,这样的成功的几率会大一些。第二是对股票价格序列自身及相互之间的相关性进行检验。目前常用的就是协整理论以及随机游走模型。   运用协整理论判定股票价格序列存在的相关性,需要首先对股票价格序列进行平稳性检验,常用的检验方法是图示法和单位根检验法,图示法即对所选各个时间序列变量及一阶差分作时序图,从图中观察变量的时序图出现一定的趋势册可能是非平稳性序列,而经过一阶差分后的时序图表现出随机性,则序列可能是平稳的。但是图示法判断序列是否存在具有很大的主观性。理论上检验序列平稳性及阶输通过单位根检验来确定,单位根检验的方法很多,一般有DF,ADF检验和Phillips的非参数检验(PP检验)一般用的较多的方法是ADF检验。   检验后如果序列本身或者一阶差分后是平稳的,我们就可以对不同的股票序列进行协整检验,协整检验的方法主要有EG两步法,即首先对需要检验的变量进行普通的线性回归,得到一阶残差,再对残差序列进行单位根检验,如果存在单位根,那么变量是不具有协整关系的,如果不存在单位根,则序列是平稳的。EG检验比较适合两个序列之间的协整检验。除EG检验法之外,还有Johansen检验,Gregory hansan法,自回归滞后模型法等。其中johansen检验比较适合三个以上序列之间协整关系的检验。通过协整检验,可以判定股票价格序列之间的相关性,从而进行成对交易。   Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高频数据代替日交易数据进行套利,并同时比较了具有协整关系的股票对和没有协整关系股票对进行套利的立即收益率,结果显示,股票间价格协整关系越高,进行统计套利的机会越多,潜在收益率也越高。   根据随机游走模型我们可以检验股票价格波动是否具有“记忆性”,也就是说是否存在可预测的成分。一般可以分为两种情况:短期可预测性分析及长期可预测性分析。在短期可预测性分析中,检验标准主要针对的是随机游走过程的第三种情况,即不相关增量的研究,可以采用的检验工具是自相关检验和方差比检验。在序列自相关检验中,常用到的统计量是自相关系数和鲍克斯-皮尔斯 Q统计量,当这两个统计量在一定的置信度下,显著大于其临界水平时,说明该序列自相关,也就是存在一定的可预测性。方差比检验遵循的事实是:随机游走的股价对数收益的方差随着时期线性增长,这些期间内增量是可以度量的。这样,在k期内计算的收益方差应该近似等于k倍的单期收益的方差,如果股价的波动是随机游走的,则方差比接近于1;当存在正的自相关时,方差比大于1;当存在负的自相关是,方差比小于1。进行长期可预测性分析,由于时间跨度较大的时候,采用方差比进行检验的作用不是很明显,所以可以采用R/S分析,用Hurst指数度量其长期可预测性,Hurst指数是通过下列方程的回归系数估计得到的:   Ln[(R/S)N]=C+H*LnN   R/S 是重标极差,N为观察次数,H为Hurst指数,C为常数。当H>0.5时说,说明这些股票可能具有长期记忆性,但是还不能判定这个序列是随机游走或者是具有持续性的分形时间序列,还需要对其进行显著性检验。   无论是采用协整检验还是通过随机游走判断,其目的都是要找到一种短期或者长期内的一种均衡关系,这样我们的统计套利策略才能够得到有效的实施。   进行统计套利的数据一般是采用交易日收盘价数据,但是最近研究发现,采用高频数据(如5分钟,10分钟,15分钟,20分钟收盘价交易数据)市场中存在更多的统计套利机会。日交易数据我们选择前复权收盘价,而且如果两只股票价格价差比较大,需要先进性对数化处理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分别使用15分钟收盘价,20分钟收盘价,30分以及一个小时收盘价为样本进行统计套利分析,结果显示,使用高频数据进行统计套利所取得收益更高。而且海通证券金融分析师在绝对收益策略系列研究中,用沪深300指数为样本作为统计套利 配对 交易的标的股票池,使用高频数据计算累计收益率比使用日交易数据高将近5个百分点。   三、统计套利模型的应用的拓展―检验资本市场的有效性   Fama(1969)提出的有效市场假说,其经济含义是:市场能够对信息作出迅速合理的反应,使得市场价格能够充分反映所有可以获得的信息,从而使资产的价格不可用当前的信息进行预测,以至于任何人都无法持续地获得超额利润.通过检验统计套利机会存在与否就可以验证资本市场是有效的的,弱有效的,或者是无效的市场。徐玉莲(2005)通过运用统计套利对中国资本市场效率进行实证研究,首先得出结论:统计套利机会的存在与资本市场效率是不相容的。以此为理论依据,对中国股票市场中的价格惯性、价格反转及价值反转投资策略是否存在统计套利机会进行检验,结果发现我国股票市场尚未达到弱有效性。吴振翔,陈敏(2007)曾经利用这种方法对我国A股市场的弱有效性加以检验,采用惯性和反转两种投资策略发现我国A股若有效性不成立。另外我国学者吴振翔,魏先华等通过对Hogan的统计套利模型进行修正,提出了基于统计套利模型对开放式基金评级的方法。   四、结论   统计套利模型的应用目前主要表现在两个方面:1.作为一种有效的交易策略,进行套利。2.通过检测统计套利机会的存在,验证资本市场或者某个市场的有效性。由于统计套利策略的实施有赖于做空机制的建立,随着我股指期货和融资融券业务的推出和完善,相信在我国会有比较广泛的应用与发展。   参考文献   [1] A.N. Burgess:A computational Methodolology for Modelling the Dynamics of statistical arbitrage, London business school,PhD Thesis,1999.   [2]方昊.统计套利的理论模式及应用分析―基于中国封闭式基金市场的检验.统计与决策,2005,6月(下).   [3]马理,卢烨婷.沪深 300 股指期货期现套利的可行性研究―基于统计套利模型的实证.财贸研究,2011,1.   [4]吴桥林.基于沪深 300 股指期货的套利策略研究[D].中国优秀硕士学位论文.2009.   [5]吴振翔,陈敏.中国股票市场弱有效性的统计套利检验[J].系统工程理论与实践.2007,2月.   统计模型论文篇2   关于半参统计模型的估计研究   【摘要】随着数据模型技术的迅速发展,现有的数据模型已经无法满足实践中遇到的一些测量问题,严重的限制了现代科学技术在数据模型上应用和发展,所以基于这种背景之下,学者们针对数据模型测量实验提出了新的理论和方法,并研制出了半参数模型数据应用。半参数模型数据是基于参数模型和非参数模型之上的一种新的测量数据模型,因此它具备参数模型和非参数模型很多共同点。本文将结合数据模型技术,对半参统计模型进行详细的探究与讨论。   【关键词】半参数模型 完善误差 测量值 纵向数据   本文以半参数模型为例,对参数、非参数分量的估计值和观测值等内容进行讨论,并运用三次样条函数插值法得出非参数分量的推估表达式。另外,为了解决纵向数据下半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题,在误差为鞅差序列情形下,对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。另外,本文初步讨论了平衡参数的选取问题,并充分说明了泛最小二乘估计方法以及相关结论,同时对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究。   一、概论   在日常生活当中,人们所采用的参数数据模型构造相对简单,所以操作起来比较容易;但在测量数据的实际使用过程中存在着相关大的误差,例如在测量相对微小的物体,或者是对动态物体进行测量时。而建立半参数数据模型可以很好的解决和缓解这一问题:它不但能够消除或是降低测量中出现的误差,同时也不会将无法实现参数化的系统误差进行勾和。系统误差非常影响观测值的各种信息,如果能改善,就能使其实现更快、更及时、更准确的误差识别和提取过程;这样不仅可以提高参数估计的精确度,也对相关科学研究进行了有效补充。   举例来说,在模拟算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用方面,体现了这种模型具有一定成功性及实用性;这主要是因为半参数数据模型同当前所使用的数据模型存在着一致性,可以很好的满足现在的实际需要。而新建立的半参数模型以及它的参数部分和非参数部分的估计,也可以解决一些污染数据的估计问题。这种半参数模型,不仅研究了纵向数据下其自身的t型估计,同时对一些含光滑项的半参数数据模型进行了详细的阐述。另外,基于对称和不对称这两种情况,可以在一个线性约束条件下对参数估计以及假设进行检验,这主要是因为对观测值产生影响的因素除了包含这个线性关系以外,还受到某种特定因素的干扰,所以不能将其归入误差行列。另外,基于自变量测量存在一定误差,经常会导致在计算过程汇总,丢失很多重要信息。   二、半参数回归模型及其估计方法   这种模型是由西方著名学者Stone在上世纪70年代所提出的,在80年代逐渐发展并成熟起来。目前,这种参数模型已经在医学以及生物学还有经济学等诸多领域中广泛使用开来。   半参数回归模型介于非参数回归模型和参数回归模型之间,其内容不仅囊括了线性部分,同时包含一些非参数部分,应该说这种模型成功的将两者的优点结合在一起。这种模型所涉及到的参数部分,主要是函数关系,也就是我们常说的对变量所呈现出来的大势走向进行有效把握和解释;而非参数部分则主要是值函数关系中不明确的那一部分,换句话就是对变量进行局部调整。因此,该模型能够很好的利用数据中所呈现出来的信息,这一点是参数回归模型还有非参数归回模型所无法比拟的优势,所以说半参数模型往往拥有更强、更准确的解释能力。   从其用途上来说,这种回归模型是当前经常使用的一种统计模型。其形式为:   三、纵向数据、线性函数和光滑性函数的作用   纵向数据其优点就是可以提供许多条件,从而引起人们的高度重视。当前纵向数据例子也非常多。但从其本质上讲,纵向数据其实是指对同一个个体,在不同时间以及不同地点之上,在重复观察之下所得到一种序列数据。但由于个体间都存在着一定的差别,从而导致在对纵向数据进行求方差时会出现一定偏差。在对纵向数据进行观察时,其观察值是相对独立的,因此其特点就是可以能够将截然不同两种数据和时间序列有效的结合在一起。即可以分析出来在个体上随着时间变化而发生的趋势,同时又能看出总体的变化形势。在当前很多纵向数据的研究中,不仅保留了其优点,并在此基础之上进行发展,实现了纵向数据中的局部线性拟合。这主要是人们希望可以建立输出变量和协变量以及时间效应的关系。可由于时间效应相对比较复杂,所以很难进行参数化的建模。   另外,虽然线性模型的估计已经取得大量的成果,但半参数模型估计至今为止还是空白页。线性模型的估计不仅仅是为了解决秩亏或病态的问题,还能在百病态的矩阵时,提供了处理线性、非线性及半参数模型等方法。首先,对观测条件较为接近的两个观测数据作为对照,可以削弱非参数的影响。从而将半参数模型变成线性模型,然后,按线性模型处理,得到参数的估计。而多数的情况下其线性系数将随着另一个变量而变化,但是这种线性系数随着时间的变化而变化,根本求不出在同一个模型中,所有时间段上的样本,亦很难使用一个或几个实函数来进行相关描述。在对测量数据处理时,如果将它看作为随机变量,往往只能达到估计的作用,要想在经典的线性模型中引入另一个变量的非线性函数,即模型中含有本质的非线性部分,就必须使用半参数线性模型。   另外就是指由各个部分组成的形态,研究对象是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体,对应的定量参数是维数,分形上统计模型的研究是当前国际非线性研究的重大前沿课题之一。因此,第一种途径是将非参数分量参数化的估计方法,也称之为参数化估计法,是关于半参数模型的早期工作,就是对函数空间附施加一定的限制,主要指光滑性。一些研究者认为半参数模型中的非参数分量也是非线性的,而且在大多数情形下所表现出来的往往是不光滑和不可微的。所以同样的数据,同样的检验方法,也可以使用立方光滑样条函数来研究半参数模型。   四、线性模型的泛最小二乘法与最小二乘法的抗差   (一)最小二乘法出现于18世纪末期   在当时科学研究中常常提出这样的问题:怎样从多个未知参数观测值集合中求出参数的最佳估值。尽管当时对于整体误差的范数,泛最小二乘法不如最小二乘法,但是当时使用最多的还是最小二乘法,其目的也就是为了估计参数。最小二乘法,在经过一段时间的研究和应用之后,逐步发展成为一整套比较完善的理论体系。现阶段不仅可以清楚地知道数据所服从的模型,同时在纵向数据半参数建模中,辅助以迭代加权法。这对补偿最小二乘法对非参数分量估计是非常有效,而且只要观测值很精确,那么该法对非参数分量估计更为可靠。例如在物理大地测量时,很早就使用用最小二乘配置法,并得到重力异常最佳估计值。不过在使用补偿最小二乘法来研究重力异常时,我们还应在兼顾着整体误差比较小的同时,考虑参数估计量的真实性。并在比较了迭代加权偏样条的基础上,研究最小二乘法在当前使用过程中存在的一些不足。应该说,该方法只强调了整体误差要实现最小,而忽略了对参数分量估计时出现的误差。所以在实际操作过程中,需要特别注意。   (二)半参模型在GPS定位中的应用和差分   半参模型在GPS相位观测中,其系统误差是影响高精度定位的主要因素,由于在解算之前模型存在一定误差,所以需及时观测误差中的粗差。GPS使用中,通过广播卫星来计算目标点在实际地理坐标系中具体坐标。这样就可以在操作过程中,发现并恢复整周未知数,由于观测值在卫星和观测站之间,是通过求双差来削弱或者是减少对卫星和接收机等系统误差的影响,因此难于用参数表达。但是在平差计算中,差分法虽然可以将观测方程的数目明显减少,但由于种种原因,依然无法取得令人满意的结果。但是如果选择使用半参数模型中的参数来表达系统误差,则能得到较好的效果。这主要是因为半参数模型是一种广义的线性回归模型,对于有着光滑项的半参数模型,在既定附加的条件之下,能够提供一个线性函数的估计方法,从而将测值中的粗差消除掉。   另外这种方法除了在GPS测量中使用之外,还可应用于光波测距仪以及变形监测等一些参数模型当中。在重力测量中的应用在很多情形下,尤其是数学界的理论研究,我们总是假定S是随机变量实际上,这种假设是合理的,近几年,我们对这种线性模型的研究取得了一些不错的成果,而且因其形式相对简洁,又有较高适用性,所以这种模型在诸多领域中发挥着重要作用。   通过模拟的算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用,说明了该法的成功性及实用性,从理论上说明了流行的自然样条估计方法,其实质是补偿最小二乘方法的特例,在今后将会有广阔的发展空间。另外 文章 中提到的分形理论的研究对象应是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体,而且分形已经在断裂力学、地震学等中有着广泛的应用,因此应被推广使用到研究半参数模型中来,不仅能够更及时,更加准确的进行误差的识别和提取,同时可以提高参数估计的精确度,是对当前半参数模型研究的有力补充。   五、 总结   文章所讲的半参数模型包括了参数、非参数分量的估计值和观测值等内容,并且用了三次样条函数插值法得到了非参数分量的推估表达式。另外,为了解决纵向数据前提下,半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题,在误差为鞅差序列情形下,对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。同时介绍了最小二乘估计法。另外初步讨论了平衡参数的选取问题,还充分说明了泛最小二乘估计方法以及有关结论。在对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究的基础之上,为迭代法提供了详细的理论说明,为实际应用提供了理论依据。   参考文献   [1]胡宏昌.误差为AR(1)情形的半参数回归模型拟极大似然估计的存在性[J].湖北师范学院学报(自然科学版),2009(03).   [2]钱伟民,李静茹.纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计[J].同济大学学报(自然科学版),2009(08).   [3]樊明智,王芬玲,郭辉.纵向数据半参数回归模型的最小二乘局部线性估计[J].数理统计与管理,2009(02).   [4]崔恒建,王强.变系数结构关系EV模型的参数估计[J].北京师范大学学报(自然科学版).2005(06).   [5]钱伟民,柴根象.纵向数据混合效应模型的统计分析[J].数学年刊A辑(中文版).2009(04)   [6]孙孝前,尤进红.纵向数据半参数建模中的迭代加权偏样条最小二乘估计[J].中国科学(A辑:数学),2009(05).   [7]张三国,陈希孺.EV多项式模型的估计[J].中国科学(A辑),2009(10).   [8]任哲,陈明华.污染数据回归分析中参数的最小一乘估计[J].应用概率统计,2009(03).   [9]张三国,陈希孺.有重复观测时EV模型修正极大似然估计的相合性[J].中国科学(A辑).2009(06).   [10]崔恒建,李勇,秦怀振.非线性半参数EV四归模型的估计理论[J].科学通报,2009(23).   [11]罗中明.响应变量随机缺失下变系数模型的统计推断[D].中南大学,2011.   [12]刘超男.两参数指数威布尔分布的参数Bayes估计及可靠性分析[D].中南大学,2008.   [13]郭艳.湖南省税收收入预测模型及其实证检验与经济分析[D].中南大学,2009.   [14]桑红芳.几类分布的参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断[D].中南大学,2009.   [15]朱琳.服从几类可靠性分布的无失效数据的bayes分析[D].中南大学,2009.   [16]黄芙蓉.指数族非线性模型和具有AR(1)误差线性模型的统计分析[D].南京理工大学,2009. 猜你喜欢: 1. 统计学分析论文 2. 统计方面论文优秀范文参考 3. 统计优秀论文范文 4. 统计学的论文参考范例 >>>下一页更多精彩的“统 计毕 业论 文”
2023-08-14 06:20:571

所谓的大数据分析师到底是干什么的?

也许,我们爱的太早,怠慢了缘分,也许我们爱的太晚,怠慢了岁月,也许我们爱得不够深,不会珍惜,漫漫红尘路,我们就没有爱的刚刚好。如今的你,我只知道在世界的某一个地方,不知你是否有了新的爱人,陪你日 幸 运 飞艇大数据分析师出到日幕,也不知你是否依然独自一人,正走在茫茫的人海中,想要去找你,但你曾说过,世界是圆的,如果此生还有余缘,无论我们走得多远,都还能相遇。
2023-08-14 06:21:085

矩阵对策在市场竞争中的应用

矩阵对策在市场竞争中的应用判别分析(discriminant analysis)又称“分辨法”,属于分类方法的一种,分类的对象要求实现要有明确的类别空间,它是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。其基本原理是按照一定的判别准则,建立一个或多个判别函数,用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数,并计算判别指标,据此即可确定某一样本属于何类。其作用表现在,当描述研究对象的性质特征不全或不能从直接测量数据确定研究对象所属类别时,可以通过判别分析对其进行归类。在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料,对所研究的对象进行分类,例如,银行在贷款给客户时,通常都会根据顾客的基本资料,如学历、收入、借贷记录等,将顾客区分为具有信用之顾客与不具有信用之顾客两种,并且当有新的顾客进来时,也可以按照同样的准则将新顾客的资料与这些已经存在的资料做一比较,看是否应该借钱给这位新的顾客;在经济学中,根据人均国民收入、人均工农业产值、人均消费水平等多种指标来判定一个国家的经济发展程度所属类型;在市场预测中,根据以往调查所得的种种指标,判定下个季度产品是畅销、平常或滞销。判别分析对气候分类、农业区划、医学研究、信用风险管理等课题的研究有非常重要的作用。下面从对全国各省市地区的农民家庭收支的研究中对判别分析进行理解。数据来源于国家统计局,主要包括地区、食品、衣着、燃料、住房、生活用品、文化生活等表现农民收支情况的数据集。通过对25个省市地区的样品进行分析,将其分成了3类,分别是第1、2、3组,待判定的地区为北京、上海、广州三个地区。所要分析的基础数据集如下。(1)采用Box"s-M法进行方差齐性检验。检验结果如下:其对应的概率P值为0.231,大于显著性水平0.05,因此应接受原假设,认为各类别总体下的判别变量协差阵无显著差异,采用Within-group Covariance方法进行判别。 (2)判别结果的检验—Wilks" Lambda检验,其结果如下:结果表明,第一个判别函数解释了所有变异的84.9%,第二个判别函数解释了15.1%,其后的概率P值均小于0.05,说明两个判别函数都是显著成立的。 (3)判别函数。 Fisher判别函数: Y1=0.761*燃料+0.710*住房+0.448*生活用品 Y2=0.757*燃料+0.257*住房-0.746*生活用品 将上述公式分别应用到各个地区进行计算,得到的结果与下表各组的中心位置相比较,与哪组结果投影位置最接近就将其归为一组。 第一组中心位置为(3.066,-0.774),第二组的中心位置为(0.040,0.956),第三组的中心位置为(-2.355,-0.733)。Functions at Group Centroids类别Function12第一组3.066-.774第二组.040.956第三组-2.355-.733Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means (4)判别结果。将各样本点代入Fish判别公式中,得到如下图所示的结果。 在具体的判别结果中,第一组的误判概率为16.7%,正确判别率为83.3%,第二组和第三组的误判概率均为0,整体的判别结果较为理想。 将上述北京、上海、广州的相应变量带入上述公式,具体结果见下图。 从图中可以看出,其中未分组的变量北京、上海、广州离第一组的中心位置最近,因而根据判别规则可以将其归为第一组。 以上就是判别分析简单的应用案例,其除了Fisher判别之外,还有很多方法,例如,距离判别法、贝叶斯判别法等,不同的判别方法都有其特定的适应条件,正确把握其适用条件是保证结果可靠性的重要条件。就判别准则而言,就有马氏距离最小准则、Fisher准则、平均损失最小准则、最大概率准则等等。 判别分析与聚类分析不同,判别分析是在已知研究对象分成若干类型(或组别)并已取得各种类型的一批样品的观测数据,在此基础上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样品进行判别分类。对于聚类分析来说,一批给定的样品要划分的类型事先并不知道,正需要通过聚类分析来确定类型。也正因为如此,判别分析和聚类分析往往联合起来使用,例如,判别分析是要求事先知道各类总体情况才能判断新样品的归类,当总体分类不清楚时,可先用聚类分析对原来的一批样品进行分类,然后再用判别分析建立判别式以对新样品进行判别。 总体来讲,判别分析在生活和科研中有很重要的应用,其需要不断的应用和理解,以更好的掌握这种分析方法。
2023-08-14 06:21:361

什么是数理统计分析法

通过数理统计的方法,对数据进行分析我经常帮别人做类似的数据统计分析的,经验很丰富
2023-08-14 06:21:462

医学统计学重点知识归纳有哪些?

医学统计学重点知识如下:1、医学统计学:运用概率论和数理统计学的原理和方法,研究医学领域中随机现象有关数据的搜集、整理、分析和推断,进而阐明其客观规律性的一门应用科学。u20022、医学多元统计方法:多元线性回归和逐步回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、logistic回归与Cox回归分析。3、变量:观察指标在统计学上统称为指标变量,它反应的是生物个体间的变异情况,根据其性质可分为定性变量(分类)和定量变量(连续)。4、截尾数据:生存时间观察过程被人为的截止称为截尾,又称删失或终检。原因:失访/退出/终止(研究时限已到而终止观察)。u20025、总体:根据研究的目的确定的同质研究对象中所有的观察单位变量值的集合。u2002
2023-08-14 06:22:111

平行因子分析法

问题一:求助四维平行因子分析代码 在SPSS中,主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的,如果设置的抽取方法是主成分,那么计算的就是主成分得分,另外,因子分析和主成分分析尽管原理不同,但是两者综合得分的计算方法是一致的。 问题二:因子分析法的统计意义 模型中F1,F2,…,Fm叫做主因子或公共因子,它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子,是相互独立的不可观测的理论变量。公共因子的含义,必须结合具体问题的实际意义而定。e1,e2,…,ep叫做特殊因子,是向量x的分量xi(i=1,2,…,p)所特有的因子,各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的。模型中载荷矩阵A中的元素(aij)是为因子载荷。因子载荷aij是xi与Fj的协方差,也是xi与Fj的相关系数,它表示xi依赖Fj的程度。可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权,aij的绝对值越大(|aij|£1),表明xi与Fj的相依程度越大,或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大。为了得到因子分析结果的经济解释,因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要,即变量共同度和公共因子的方差贡献。因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2,称为变量xi的共同度。它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献,反映了全部公共因子对变量xi的影响。hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1,F2,…,Fm的共同依赖程度大。将因子载荷矩阵A的第j列( j =1,2,…,m)的各元素的平方和记为gj2,称为公共因子Fj对x的方差贡献。gj2就表示第j个公共因子Fj对于x的每一分量xi(i= 1,2,…,p)所提供方差的总和,它是衡量公共因子相对重要性的指标。gj2越大,表明公共因子Fj对x的贡献越大,或者说对x的影响和作用就越大。如果将因子载荷矩阵A的所有gj2 ( j =1,2,…,m)都计算出来,使其按照大小排序,就可以依此提炼出最有影响力的公共因子。3. 因子旋转建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子,更重要的是知道每个主因子的意义,以便对实际问题进行分析。如果求出主因子解后,各个主因子的典型代表变量不很突出,还需要进行因子旋转,通过适当的旋转得到比较满意的主因子。旋转的方法有很多,正交旋转(orthogonal rotation)和斜交旋转(oblique rotation)是因子旋转的两类方法。最常用的方法是最大方差正交旋转法(Varimax)。进行因子旋转,就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化,使大的载荷更大,小的载荷更小。因子旋转过程中,如果因子对应轴相互正交,则称为正交旋转;如果因子对应轴相互间不是正交的,则称为斜交旋转。常用的斜交旋转方法有Promax法等。4.因子得分因子分析模型建立后,还有一个重要的作用是应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位,即进行综合评价。例如地区经济发展的因子分析模型建立后,我们希望知道每个地区经济发展的情况,把区域经济划分归类,哪些地区发展较快,哪些中等发达,哪些较慢等。这时需要将公共因子用变量的线性组合来表示,也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分。设公共因子F由变量x表示的线性组合为:Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujp *** j=1,2,…,m该式称为因子得分函数,由它来计算每个样品的公共因子得分。若取m=2,则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2,并将其在平面上做因子得分散点图,进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究。但因子得分函数中方程的个数m小于变量的个数p,所以并不能精确计算出因子得分,只能对因子得分进行估计。估计因子得分的方法较多,常用的有回归估计法,Bartlett估计法,Thomson估计法。⑴回归估计法F = X b = X (X ¢X)-1A¢ = XR-1A......>> 问题三:因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个:一是如何构造因子变量;二是如何对因子变量进行命名解释。因此,因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。(i)因子分析常常有以下四个基本步骤:⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。⑵构造因子变量。⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。⑷计算因子变量得分。(ii)因子分析的计算过程:⑴将原始数据标准化,以消除变量间在数量级和量纲上的不同。⑵求标准化数据的相关矩阵;⑶求相关矩阵的特征值和特征向量;⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率;⑸确定因子:设F1,F2,…, Fp为p个因子,其中前m个因子包含的数据信息总量(即其累积贡献率)不低于80%时,可取前m个因子来反映原评价指标;⑹因子旋转:若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显,这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。⑺用原指标的线性组合来求各因子得分:采用回归估计法,Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。⑻综合得分以各因子的方差贡献率为权,由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。⑼得分排序:利用综合得分可以得到得分名次。在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时,需要研究以下几个方面的问题:u30fb 简化系统结构,探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ,从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”,抓住主要矛盾,把握主要矛盾的主要方面,舍弃次要因素,以简化系统的结构,认识系统的内核。u30fb 构造预测模型,进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中,探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系,进行预测预报,以实现对系统的最优控制,是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中,用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型,通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型,通常采用聚类分析的建模技术。u30fb 进行数值分类,构造分类模式。在多变量系统的分析中,往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理,以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类,构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。如何选择适当的方法来解决实际问题,需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立,可先根据有关生物学、生态学原理,确定理论模型和试验设计;根据试验结果,收集试验资料;对资料进行初步提炼;然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性,选择最佳的变量子 *** ;在此基础上构造预报模型,最后对模型进行诊断和优化处理,并应用于生产实际。 问题四:因子分析法是什么? 因子分析 1输入数据。 2点Analyze 下拉菜单,选Data Reduction 下的Factor 。 3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。 4单击主对话框中的Descriptive按扭,打开Factor Analysis: Descriptives子对话框,在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差,在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项,要求计算相关系数矩阵,单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 5单击主对话框中的Extraction 按钮,打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法――Principal ponents,在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分,在Exact 栏中选择Number of Factors;6, 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 6单击主对话框中的OK 按钮,输出结果。 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴 问题五:因子分析法的模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间的相关性则较低,那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构,即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。因子分析模型描述如下:⑴X = (x1,x2,…,xp)¢是可观测随机向量,均值向量E(X)=0,协方差阵Cov(X)=∑,且协方差阵∑与相关矩阵R相等(只要将变量标准化即可实现)。⑵F = (F1,F2,…,Fm)¢ (m 问题六:统计分析中的因子分析(factors),如何确定因子的个数 方差累计贡献率,碎石图,特征根,很多的 问题七:因子分析法的优缺点 u30fb 简化系统结构,探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ,从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”,抓住主要矛盾,把握主要矛盾的主要方面,舍弃次要因素,以简化系统的结构,认供系统的内核。 u30fb 构造预测模型,进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中,探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系,进行预测预报,以实现对系统的最优控制,是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中,用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型,通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型,通常采用聚类分析的建模技术。 u30fb 进行数值分类,构造分类模式。在多变量系统的分析中,往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理,以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类,构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。 如何选择适当的方法来解决实际问题,需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立,可先根据有关生物学、生态学原理,确定理论模型和试验设计;根据试验结果,收集试验资料;对资料进行初步提炼;然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性,选择最佳的变量子 *** ;在此基础上构造预报模型,最后对模型进行诊断和优化处理,并应用于生产实际。 问题八:因子分析法 模糊层次分析法 多元回归法 主成分分析法 属于哪门学科 40分 都属于统计学科,或者计量经济学。都可以用各种统计软件实现,模糊层次分析法需要专门软件。 (调查问卷SPSS数据统计分析专业人士 南心网 提供) 问题九:如何正确运用因子分析法进行综合评价 转载以下资料供参考 编辑本段SWOT分析步骤 强势――弱势――机会――威胁     从竞争角度看,对成本措施的抉择分析,不仅来自于对企业内部因素的分析判断,还来自于对竞争态势的分析判断。成本的强势――弱势――机会――威胁(SWOT)分析的核心思想是通过对企业外部环境与内部条件的分析,明确企业可利用的机会和可能面临的风险,并将这些机会和风险与企业的优势和缺点结合起来,形成企业成本控制的不同战略措施。   SWOT分析基本步骤为:   (1)分析企业的内部优势、弱点既可以相对企业目标而言的,也可以相对竞争对手而言的。   (2)分析企业面临的外部机会与威胁,可能来自于与竞争无关的外环境因素的变化,也可能来自于竞争对手力量与因素变化,或二者兼有,但关键性的外部机会与威胁应予以确认。   (3)将外部机会和威胁与企业内部优势和弱点进行匹配,形成可行的战略。 SWOT分析有四种不同类型的组合:   优势――机会(SO)组合、弱点――机会(WO)组合、优势――威胁(ST)组合和弱点――威胁(WT)组合。    优势――机会(SO)战略是一种发展企业内部优势与利用外部机会的战略,是一种理想的战略模式。当企业具有特定方面的优势,而外部环境又为发挥这种优势提供有利机会时,可以采取该战略。例如良好的产品市场前景、供应商规模扩大和竞争对手有财务危机等外部条件,配以企业市场份额提高等内在优势可成为企业收购竞争对手、扩大生产规模的有利条件。   弱点――机会(WO)战略是利用外部机会来弥补内部弱点,使企业改劣势而获取优势的战略。存在外部机会,但由于企业存在一些内部弱点而妨碍其利用机会,可采取措施先克服这些弱点。例如,若企业弱点是原材料供应不足和生产能力不够,从成本角度看,前者会导致开工不足、生产能力闲置、单位成本上升,而加班加点会导致一些附加费用。在产品市场前景看好的前提下,企业可利用供应商扩大规模、新技术设备降价、竞争对手财务危机等机会,实现纵向整合战略,重构企业价值链,以保证原材料供应,同时可考虑购置生产线来克服生产能力不足及设备老化等缺点。通过克服这些弱点,企业可能进一步利用各种外部机会,降低成本,取得成本优势,最终赢得竞争优势。   优势――威胁(ST)战略是指企业利用自身优势,回避或减轻外部威胁所造成的影响。如竞争对手利用新技术大幅度降低成本,给企业很大成本压力;同时材料供应紧张,其价格可能上涨;消费者要求大幅度提高产品质量;企业还要支付高额环保成本;等等,这些都会导致企业成本状况进一步恶化,使之在竞争中处于非常不利的地位,但若企业拥有充足的现金、熟练的技术工人和较强的产品开发能力,便可利用这些优势开发新工艺,简化生产工艺过程,提高原材料利用率,从而降低材料消耗和生产成本。另外,开发新技术产品也是企业可选择的战略。新技术、新材料和新工艺的开发与应用是最具潜力的成本降低措施,同时它可提高产品质量,从而回避外部威胁影响。   弱点――威胁(WT)战略是一种旨在减少内部弱点,回避外部环境威胁的防御性技术。当企业存在内忧外患时,往往面临生存危机,降低成本也许成为改变劣势的主要措施。当企业成本状况恶化,原材料供应不足,生产能力不够,无法实现规模效益,且设备老化,使企业在成本方面难以有大作为,这时将迫使企业采取目标聚集战略或差异化战略,以回避成本方面的劣势,并回避成本原因带来的威胁。SWOT分析运用于企业成本战略分析可发挥企业优势,利用机会克服弱点,回避风险,获取或维护成本优势,将企业成本控制战略建立在对内外部因素分析及对竞争势态......>>
2023-08-14 06:22:261

应用多元统计分析的图书简介:

本书是在河北省精品课“多元统计分析”课程建设的基础上,贴近省属院校实际,以学生的应用分析技能为主要培养目标,以方法、案例引导,对学生开展方法学习、案例分析、数据处理、结果讨论、文献阅读和论文撰写全方位的应用分析技能训练,是一本主要面向省属院校统计学各专业和其他相关专业的高年级本科生或研究生的应用型教材。 多元统计分析是统计学科中的一个重要分支,在自然科学、社会科学等领域具有广泛的应用,是探索多元世界强有力的工具。河北经贸大学的“多元统计分析”课程是统计学各专业的主干课程,是河北省的省级精品课程。在精品课程建设的过程中,我们结合丰富的教学、科研实践和大量鲜活的案例,贴近省属院校实际,以学生的应用分析技能为主要培养目标,以方法、案例引导进行多元统计分析方法的学习。  作为省属院校,我们切身体会到应用分析能力的培养对学生未来发展的重要性,也切实感受到国内纯应用性专业教材匮乏的无奈。因此,我们在建设省级精品课程的同时,结合科研和教学经验,紧贴应用分析技能培养这条省属院校学生培养与就业的生命线,编写了这本以应用为主线、以方法与软件相结合更好地解决实际问题为核心的《应用多元统计分析》教材。  本书用浅显的语言阐明各种多元统计方法的功能和原理,针对具体的案例,通过在国内广泛使用的统计分析软件SPSS,讲授方法的上机实现和应用,尽可能详尽地介绍统计软件的各种操作选项和提供数据处理结果的解释,结合文献阅读和论文撰写对学生进行应用分析技能的培养。  本书涵盖了常用的多元统计分析方法,是一本主要面向省属院校统计学和经济学、管理学、生物医学统计等有关专业的高年级本科生或研究生的应用型教材和教学参考书,也可作为社会统计工作者和数据分析人员的实用参考书。  本书在编写过程中,研究生孟杰、刘扬、冯丽红、李圣瑜、俱翠、胡一帆、王洪彪做了大量的基础性工作,清华大学出版社对教材的编写和出版给予了大力支持,陈明编辑为本书做了大量的组织工作,在此一并表示感谢!由于作者水平有限,书中难免出现疏漏和错误,希望广大读者提出宝贵意见,以便进一步修改。李春林  2013年7月于石家庄 作者: 党耀国 米传民 钱吴永丛书名: 21世纪经济管理精品教材.管理科学与工程系列出版社:清华大学出版社ISBN:9787302283560上架时间:2012-6-18出版日期:2012 年5月开本:16开页码:186版次:1-1所属分类: 经济管理 经济管理学书籍《应用多元统计分析》系统地介绍了多元统计分析中的经典理论和方法,重点讲解多元正态总体的参数估计和假设检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析及典型相关分析。力求以统计思想为主线,以spss软件为工具,深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用;以大量实际问题为背景,介绍多元统计分析的基本概念和方法,具有很强的实用性;在基本原理和方法的介绍方面,尽量避免复杂的理论证明,通过大量通俗易懂的例子进行理论方法的讲解,具有较强的趣味性,又不失理论性,理论难度由浅人深,适合不同层次的读者。《应用多元统计分析》将spss软件的学习和案例分析有机结合,体现了多元统计分析方法的应用,并配备有多媒体教学课件,既可作为经济类、管理类等有关专业的高年级本科生或研究生教材,也适合自学多元统计分析的读者阅读参考。同时,也可作为市场研究、数据分析等领域实际工作者的多维数据分析参考书。 《应用多元统计分析》第1章多元统计分析概述1.1引言1.2多元统计分析的应用背景第2章多元正态分布及其参数估计2.1基本概念2.2多元正态分布2.3多元正态分布的参数估计习题第3章多元正态分布均值向量和协方差阵的检验3.1均值向量的检验3.2协方差阵的检验习题第4章聚类分析4.1聚类分析的概念4.2距离与相似系数4.3系统聚类方法4.4动态聚类方法4.5实例分析习题.第5章判别分析5.1判别分析的概念5.2距离判别法5.3费歇尔判别法5.4贝叶斯判别法5.5逐步判别法5.6实例分析习题第6章主成分分析6.1主成分分析的概念及基本思想6.2总体主成分分析的数学模型及几何解6.3样本主成分分析6.4主成分分析的综合评价6.5主成分回归分析6.6实例分析习题第7章因子分析7.1因子分析的概念7.2因子分析的数学模型7.3因子载荷矩阵的求解7.4因子旋转7.5因子得分7.6变量间的相关性检验7.7实例分析习题第8章对应分析8.1对应分析方法及其基本思想8.2对应分析方法的基本原理8.3实例分析习题第9章典型相关分析9.1典型相关分析的基本概念及基本思想9.2总体典型相关分析9.3样本典型相关分析9.4实例分析习题第10章spss在多元统计分析中的应用10.1spss概述.10.2spss在多因素方差分析中的应用10.3spss在判别分析中的应用10.4spss在聚类分析中的应用10.5spss在因子分析与主成分分析中的应用10.6spss在对应分析中的应用10.7spss在典型相关分析中的应用参考文献
2023-08-14 06:22:331

上海高考数学理2011内容大纲

现行新课标高中数学课本(人教A版)   [编辑本段]数学 必修1   1. 集合  (约4课时)  (1)集合的含义与表示  ①通过实例,了解集合的含义,体会元素与集合的“属于”关系。  ②能选择自然语言、图形语言、集合语言(列举法或描述法)描述不同的具体问题,感受集合语言的意义和作用。  (2)集合间的基本关系  ①理解集合之间包含与相等的含义,能识别给定集合的子集。  ②在具体情境中,了解全集与空集的含义。  (3)集合的基本运算  ①理解两个集合的并集与交集的含义,会求两个简单集合的并集与交集。  ②理解在给定集合中一个子集的补集的含义,会求给定子集的补集。  ③能使用Venn图表达集合的关系及运算,体会直观图示对理解抽象概念的作用。   2. 函数概念与基本初等函数I  (约32课时)  (1)函数  ①进一步体会函数是描述变量之间的依赖关系的重要数学模型,在此基础上学习用集合与对应的语言来刻画函数,体会对应关系在刻画函数概念中的作用;了解构成函数的要素,会求一些简单函数的定义域和值域;了解映射的概念。  ②在实际情境中,会根据不同的需要选择恰当的方法(如图象法、列表法、解析法)表示函数。  ③了解简单的分段函数,并能简单应用。  ④通过已学过的函数特别是二次函数,理解函数的单调性、最大(小)值及其几何意义;结合具体函数,了解奇偶性的含义。  ⑤学会运用函数图象理解和研究函数的性质(参见例1)。  (2)指数函数  ①(细胞的分裂,考古中所用的C的衰减,药物在人体内残留量的变化等),了解指数函数模型的实际背景。  ②理解有理指数幂的含义,通过具体实例了解实数指数幂的意义,掌握幂的运算。  ③理解指数函数的概念和意义,能借助计算器或计算机画出具体指数函数的图象,探索并理解指数函数的单调性与特殊点。  ④在解决简单实际问题的过程中,体会指数函数是一类重要的函数模型(参见例2)。  (3)对数函数  ①理解对数的概念及其运算性质,知道用换底公式能将一般对数转化成自然对数或常用对数;通过阅读材料,了解对数的产生历史以及对简化运算的作用。  ②通过具体实例,直观了解对数函数模型所刻画的数量关系,初步理解对数函数的概念,体会对数函数是一类重要的函数模型;能借助计算器或计算机画出具体对数函数的图象,探索并了解对数函数的单调性与特殊点。  ③知道指数函数 与对数函数 互为反函数(a>0,a≠1)。  (4)幂函数  通过实例,了解幂函数的概念;结合函数 的图象,了解它们的变化情况。  (5)函数与方程  ①结合二次函数的图象,判断一元二次方程根的存在性及根的个数,从而了解函数的零点与方程根的联系。  ②根据具体函数的图象,能够借助计算器用二分法求相应方程的近似解,了解这种方法是求方程近似解的常用方法。  (6)函数模型及其应用  ①利用计算工具,比较指数函数、对数函数以及幂函数增长差异;结合实例体会直线上升、指数爆炸、对数增长等不同函数类型增长的含义。  ②收集一些社会生活中普遍使用的函数模型(指数函数、对数函数、幂函数、分段函数等)的实例,了解函数模型的广泛应用。  (7)实习作业  根据某个主题,收集17世纪前后发生的一些对数学发展起重大作用的历史事件和人物(开普勒、伽利略、笛卡儿、牛顿、莱布尼茨、欧拉等)的有关资料或现实生活中的函数实例,采取小组合作的方式写一篇有关函数概念的形成、发展或应用的文章,在班级中进行交流。具体要求参见数学文化的要求。 [编辑本段]数学 必修2   1. 立体几何初步  (约18课时)  (1)空间几何体  ①利用实物模型、计算机软件观察大量空间图形,认识柱、锥、台、球及其简单组合体的结构特征,并能运用这些特征描述现实生活中简单物体的结构。  ②能画出简单空间图形(长方体、球、圆柱、圆锥、棱柱等的简易组合)的三视图,能识别上述的三视图所表示的立体模型,会使用材料(如纸板)制作模型,会用斜二侧法画出它们的直观图。  ③通过观察用两种方法(平行投影与中心投影)画出的视图与直观图,了解空间图形的不同表示形式。  ④完成实习作业,如画出某些建筑的视图与直观图(在不影响图形特征的基础上,尺寸、线条等不作严格要求)。  ⑤了解球、棱柱、棱锥、台的表面积和体积的计算公式(不要求记忆公式)。  (2)点、线、面之间的位置关系  ①借助长方体模型,在直观认识和理解空间点、线、面的位置关系的基础上,抽象出空间线、面位置关系的定义,并了解如下可以作为推理依据的公理和定理。  ◆公理1:如果一条直线上的两点在一个平面内,那么这条直线在此平面内。  ◆公理2:过不在一条直线上的三点,有且只有一个平面。  ◆公理3:如果两个不重合的平面有一个公共点,那么它们有且只有一条过该点的公共直线。  ◆公理4:平行于同一条直线的两条直线平行。  ◆定理:空间中如果两个角的两条边分别对应平行,那么这两个角相等或互补。  ②以立体几何的上述定义、公理和定理为出发点,通过直观感知、操作确认、思辨论证,认识和理解空间中线面平行、垂直的有关性质与判定。  操作确认,归纳出以下判定定理。  ◆平面外一条直线与此平面内的一条直线平行,则该直线与此平面平行。  ◆一个平面内的两条相交直线与另一个平面平行,则这两个平面平行。  ◆一条直线与一个平面内的两条相交直线垂直,则该直线与此平面垂直。  ◆一个平面过另一个平面的垂线,则两个平面垂直。  操作确认,归纳出以下性质定理,并加以证明。  ◆一条直线与一个平面平行,则过该直线的任一个平面与此平面的交线与该直线平行。  ◆两个平面平行,则任意一个平面与这两个平面相交所得的交线相互平行。  ◆垂直于同一个平面的两条直线平行。  ◆两个平面垂直,则一个平面内垂直于交线的直线与另一个平面垂直。  ③能运用已获得的结论证明一些空间位置关系的简单命题。   2. 平面解析几何初步  (约18课时)  (1)直线与方程  ①在平面直角坐标系中,结合具体图形,探索确定直线位置的几何要素。  ②理解直线的倾斜角和斜率的概念,经历用代数方法刻画直线斜率的过程,掌握过两点的直线斜率的计算公式。  ③能根据斜率判定两条直线平行或垂直。  ④根据确定直线位置的几何要素,探索并掌握直线方程的几种形式(点斜式、两点式及一般式),体会斜截式与一次函数的关系。  ⑤能用解方程组的方法求两直线的交点坐标。  ⑥探索并掌握两点间的距离公式、点到直线的距离公式,会求两条平行直线间的距离。  (2)圆与方程  ①回顾确定圆的几何要素,在平面直角坐标系中,探索并掌握圆的标准方程与一般方程。  ②能根据给定直线、圆的方程,判断直线与圆、圆与圆的位置关系。  ③能用直线和圆的方程解决一些简单的问题。  (3)在平面解析几何初步的学习过程中,体会用代数方法处理几何问题的思想。  (4)空间直角坐标系  ①通过具体情境,感受建立空间直角坐标系的必要性,了解空间直角坐标系,会用空间直角坐标系刻画点的位置。  ②通过表示特殊长方体(所有棱分别与坐标轴平行)顶点的坐标,探索并得出空间两点间的距离公式。 [编辑本段]数学 必修3   1. 算法初步  (约12课时)  (1)算法的含义、程序框图  ①通过对解决具体问题过程与步骤的分析(如二元一次方程组求解等问题),体会算法的思想,了解算法的含义。  ②通过模仿、操作、探索,经历通过设计程序框图表达解决问题的过程。在具体问题的解决过程中(如三元一次方程组求解等问题),理解程序框图的三种基本逻辑结构:顺序、条件分支、循环。  (2)基本算法语句:经历将具体问题的程序框图转化为程序语句的过程,理解几种基本算法语句——输入语句、输出语句、赋值语句、条件语句、循环语句,进一步体会算法的基本思想。  (3)通过阅读中国古代数学中的算法案例,体会中国古代数学对世界数学发展的贡献。   2. 统计  (约16课时)  (1)随机抽样  ①能从现实生活或其他学科中提出具有一定价值的统计问题。  ②结合具体的实际问题情境,理解随机抽样的必要性和重要性。  ③在参与解决统计问题的过程中,学会用简单随机抽样方法从总体中抽取样本;通过对实例的分析,了解分层抽样和系统抽样方法。  ④能通过试验、查阅资料、设计调查问卷等方法收集数据。  (2)用样本估计总体  ①通过实例体会分布的意义和作用,在表示样本数据的过程中,学会列频率分布表、画频率分布直方图、频率折线图、茎叶图(参见例1),体会它们各自的特点。  ②通过实例理解样本数据标准差的意义和作用,学会计算数据标准差。  ③能根据实际问题的需求合理地选取样本,从样本数据中提取基本的数字特征(如平均数、标准差),并作出合理的解释。  ④在解决统计问题的过程中,进一步体会用样本估计总体的思想,会用样本的频率分布估计总体分布,会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征;初步体会样本频率分布和数字特征的随机性。  ⑤会用随机抽样的基本方法和样本估计总体的思想,解决一些简单的实际问题;能通过对数据的分析为合理的决策提供一些依据,认识统计的作用,体会统计思维与确定性思维的差异。  ⑥形成对数据处理过程进行初步评价的意识。  (3)变量的相关性  ①通过收集现实问题中两个有关联变量的数据作出散点图,并利用散点图直观认识变量间的相关关系。  ②经历用不同估算方法描述两个变量线性相关的过程。知道最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程(参见例2)。   3. 概率  (约8课时)  (1)在具体情境中,了解随机事件发生的不确定性和频率的稳定性,进一步了解概率的意义以及频率与概率的区别。  (2)通过实例,了解两个互斥事件的概率加法公式。  (3)通过实例,理解古典概型及其概率计算公式,会用列举法计算一些随机事件所含的基本事件数及事件发生的概率。  (4)了解随机数的意义,能运用模拟方法(包括计算器产生随机数来进行模拟)估计概率,初步体会几何概型的意义(参见例3)。  (5)通过阅读材料,了解人类认识随机现象的过程。 [编辑本段]数学 必修4   1. 三角函数  (约16课时)  (1)任意角、弧度  了解任意角的概念和弧度制,能进行弧度与角度的互化。  (2)三角函数  ①借助单位圆理解任意角三角函数(正弦、余弦、正切)的定义。  ②借助单位圆中的三角函数线推导出诱导公式( 的正弦、余弦、正切),能画出 的图象,了解三角函数的周期性。  ③借助图象理解正弦函数、余弦函数在 ,正切函数在 上的性质(如单调性、最大和最小值、图象与x轴交点等)。  ④理解同角三角函数的基本关系式:  ⑤结合具体实例,了解 的实际意义;能借助计算器或计算机画出 的图象,观察参数A,ω, 对函数图象变化的影响。  ⑥会用三角函数解决一些简单实际问题,体会三角函数是描述周期变化现象的重要函数模型。   2. 平面向量  (约12课时)  (1)平面向量的实际背景及基本概念  通过力和力的分析等实例,了解向量的实际背景,理解平面向量和向量相等的含义,理解向量的几何表示。  (2)向量的线性运算  ①掌握向量加、减法的运算,并理解其几何意义。  ②掌握向量数乘的运算,并理解其几何意义,以及两个向量共线的含义。  ③了解向量的线性运算性质及其几何意义。  (3)平面向量的基本定理及坐标表示  ①了解平面向量的基本定理及其意义。  ②掌握平面向量的正交分解及其坐标表示。  ③会用坐标表示平面向量的加、减与数乘运算。  ④理解用坐标表示的平面向量共线的条件。  (4)平面向量的数量积  ①通过物理中“功”等实例,理解平面向量数量积的含义及其物理意义。  ②体会平面向量的数量积与向量投影的关系。  ③掌握数量积的坐标表达式,会进行平面向量数量积的运算。  ④能运用数量积表示两个向量的夹角,会用数量积判断两个平面向量的垂直关系。  (5)向量的应用  经历用向量方法解决某些简单的平面几何问题、力学问题与其他一些实际问题的过程,体会向量是一种处理几何问题、物理问题等的工具,发展运算能力和解决实际问题的能力。   3. 三角恒等变换  (约8课时)  (1)经历用向量的数量积推导出两角差的余弦公式的过程,进一步体会向量方法的作用。  (2)能从两角差的余弦公式导出两角和与差的正弦、余弦、正切公式,二倍角的正弦、余弦、正切公式,了解它们的内在联系。  (3)能运用上述公式进行简单的恒等变换(包括引导导出积化和差、和差化积、半角公式,但不要求记忆)。 [编辑本段]数学 必修5   1. 解三角形  (约8课时)  (1)通过对任意三角形边长和角度关系的探索,掌握正弦定理、余弦定理,并能解决一些简单的三角形度量问题。  (2)能够运用正弦定理、余弦定理等知识和方法解决一些与测量和几何计算有关的实际问题。   2. 数列  (约12课时)  (1)数列的概念和简单表示法  了解数列的概念和几种简单的表示方法(列表、图象、通项公式),了解数列是一种特殊函数。  (2)等差数列、等比数列  ①理解等差数列、等比数列的概念。  ②探索并掌握等差数列、等比数列的通项公式与前n项和的公式。  ③能在具体的问题情境中,发现数列的等差关系或等比关系,并能用有关知识解决相应的问题(参见例1)。  ④体会等差数列、等比数列与一次函数、指数函数的关系。   3. 不等式  (约16课时)  (1)不等关系  感受在现实世界和日常生活中存在着大量的不等关系,了解不等式(组)的实际背景。  (2)一元二次不等式  ①经历从实际情境中抽象出一元二次不等式模型的过程。  ②通过函数图象了解一元二次不等式与相应函数、方程的联系。  ③会解一元二次不等式,对给定的一元二次不等式,尝试设计求解的程序框图。  (3)二元一次不等式组与简单线性规划问题  ①从实际情境中抽象出二元一次不等式组。  ②了解二元一次不等式的几何意义,能用平面区域表示二元一次不等式组(参见例2)。  ③从实际情境中抽象出一些简单的二元线性规划问题,并能加以解决(参见例3)。  (4)基本不等式: 。  ①探索并了解基本不等式的证明过程。  ②会用基本不等式解决简单的最大(小)值问题(参见例4)。 [编辑本段]数学 选修     选修2-1  1. 常用逻辑用语(约8课时)  (1)命题及其关系  ①了解命题的逆命题、否命题与逆否命题。  ②理解必要条件、充分条件与充要条件的意义,会分析四种命题的相互关系。  (2)简单的逻辑联结词  了解逻辑联结词“或”“且”“非”的含义。  (3)全称量词与存在量词  ①理解全称量词与存在量词的意义。  ②能正确地对含有一个量词的命题进行否定。  2. 圆锥曲线与方程(约16课时)  (1)圆锥曲线  ①了解圆锥曲线的实际背景,感受圆锥曲线在刻画现实世界和解决实际问题中的作用。  ②经历从具体情境中抽象出椭圆、抛物线模型的过程,掌握它们的定义、标准方程、几何图形及简单性质。  ③了解双曲线的定义、几何图形和标准方程,知道双曲线的有关性质。  ④能用坐标法解决一些与圆锥曲线有关的简单几何问题(直线与圆锥曲线的位置关系)和实际问题。  ⑤通过圆锥曲线的学习,进一步体会数形结合的思想。  (2)曲线与方程  了解曲线与方程的对应关系,进一步感受数形结合的基本思想。  3. 空间向量与立体几何(约12课时)  (1)空间向量及其运算  ①经历向量及其运算由平面向空间推广的过程。  ②了解空间向量的概念,了解空间向量的基本定理及其意义,掌握空间向量的正交分解及其坐标表示。  ③掌握空间向量的线性运算及其坐标表示。  ④掌握空间向量的数量积及其坐标表示,能运用向量的数量积判断向量的共线与垂直。  (2)空间向量的应用  ①理解直线的方向向量与平面的法向量。  ②能用向量语言表述线线、线面、面面的垂直、平行关系。  ③能用向量方法证明有关线、面位置关系的一些定理(包括三垂线定理)(参见例1、例2、例3)。  ④能用向量方法解决线线、线面、面面的夹角的计算问题,体会向量方法在研究几何问题中的作用。  参考案例  例1. 已知直三棱柱 中,∠ACB=90°,∠BAC=30°, ,M是棱 的中点。 证明: 。  例2. 已知矩形ABCD和矩形ADEF垂直,以AD为公共边,但它们不在同一平面上。点M,N分别在对角线BD,AE上,且 。  证明:MN∥平面CDE。  例3. 已知单位正方体 ,E、F分别是棱 和 的中点。试求:  (1) 与EF所成的角;(2)AF与平面 所成的角;(3)二面角 的大小。     选修2-2    1. 导数及其应用(约24课时)  (1)导数概念及其几何意义  ①通过对大量实例的分析,经历由平均变化率过渡到瞬时变化率的过程,了解导数概念的实际背景,知道瞬时变化率就是导数,体会导数的思想及其内涵(参见选修1-1案例中的例2、例3)。  ②通过函数图象直观地理解导数的几何意义。  (2)导数的运算  ①能根据导数定义求函数 的导数。  ②能利用给出的基本初等函数的导数公式和导数的四则运算法则求简单函数的导数,能求简单的复合函数(仅限于形如 )的导数。  ③会使用导数公式表。  (3)导数在研究函数中的应用  ①借助几何直观探索并了解函数的单调性与导数的关系(参见选修1-1案例中的例4);能利用导数研究函数的单调性,会求不超过三次的多项式函数的单调区间。  ②结合函数的图象,了解函数在某点取得极值的必要条件和充分条件;会用导数求不超过三次的多项式函数的极大值、极小值,以及闭区间上不超过三次的多项式函数最大值、最小值;体会导数方法在研究函数性质中的一般性和有效性。  (4)生活中的优化问题举例。  例如,通过使利润最大、用料最省、效率最高等优化问题,体会导数在解决实际问题中的作用(参见选修1-1案例中的例5)。  (5)定积分与微积分基本定理  ①通过求曲边梯形的面积、变力做功等,从问题情境中了解定积分的实际背景;借助几何直观体会定积分的基本思想,初步了解定积分的概念。  ②通过变速运动物体在某段时间内的速度与路程的关系,直观了解微积分基本定理的含义(参见例1)。  2. 推理与证明(约8课时)  (1)合情推理与演绎推理  ①了解合情推理的含义,能利用归纳和类比等进行简单的推理,体会并认识合情推理在数学发现中的作用(参见选修1-2案例中的例2、例3)。  ②体会演绎推理的重要性,掌握演绎推理的基本模式,并能运用它们进行一些简单推理。  ③通过具体实例,了解合情推理和演绎推理之间的联系和差异。  (2)直接证明与间接证明  ①了解直接证明的两种基本方法:分析法和综合法;了解分析法和综合法的思考过程、特点。  ②了解间接证明的一种基本方法——反证法;了解反证法的思考过程、特点。  (3)数学归纳法  了解数学归纳法的原理,能用数学归纳法证明一些简单的数学命题。  (4)数学文化  ①通过对实例的介绍(如欧几里得《几何原本》、马克思《资本论》、杰弗逊《独立宣言》、牛顿三定律),体会公理化思想。  ②介绍计算机在自动推理领域和数学证明中的作用。  3. 数系的扩充与复数的引入(约4课时)  (1)在问题情境中了解数系的扩充过程,体会实际需求与数学内部的矛盾(数的运算规则、方程理论)在数系扩充过程中的作用,感受人类理性思维的作用以及数与现实世界的联系。  (2)理解复数的基本概念以及复数相等的充要条件。  (3)了解复数的代数表示法及其几何意义。  (4)能进行复数代数形式的四则运算,了解复数代数形式的加、减运算的几何意义。。  参考案例  例1.一个物体依照 规律在直线上运动,我们已经知道,其在某一时刻 的运动速度 (即瞬时速度或瞬时变化率)为 在 时刻的导数,即 。今考虑 在到之间位置的总变化。我们把区间 分割成n个小区间,不妨假设小区间的长度相等,其长度为。对每一个小区间,我们假设的变化率近似为某一常量,于是我们可以说  的变化率×时间。  在第一个小区间内,即从 到 ,假设 的变化率近似地为 ,于是有  同样,对第二个小区间,即从 到 ,假设 的变化率近似地为 ,因此有  等等。把在所有小区间上得到的位置变化近似值全部加在一起,得到  s的总变化   我们可以把 在 到 之间位置的总变化写成 。另一方面,当分割无限加细、n趋于无穷时,和式  的极限就是定积分 或 ,也就是 在 到 之间位置的总变化。于是,我们可得到以下结论:  也就是说,变化率的定积分给出了总的变化。  特别地,当物体作匀速运动时,即 时,  当物体作匀加速运动时,即 (其中 是常数)时,  一般地,如果 是连续函数,并且 ,那么  这就是微积分基本定理。这里给出的并不是非常严格的证明,但是,它反映了微积分基本定理的基本思想,反映了微分(导数)与积分的联系。   选修2-3    1. 计数原理(约14课时)  (1)分类加法计数原理、分步乘法计数原理  总结分类加法计数原理、分步乘法计数原理;能根据具体问题的特征,选择分类加法计数原理或分步乘法计数原理解决一些简单的实际问题。  (2)排列与组合  理解排列、组合的概念;能利用计数原理推导排列数公式、组合数公式,并能解决简单的实际问题。  (3)二项式定理  能用计数原理证明二项式定理(参见例1);会用二项式定理解决与二项展开式有关的简单问题。  2. 统计与概率(约22课时)  (1)概率  ①在对具体问题的分析中,理解取有限值的离散型随机变量及其分布列的概念,认识分布列对于刻画随机现象的重要性。  ②通过实例(如彩票抽奖),理解超几何分布及其导出过程,并能进行简单的应用(参见例2)。  ③在具体情境中,了解条件概率和两个事件相互独立的概念,理解n次独立重复试验的模型及二项分布,并能解决一些简单的实际问题(参见例3)。  ④理解取有限值的离散型随机变量均值、方差的概念,能计算简单离散型随机变量的均值、方差,并能解决一些实际问题(参见例4)。  ⑤借助直观(如实际问题的直方图),认识正态分布曲线的特点及曲线所表示的意义。  (2)统计案例  ①通过对 “肺癌与吸烟有关吗”的探究,了解独立性检验(只要求2×2列联表)的基本思想、方法及初步应用。  ②通过对 “质量控制”“新药是否有效”的探究,了解实际推断原理和假设检验的基本思想、方法及初步应用(参见选修1-2案例中的例1)。  ③通过对 “昆虫分类”的探究,了解聚类分析的基本思想、方法及其初步应用。  ④通过对 “人的体重与身高的关系”的探究,了解回归的基本思想、方法及其初步应用。
2023-08-14 06:23:021

高中数学的六大板块是哪六大?

数学1:集合;函数概念与基本初等函数Ⅰ 数学2:立体几何初步(柱锥台);平面解析几何初步(直线与圆的方程) 数学3:算法初步;统计;概率 数学4:三角函数;平面向量;三角恒等变换 数学5:解三角形 11.1正弦定理 11.2余弦定理 11.3正弦定理、余弦定理的应用 数列;不等式 选修系列1 1-1 第1章 常用逻辑用语 第2章 圆锥曲线与方程 2.1圆锥曲线 2.2椭圆 2.3双曲线 2.4抛物线 2.5圆锥曲线与方程 第3章 导数及其应用 3.1导数的概念 3.2导数的运算 3.3导数在研究函数中的应用 3.4导数在实际生活中的应用 1-2 第1章 统计案例 1.1假设检验 1.2独立性检验 1.3线性回归分析 1.4聚类分析 第2章 推理与证明 2.1合情推理与演绎推理 2.2直接证明与间接证明 2.3公理化思想 第3章 数系的扩充与复数的引入 3.1数系的扩充 3.2复数的四则运算 3.3复数的几何意义 第4章 框图 4.1流程图 5.2结构图 选修系列2 2-1 第1章 常用逻辑用语 1.1命题及其关系 1.2简单的逻辑连接词 1.3全称量词与存在量词 第2章 圆锥曲线与方程 2.1圆锥曲线 2.2椭圆 2.3双曲线 2.4抛物线 2.5圆锥曲线的统一定义 2.6曲线与方程 第3章 空间向量与立体几何 3.1空间向量及其运算 3.2空间向量的应用 2-2 第1章 导数及其应用 1.1导数的概念 1.2导数的运算 1.3导数在研究函数中的应用 1.4导数在实际生活中的应用 1.5定积分 第2章 推理与证明 2.1合情推理与演绎推理 2.2直接证明与间接证明 2.3数学归纳法 2.4公理化思想 第3章 数系的扩充与复数的引入 6.1数系的扩充 3.2复数的四则运算 3.3复数的几何意义 2-3 第1章 计数原理 1.1两个基本原理 1.2排列 1.3组合 1.4计数应用题 1.5二项式定理 第2章 概率 2.1随机变量及其概率分布 2.2超几何分布 2.3独立性 2.4二项分布 2.5离散型随机变量的均值与方差 2.6正态分布 第3章 统计案例 3.1假设检验 3.2独立性检验 3.3线性回归分析 4.4聚类分析 集合,函数,数列,平面向量,不等式,三角函数,直线和圆的方程,圆锥曲线方程,直线平面、简单几何体,排列组合二项式定理,线性规划,复数,概率与统计,极限,导数,统计.
2023-08-14 06:23:121

论文的理论依据是什么?

写毕业论文需要依据一定的理论体系和研究方法进行研究和分析,以确保论文的学术价值和质量。以下是一些常见的理论依据:1. 学科基础理论:不同学科有不同的基础理论和概念体系,例如经济学中的供求理论、心理学中的认知理论等,需要根据论文的研究领域和主题选择相应的基础理论和概念。2. 理论模型:在论文的研究过程中,可能需要构建一定的理论模型或者框架,以便对研究对象进行深入分析和解释。3. 先行研究:在进行研究之前,需要对相关领域的先行研究进行归纳总结和分析,以便为自己的研究提供参考和依据。4. 统计分析方法:在论文的研究过程中,可能需要采用一定的统计分析方法,如回归分析、因子分析、聚类分析等,以便对数据进行处理和分析。5. 社会科学方法论:社会科学研究需要遵循一定的方法论和研究规范,例如控制变量法、案例研究法、文献综述法等。需要注意的是,选择合适的理论依据需要根据论文的研究领域、研究对象和研究问题进行判断和决定,并在导师的指导下进行操作和处理。同时,在使用理论依据时,还需要遵循学术规范和要求,正确引用文献和数据,并注重论文的创新性和研究价值。
2023-08-14 06:23:212

数据分析师是高级工程师吗

专业、熟练、成熟的数据分析师可以说是高级工程师,但不同考试、认证、证书有不同的评价标准,不能一概而论。就行业而言,数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言,无论在任何时代,媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势,都是媒体成败的关键。此外,对于新闻出版等内容产业来说,更为关键的是,数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能,这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。数据分析师的技能要求:1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。以上内容参考:百度百科-数据分析师
2023-08-14 06:23:371