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线性回归【针对定量数据】

与相关分析的区别:对定量数据相关程度,回归解释更精确通过回归方程可以进行预测与控制回归关系依然不能解释成因果分析-回归-线性- 一:简单回归模型的结构:y^=a+bx+ε1.常量a[在‘选项’可取消回归模型中包含此部分]2.回归部分bx[b:回归系数、回归线的斜率]3.ε[随机误差,假定服从正态分布N(0,{方差暂不清楚,占位符--挖坑1})]最小二乘法--挖坑2【到处挖坑、以后详细学习再补】 二:回归系数的计算与检验b=xy的协方差/x的样本方差a=y的均值-b*x的均值v=n-2检验:t检验--挖坑3方差分析[…

2020年09月04日 0条评论 162点热度 0人点赞 阅读全文
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相关分析

相关程度的度量【大部分的关联强度参数范围为0到1,1表示完全相关】1.连续型变量:积差相关系数[Pearson相关系数]【只适用于线性相关】2.有序分类变量:Gamma统计量,萨默斯,肯德尔tau_b,肯德尔tau_c【肯德尔等级相关系数】。其相关性往往称之为一致性,行变量等级高,列变量等级也高;。低,。也低。3.名义分类变量:列联系数,Phi和克莱姆,λ系数,不确定系数4.名义与连续变量间的相关程度:Eta注:对于分类变量即2,3,上一章说到的Kappa以及RR、OR也都是衡量相关程度的和方差分析中两两比较一样,…

2020年09月03日 0条评论 159点热度 0人点赞 阅读全文
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因果、独立、相关、一致

因果:课本里讲到相关不等于因果(空调、冰淇淋、气温),不再讨论不相关是指不线性相关,而独立是指两个随机变量一点关系都没有【相关一定不独立】,也就是说独立一定不相关,而不相关不一定独立。 a.独立:我说的和你说的完全无关,我说这是大的,你说这是红的/绿的/蓝的;我说那是小的,你说那是红的/绿的/蓝的;b.相关:我说的和你说的方向上是一样的,我说这些是大的,你说这些是红的;我说那些是小的,你说那些是绿的【我说大的这些你都说是红的】c.一致:我说的和你说的完全是一样的,我说这些是大的,你说这些是大的【不同的人对同一事物的…

2020年09月02日 0条评论 160点热度 0人点赞 阅读全文
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常用检验的SPSS位置

常用检验的原假设【口诀:大同小异】及对应的SPSS软件功能菜单位置一:非参数检验1.正态检验+原假设:符合正态分布1.分析-描述统计-探索-图-含检验的正态图【即P-P图】2.分析-非参数检验-单样本/独立样本-设置-定制检验-’柯尔其戈洛夫-斯米诺夫检验‘【即K-S检验】注:K-S检验从实用性角度比不上图形工具,因为其样本少而不够敏感,样本多而敏感过度;在部分检验中,对正态性要求是稳健的 2.二项分布检验【考察构成比】+原假设:符合二项分布分析-非参数检验-单样本-设置-定制检验-’二项检验‘注:仅适用于二分离散…

2020年09月01日 0条评论 239点热度 0人点赞 阅读全文
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统计描述

一:图表【制图不用spss】 描述定性数据有哪些方法?30% 1.频数分布表(两个变量->列联表/交叉表)​ 2.占比情况(比例,百分比,比率) 3.图示​​主要是条形图、帕累托图、饼图(结构组成)、环形图​ 描述定量数据有哪些方法?70%(可包含饼图或环形图) 1.频数分布表​组数:5≤K≤15组距:(max-min)/K​组距宜取5或10倍数,且取大于计算值的​统计频数时注意a​≤x<b 2.图示分组:直方图【宽(组距)*高(频率)=频数】未分组:茎叶图、箱线图、垂线图(取值差异)、误差图​​​(离散程度…

2020年08月31日 0条评论 164点热度 0人点赞 阅读全文
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SPSS软件功能

常用菜单项 ‘分析’栏↓

2020年08月30日 0条评论 320点热度 0人点赞 阅读全文
距2022研究生考试只有

muxiu

空想终日惶恐,行动方可无惧

当前时间

最怕你碌碌无为还心安理得,一事无成还追求岁月静好。

真正的成熟是在合适的时机做自己该做的事,顺其自然,既不瞻前顾后也不急躁慌张。

只要还有明天,那今天就是起跑线。

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可导可积 线性回归【针对定量数据】 相关分析 收集考研资料 宁静致远
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