從線性回歸到無監督學習，數據科學家需要掌握的十大統

2018-06-02

從線性回歸到無監督學習，數據科學家需要掌握的十大統 不管你對數據科學持什么態度，都不可能忽略分析、組織和梳理數據的重要性。Glassdoor 網站根據大量雇主和員工的反饋數據制作了「美國最好的 25 個職位」 ...

R語言簡單操作，數值與向量

2018-03-15

R語言簡單操作，數值與向量 1 向量與賦值 R對命名了的數據結構進行操作。最簡單的數據結構是數字向量；如， > x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)    c()是創建函數，賦值運算符是\'<-\'，與函數a ...

Python使用三種方法實現PCA算法

2018-01-23

Python使用三種方法實現PCA算法 主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元統計中的重要內容，也廣泛應用于機器學習和其它領域。它的主要作用是對高維數據進行降維。PCA把原先的n個特征用數 ...

數據挖掘十大經典算法之K最近鄰算法

2018-01-02

數據挖掘十大經典算法之K最近鄰算法 k-最近鄰算法是基于實例的學習方法中最基本的，先介紹基于實例學習的相關概念。     基于實例的學習     1.已知一系列的訓練樣例，很多學習 ...

如何實現降維處理(R語言)

2017-12-07

如何實現降維處理(R語言) 現實世界中數據一般都是復雜和高維的，比如描述一個人，有姓名、年齡、性別、受教育程度、收入、地址、電話等等幾十種屬性，如此多的屬性對于數據分析是一個嚴重的挑戰，除了極大增加 ...

SPSS廣義線性模型：廣義估計方程

2017-11-08

SPSS廣義線性模型：廣義估計方程 一、廣義估計方程： 1、概念：廣義估計方程過程對廣義線性模型進行了擴展，以允許分析重復的測量或其他相關觀察數據，例如聚類數據。 2、示例。公共衛生官員 ...

數據科學的基本內容

2017-10-31

數據科學的基本內容 什么是數據科學?它和已有的信息科學、統計學、機器學習等學科有什么不同?作為一門新興的學科，數據科學依賴兩個因素：一是數據的廣泛性和多樣性;二是數據研究的共性?，F代社會的各行各業都 ...

機器學習中的各種相似性、距離度量

2017-07-25

機器學習中的各種相似性、距離度量 本文主要關注點在于各個距離、相似度之間的優缺點，及使用時候的注意事項。 1. 閔可夫斯基距離 基本認識 該距離最常用的 p 是 2 和 1, 前者是歐幾里得距離（Euc ...

R語言與回歸分析幾個假設的檢驗

2017-07-22

R語言與回歸分析幾個假設的檢驗 一、從線性回歸的假設說起 對于線性回歸而言，若要求回歸估計有一些良好性質比如無偏性，就需要加上一些假定條件。比如要達到估計的無偏性，我們通常需要加上高斯-馬爾科夫 ...

R語言多元分析系列

2017-07-21

R語言多元分析系列 R語言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一種分析、簡化數據集的技術。它把原始數據變換到一個新的坐標系統中，使得任何數據投影的第一 ...

廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實現

2017-06-28

廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實現 數值模擬的算法迭代公式推導 R代碼實現 根據以上公式，代入迭代步驟，即可實現算法。 ##------數據模擬-------- library(MASS) ##mvrnorm() ##定義一個 ...

利用SPSS進行主成分分析

2017-05-02

利用SPSS進行主成分分析 【例子】 以全國31個省市的8項經濟指標為例，進行主成分分析。 第一步：錄入或調入數據（圖1）。 圖1 原始數據（未經標準化） 第二步：打開“因子分析”對話框。 沿著主菜 ...

SPSS中兩種重復測量資料分析過程的比較

2017-03-13

SPSS中兩種重復測量資料分析過程的比較 在SPSS中，有兩個過程可以對重復測量資料進行分析：一種是一般線性模型的重復度量；一種是混合線性模型，對于同樣的數據資料，使用兩種過程分析出的內容不大一樣，注意 ...

SPSS缺失值：缺失值分析

2017-11-02

SPSS缺失值：缺失值分析 一、缺失值： 具有缺失值的個案會引發嚴重的問題，因為典型的建模過程會簡單地從分析中丟棄這些個案。如果存在少量缺失值（大約低于個案總數的5%），且這些值可以被認為隨 ...

變量選擇之SCAD算法

2017-06-27

變量選擇之SCAD算法 本文提出了一種用于同時達到選擇變量和預測模型系數的目的的方法——SCAD。這種方法的罰函數是對稱且非凹的，并且可處理奇異陣以產生稀疏解。此外，本文提出了一種算法用于優化對應的帶懲 ...

面板數據異方差的處理_xtscc法+面板數據回歸

2016-12-16

面板數據異方差的處理_xtscc法+面板數據回歸 一、前言 計算和互聯網技術的廣泛運用極大地提高了數據的可獲得性，使大量的數據得以收集、保存和整理。與此同時，計量經濟學在整個經濟學體系中的地位日益提升 ...

信息熵與方差-聯系與區別

2016-04-05

    熵的概念很早就在物理學中出現，熱力學中的熵用于衡量物質狀態的混亂程度?；艚鹪凇稌r間簡歷》中也對熵有著有趣的表述：一個常有人打掃清潔的屋子，熵值低，一個不打掃的屋子，熵值就高，自然界 ...

SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：多變量

2020-12-08

一、概念（分析-一般線性模型-多變量）         “GLM 多變量”過程通過一個或多個因子變量或協變量為多個因變量提供回歸分析和方差分析。因子變量將總體劃分成組。通過使用此一般線性模型過程 ...

SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：重復測量

2014-11-01

SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：重復測量 一、GLM重復測量（分析-一般線性模型-重復度量） 1、概念：“GLM 重復測量”過程在對每個主體或個案多次執行相同的測量時提供方差分析。如果指定了主體間 ...

CDA LEVEL Ⅰ 業務分析師_模擬題

2024-09-12

《CDA數據分析認證考試模擬題庫》 推薦學習書籍 《CDA一級教材》適合CDA一級考生備考，也適合業務及數據分析崗位的從業者提升自我。完整電子版已上線CDA網校，累計已有10萬+在讀~ 免費加入閱讀：https://edu ...