
为了找出color、rarity、flower number、type of species对price的影响,由此,price为因变量,color、rarity、flower number、type 为自变量。
研究自变量对因变量的影响,可以选用的方法有两种,一种是传统的线性回归模型OLS,另一种是广义线性模型GLM(Generalized Linear Model)。传统模型(OLS)要求因变量服从正态分布,广义线性模型(GLM)则适用的范围更广,不要求因变量一定服从正态分布,并且方差也可以不稳定。
第一步:考察因变量price的分布类型。
基于以上的分析,为了判断应该适用OLS还是使用GLM。需要先对因变量price的分布状况进行分析。首先,检验因变量price是否服从正态分布,检验的结果如下:
Table 1 Tests of Normality
|
Kolmogorov-Smirnova |
Shapiro-Wilk |
||||
|
Statistic |
df |
Sig. |
Statistic |
df |
Sig. |
Price |
.149 |
156 |
.000 |
.818 |
156 |
.000 |
a. Lilliefors Significance Correction |
上表是正态性检验的结果,K-S检验和S-W检验的SIG.全部小于0.05.由此可以知道,因变量price不服从正态分布。因此,研究color、rarity、flower number、type of species对price的影响不能选用传统线性模型(OLS)分析,必须选用GLM模型。
通过price不服从正态分布这一结论,得出必须选用GLM模型之后,还需要进一步找出因变量price到底服从哪种分布。经过尝试,得出因变量price服从Gamma分布。
第二步:GLM分析
确定选用GLM模型和因变量price是服从Gamma分布的,进行GLM分析,结果如下:
Table 2
Case Processing Summary |
||
|
N |
Percent |
Included |
156 |
100.0% |
Excluded |
0 |
0.0% |
Total |
156 |
100.0% |
上表的结果陈述了,参与分析的案例个数为156。
Table 3
Categorical Variable Information |
||||
|
N |
Percent |
||
Factor |
Color |
Green |
30 |
19.2% |
Red |
30 |
19.2% |
||
White |
29 |
18.6% |
||
Black |
30 |
19.2% |
||
Yellow |
22 |
14.1% |
||
Blue |
15 |
9.6% |
||
Total |
156 |
100.0% |
||
Rarity |
Rare |
83 |
53.2% |
|
Commom |
73 |
46.8% |
||
Total |
156 |
100.0% |
||
FlowerNumber |
Single flower |
72 |
46.2% |
|
Multiple flowers |
84 |
53.8% |
||
Total |
156 |
100.0% |
||
TypeofSpecies |
Native species |
61 |
39.1% |
|
First generation hybrids |
42 |
26.9% |
||
Complex hybrids |
53 |
34.0% |
||
Total |
156 |
100.0% |
上表的结果展现了4个自变量中每个类别的选择的人数及其占比。
Table 4
Goodness of Fita |
|||
|
Value |
df |
Value/df |
Deviance |
68.838 |
146 |
.471 |
Scaled Deviance |
166.574 |
146 |
|
Pearson Chi-Square |
68.353 |
146 |
.468 |
Scaled Pearson Chi-Square |
165.400 |
146 |
|
Log Likelihoodb |
-767.832 |
|
|
Akaike's Information Criterion (AIC) |
1557.665 |
|
|
Finite Sample Corrected AIC (AICC) |
1559.498 |
|
|
Bayesian Information Criterion (BIC) |
1591.213 |
|
|
Consistent AIC (CAIC) |
1602.213 |
|
|
Dependent Variable: Price Model: (Intercept), Color, Rarity, FlowerNumber, TypeofSpecies |
|||
a. Information criteria are in small-is-better form. |
|||
b. The full log likelihood function is displayed and used in computing information criteria. |
上表是GLM模型的拟合优度分析结果,拟合优度分析是用于反映模型总体上对数据信息的表达是否充分。Deviance拟合优度检验法和Pearson Chi-Square拟合优度检验法计算出的显著性水平分别为0.471和0.468,均大于0.05,由此可以知道,模型的拟合情况良好,即模型能够比较真实可靠地反映出数据。
来CDA学业务数据分析师,SPSS理论结合实战进行项目数据分析,助你成为从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才,点击了解课程详情!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26