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kejiayuan0806

拟合度计算

问题描述：拟合度是怎么求的阿?解决方法：Goodness of Fit 拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。拟合度最常用的是“R-squared”，判定系数也叫拟合优度、可决系数，表达式是:R^2=

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简单平均数(Simple mean)定义？

问、简单平均数(Simple mean)定义？答：设一组数据为：x1 ，x2 ，… ，xn (总体数据xN)

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dreamhappy2012

什么是平均数(mean)？

问、什么是平均数(mean)？答：1. 也称为均值2. 集中趋势的最常用测度值3. 一组数据的均衡点所在3. 体现了数据的必然性特征4. 易受极端值的影响5. 有简单平均数和加权平均数之分

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什么是四分位数？

问、什么是四分位数？答：1.排序后处于25%和75%位置上的值2.不受极端值的影响3.计算公式

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什么是中位数？

问、什么是中位数(median)？答：1.排序后处于中间位置上的值 50%2. 不受极端值的影响（重要）3. 主要用于顺序数据，也可用数值型数据，但不能用于分类数据4. 各变量值与中位数的离差绝对值之和最小，即

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dreamhappy2012

什么是众数？

问、什么是众数(mode)？答：1. 一组数据中出现次数最多的变量值，适合于数据量较多时使用2. 不受极端值的影响3. 一组数据可能没有众数或有几个众数4. 主要用于分类数据，也可用于顺序数据和数值型数据

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各集中测度适用的数据类型？

问、各集中测度适用的数据类型？答：

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什么是集中趋势？

问、什么是集中趋势(central tendency) 答：1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度2. 测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值4. 低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据

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詹惠儿

python中函数的用法

如果两个输入中的任何一个为1，则或门给出输出1，否则给出0。a# Python3 progarm to illustrate # working of OR gate def OR(a, b): if a == 1: return Trueelif b == 1: return Trueelse: return False# Driver code

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kejiayuan0806

求两个矩阵中向量的欧氏距离

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kejiayuan0806

a定义：卡方统计量的抽样分布称为卡方分布，如果大小为n的所有可能的样本取自方差为σ2的正态分布总体，且对每一样本计算卡方统计量的特定值，则这些特定值将有一个称作卡方分布的连续概率分布（抽样分布）。卡方分布由一个特定的唯一的概率密度函数所定义，函数为：a概率密度函数曲线如下，随着自由度的增加，曲线变成单峰的，且越来越对称。a

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kejiayuan0806

回归分析的目标是研究因变量与引起其变化的自变量之间的函数关系。从理论上来说，每组变量（一个因变量和多个自变量）在按照算法实施计算后，都能产生一个或多个函数式（回归方程）。在系统生成回归方程后，必须考察回归方程的有效性。只有有效的回归方程，才有价值。利用有效的回归方程，人们可以基于自变量计算出因变量的值，从而可以实现预测、分析、探索等下一步活动。在回归分析中，评价回归方程的质量非常重要，借助高质量的

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kejiayuan0806

时间序列分析

因为时间序列是某个指标数值长期变化的数值表现，所以时间序列数值变化背后必然蕴含着数值变换的规律性，这些规律性就是时间序列分析的切入点。一般情况下，时间序列的数值变化规律有以下四种：长期变动趋势、季节变动规律、周期变动规律和不规则变动。不同的数值变化规律是由不同影响因素决定的。这些影响因素有长期起作用的因素，也有短期因素；有可以预知和控制的因素，也有未知和不可控制的因素；这些因素相互作用和影响，从而

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中介效应检验方法

检验中介效应是否存在，其实就是检验A到B，B到C的路径是否同时具有有显著性意义。为了讲解更有效率，我们以最简单的模型为例，进行说明，如下如所示，图中路径上的符号代表路径系数（回归系数）。a做中介效应检验的方法目前有四种：逐步回归法；系数乘积检验法；差异系数检验法和Bootstrapping。严格意义上来说，它们的分析原理都是一致的，检验W2和W3路径是否同时有意义（通畅），区别在于判断有意

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kejiayuan0806

鉴于主成分分析现实含义的解释缺陷，统计学斯皮尔曼又对主成分分析进行扩展。因子分析在提取公因子时，不仅注意变量之间是否相关，而且考虑相关关系的强弱，使得提取出来的公因子不仅起到降维的作用，而且能够被很好的解释。因子分析与主成分分析是包含与扩展的关系。首先解释包含关系。如下图所示，在SPSS软件“因子分析”模块的提取菜单中，提取公因子的方法很多，其中一种就是主成分。由此可见，主成分只是因子分析的一

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kejiayuan0806

时间序列的平稳性

通俗介绍四种时间序列分析法之前，需要先回顾前面介绍的一个知识点，平稳时间序列和非平稳时间序列，AR/MA/ARMA用于分析平稳时间序列，ARIMA通过差分可以用于处理非平稳时间序列。平稳时间序列和非平稳时间序列如下面两幅图所示：a左边的图是工业生产中的温度时间序列，它是围绕一个常数上下波动的，也就是计算时间序列所有数值的平均值，会等于这个常数。工业生产中对液面、压力、温度的控制过程；某地

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kejiayuan0806

偏相关分析系数

在实际生活中，一个事物的变化往往会受到多个事物的影响，而非完全的二元相关关系，因此这就使得二元变量相关系数不能真真反映两个变量间的线性相关程度。那么当两个变量的取值受到其它变量影响时，可以利用偏相关分析对其它变量进行控制，以输出控制其它变量影响后的相关系数，这就是偏相关分析过程。偏相关分析就是在分析两个变量之间的线性相关关系时控制可能对其产生影响的变量，以便于使分析结果更准确可靠。偏相关分析也

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kejiayuan0806

二元变量相关系数

二元变量的相关分析计算得到的是两个变量之间的相关系数。具体而言，两个定距和定比变量间的相关性用Pearson（皮尔逊）相关系数来判定，这是参数检验的方法；两个定序或定类变量间的相关性用Spearman等级相关系数和Kendall’s tau-b等级相关系数来判定，这两种方法属于非参数检验。Pearson简单相关系数皮尔逊简单相关，也称积差相关。是以英国统计学家皮尔逊的名字命名的计算线性相关的方

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kejiayuan0806

如何检查数据准确性

1）准备提供所有可疑数据信息的验证报告。它应该提供信息，如失败的验证标准以及发生的日期和时间2）检查可疑数据以确定其可接受性3）应该找出无效数据并用验证码替换4）对缺失数据进行处理，使用最佳分析策略，如删除，单一插补方法，基于模型的方法等。

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kejiayuan0806

分类数据的相关性检验

分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述的。对分类数据的频数检验的方法可以用x2检验来表示。公式如下：a根据分类变量的数量可以分为拟合优度检验和独立性检验。拟合优度检验是对一个分类变量的检验，独立性检验是对两个分类变量的检验。通过以上检验，检验数据是否具有相关性。

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