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读童话的狼

选择随机个案样本可以做简单随机抽样吗？

数据-选择个案-随机个案数，这里可以用作简单随机抽样吗？可以的。这里只能执行简单随机抽样一种方法

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读童话的狼

模拟是干嘛的，怎么把几百个数据变几万行了？

利用少量数据来模拟超大量数据，例如数据库中有100万行数据，可以利用模拟出的100万行数据当做数据库

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读童话的狼

复杂抽样中的一般线性模型在不抽样时可以用吗？

不可以，这个功能专门是为抽样准备的，不抽样不能使用

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读童话的狼

预调研怎么做？需要数据分析人员来做吗？

预调研就是针对大型数据活动前所做的准备工作，尽管得到的数据可能不太准确，没有关系，主要是为了得到一些数据特征，为后面大型的项目做一些准备工作，数据分析人员也可以做

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读童话的狼

分层抽样前的标准差怎么得到？

所有前期的数据都要通过预调研，在每个层中先随机抽取少量样本，计算标准差，这是大型项目前要做的预调研活动

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读童话的狼

创建模拟数据时报错？

解决：分析模拟创建模拟数据在模型构建器中，选择要模拟的字段，这里不选择字段就会报错转到模拟界面，点击全部拟合，然后运行即可

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读童话的狼

spss中的时间变量可以做加减法吗?

方法一：利用日期和时间向导计算转换日期和时间向导跟着步骤操作就可以了方法二：添加计算变量，直接两列值相减

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田齐齐

方差分析又被称作“F检验”或者“变异数分析”，主要是用于两个及两个以上样本均值差异的显著性检验。方差分析和回归分析一样，也有很多个分支。对于方差分析，一般我们是用来研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对因变量的影响大小。

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田齐齐

感知器神经网络

如图 5-4 显示，一个简单感知器模型，感知器模型左侧是自变量及其对应的输入节点、 𝑤𝑖表示通过训练数据集估计的权重值、𝑓(𝑾 ∙ 𝑿 𝛿)由两部分组成，即加法器（combination function）和激活函数（transfer function）。加法器是感知器对输入权值加权求和（一般情况如此，其他情况如径向基函数与此不同），另外还有偏移项（bias），可以理解为回归中

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田齐齐

决策树为什么不能输出分类表？

为什么不能输出分类表？如图：这是因为因变量里放的是连续型变量，应该放分类型变量或有序性变量就可以了。

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田齐齐

logistic模型的精度是看的R方吗？

logistic模型的精度是看的R方吗？需要看R方和分类表，结合一起看。

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田齐齐

logistics中的正确率能判断什么呢？

老师，logistics中的正确率能判断什么呢，您当时说不能只看那个正确率，是这样吗，还要与不进行回归的正确率相比，关于正确率这里还是不太理解决定系数R方是来衡量回归的好坏，是看整体情况，准确率表示所有的预测样本中，预测正确的比例，根据图1-1可得其计算公式为：A = (TP TN) / (TP FN FP TN)准确率可以看局部预测准确率，比如为正的预测对了多少，为负

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田齐齐

我们首先知道信息熵是考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。公式如下：a我们的条件熵的定义是：定义为X给定条件下，Y的条件概率分布的熵对X的数学期望这个还是比较抽象，下面我们解释一下：设有随机变量（X,Y），其联合概率分布为a条件熵H（Y|X）表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。随机变量X给定的条件下随机变量Y的条件熵H(Y|X)

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田齐齐

logistic回归是看R方还是正确率？

logistic回归是看R方和正确率要结合在一起看。决定系数R方是来衡量回归的好坏，换句话说就是回归拟合的曲线它的拟合优度！也就是得分啦~~决定系数它是表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化，或者说方程对观测值的拟合程度如何。准确率表示所有的预测样本中，预测正确的比例，根据图1-1可得其计算公式为：A = (TP TN) / (TP FN FP TN)

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liting李

决策树最上面的不是熵最小吗

不能这样理解，因为每一个根节点处会有自己的熵，它不是一个熵，而是一堆熵。

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田齐齐

spss逻辑回归怎样更改分类分界值？

问题：logistic回归后估计出预测值概率和预测值，预测值是根据概率50%为界，大于则1，小于则0，那有的问题要>80%的概率才输出1，其余为0，这个logistic能做吗？可以的，如图在这里，将分类分界值改为0.8就可以了。

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liting李

决策树算法的理解

决策树是一种智能分类与回归的方法，具有结果可读性强、分类速度快、处理大量交互效应等优势。决策树学习算法一般包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生长和剪枝；决策树生长过程，包括节点（node ）和有向边 directed edge ），其中节点包括根节点、内部节点、叶节点，如积分卡是根节点、收入（或客户类型，或购买特征）是内部节点、长方形内容是叶节点，一般来说叶节点表示一个类、内部节点表示特

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田齐齐

模拟的数据可以用来做实际研究吗？

可以做模拟研究，但不可以把模拟的数据当做实际数据来用。

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田齐齐

spss做缺失值模式目的

问题：看缺失值模式目的是确定填补方法吗？答：我们在处理缺失值时，要看缺失值比例，缺失值模式能够给我们提供非常丰富比例，不但是一个变量的比例，而且是各种缺失值组合的比例，可以帮我们去更好的判定结果。

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田齐齐

y取0，1和y取1，2，都不影响分析吗？

问题：对于y为分类时，y取0，1和y取1，2，都不影响分析吗？答：是的，y取0，1和y取1，2，只是对y的一个标记，代表两种情况，和取值没影响。

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