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赵娜0418

变量筛选整合变量之后的个数是怎么确定的？

变量筛选整合变量之后的个数是怎么确定的？答：例如有X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8八个变量，X1和X2整合为X11，X3和X4整合为X22，因为整合后的变量不参加主成分分析，所以筛选整合后的变量的个数就是4个

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赵娜0418

为什么整合后的两个变量不参与主成分分析？

为什么整合后的两个变量不参与主成分分析？答：整合后的变量不参与主成分分析，主成分压缩之后主要变量的意义就没有了，测试x、y的相关性，相关性高的变量是可以留下来参与的。

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赵娜0418

在SPSS中纯数据的变量，各分组删除50%还是随机删除50%

3、在SPSS中纯数据的变量，各分组删除50%，，还是随机删除50%，有什么讲究吗？答：不是随机删除，根据X变量的重要性，在筛选变量的时候，最前边的步骤建议删除30%的变量，这样不会把重要的变量在前边的筛选中被筛掉，后边步骤建议删除50%，因为经过层层筛选，重要变量已经被筛选出来，这样不重要的变量在后边的步骤就可以多删除一点。

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赵娜0418

2 2 3=7个变量怎么来的？

2 2 3=7个变量怎么来的？答：2根据业务法判定 2根据共线性组合而来 3根据共线性压缩而来

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赵娜0418

1、 SPSS中共线的X应该怎样处理？

SPSS中共线的X应该怎样处理？答：如果两个变量之间出现了高度共线性的关系，那么解决这样两个变量的方法就是将这两个变量进行整合。

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读童话的狼

条形图标签怎么调出来？

选中条形图，点击数据标签按钮，就可以更改。

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读童话的狼

建模流程怎么做？

1、根据业务判断最重要的X2、判断Y与剩余X的相关性，剔除最不相关的几个3、建立X的两两相关，将相关系数大于0.9的整合成一个变量4、对剩下变量进行主成分降维5、利用上面四个步骤得到的变量建立模型

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读童话的狼

因子分析是干嘛的？

SPSS中主成分分析主要是集成在因子分析中的，因子分析中的主成分分析主要是用来降维

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读童话的狼

SPSS中如何做分组计数？

如果想按照某个分类变量，进行分类计数，也就是计算每个类别出现了多少行，按照这个设定就可以。

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读童话的狼

以临近点平均值填充后仍有缺失值？

这是因为近邻数值设置太小，点击选择全部即可

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读童话的狼

spss如何创建哑变量？

菜单-转换-创建虚变量选择需要创建哑变量的字段，写上哑变量名字，点击确定就可以了

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读童话的狼

主成分的值，要怎么确定？

主成分是原始变量的线性组合在SPSS中保存主成分值只需要在分析，降维，因子分析中选择将得分保存为变量

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读童话的狼

最大个案抽取数不能选？

需要重新点击下重新扫描数据

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读童话的狼

如何解释主成分的含义？

主成分的解释需要结合到实际业务中，往往不是最终目的，主要是利用降维思想来综合分析原始信息

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读童话的狼

增大插补次数是不是能提高缺失值准确度？

使用多重插补要求数据缺失值为随机性缺失，一般重复次数20-50次精准度很高，但是计算也很复杂，需要大量计算。

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读童话的狼

什么是二阶聚类？

二阶聚类，或TwoStep聚类，也常被称为两步聚类，顾名思义就是整个聚类过程分为前后两个大的板块来完成。第一步对所有记录进行距离考察，构建CF分类特征树，同一个树节点内的记录相似度高，相似度差的记录则会生成新的节点。第二步，在分类树的基础上，使用凝聚法对节点进行分类，每一个聚类结果使用BIC或者AIC进行判断，得出最终的聚类结果。

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读童话的狼

缺失值填补方法如何选择？

缺失资料为连续性或者分类变量时，缺失率较低（

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读童话的狼

回归填补的原理是什么？

假设我的y属性缺失，然后我知道x属性，然后我用回归方法对没有确实的数据进行训练模型，再把这个值得x属性带进去，对这个y属性进行预测，然后填补到缺失处。——缺点：由于是根据x属性预测y属性，这样会让属性之间的相关性变大。这可能会影响最终模型的训练

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读童话的狼

回归填补缺失值窗口怎么调出来？

在缺失值分析中点击回归

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读童话的狼

为什么缺失值的总体摘要中比例不一样？

第一个度量的是变量是否有缺失值的占比第二个图是含有缺失值的样本占的比例第三个是所有的缺失值数量占比

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