双变量分析 - 分类和数值_CDA答疑社区

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2018-11-01 阅读量: 2098

双变量分析 - 分类和数值

带误差线的折线图

带有误差线的折线图将信息显示为由直线段连接的一系列数据点。每个数据点是分类变量的相应类别的数值数据的平均值，其中误差条显示标准误差。这是一种总结信息片段如何相互关联以及它们如何相互依赖的方式（iris_linechart.xlsx）。

组合图

组合图表使用两种或更多图表类型来强调图表包含不同类型的信息。在这里，我们使用条形图显示分箱数值变量的分布和折线图，以显示分类变量中所选类别的百分比。组合图是最好的可视化方法，用于演示预测器（X轴）对目标（Y轴）的可预测性。

Z检验和t检验

Z检验和t检验基本相同。他们评估两组的平均值是否在统计上彼此不同。该分析适用于比较两类分类变量的数值变量的平均值。

如果Z的概率很小，则两个平均值之间的差异更显着。

t检验

当n₁或n₂小于30时，我们使用t检验代替Z检验。

示例：在两个不同类别的分类变量（O-Ring Failure）中，数值变量（温度）的均值（平均值）之间是否存在显着差异？

O形圈失效温度

低概率（0.0156）意味着失败的O形环的平均温度与完整的O形环的平均温度之间的差异是显着的。

方差分析（ANOVA）

ANOVA检验评估两组以上的平均值是否在统计学上彼此不同。该分析适用于比较分类变量的两个以上类别的数值变量的平均值。

示例：

在分类变量（Outlook）的三个类别中，数值变量（湿度）的平均值之间是否存在显着差异？

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