CDA LEVEL 1 考试，知识点汇总《因子分析》

2024-08-13

一、基本概念 1.什么是因子分析？ 主成分分析时一般情况下不能对主成分所代表含义进行业务上的解读，因为主成分方向上一般不会恰好某些变量权重大， 而另外一些变量权重都小，这也表现在主成分权重的形成的 ...

时序数据处理难题攻略（上）

2020-11-10

作者：计量与统计 来源：公众号计量与统计 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法 ...

空间计量经济学与Stata操作

2020-11-04

本篇文章给大家介绍下空间计量经济学与Stata操作，供学习者参考！ 01、首次使用Stata的一些基本设定 clear all                       //清空内存 set more off                 / ...

回归系列（三）| 谈谈线性回归的残差和预测值

2020-09-02

作者：丁点helper  来源：丁点帮你 前面两篇文章，我们聚焦于线性回归的回归系数，理清了样本与总体回归方程的区别、回归系数的最小二乘法估计等问题，今天我们重点来看看线性回归的残差和预测值。 ...

盘点：数据挖掘历史中的那些重要里程碑

2018-07-18

盘点：数据挖掘历史中的那些重要里程碑 数据挖掘现在随处可见，而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑，历史上的第一次，它是怎样发展以及怎 ...

机器学习与数据挖掘的学习路线图

2018-07-04

机器学习与数据挖掘的学习路线图 说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域 = 数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理 ...

数据挖掘分析在CRM系统中的应用

2018-06-28

数据挖掘分析在CRM系统中的应用 每个企业都会有客户流失的情况发生，已经失去或是即将失去的，这中情况对企业来说是正常现象，在面对这些常见的正常现象时，关键是企业从中能学到什么，得到重要信息并加之分析 ...

从线性回归到无监督学习，数据科学家需要掌握的十大统

2018-06-02

从线性回归到无监督学习，数据科学家需要掌握的十大统 不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」 ...

线性代数与数值方法--矩阵分解

2018-03-26

线性代数与数值方法--矩阵分解 矩阵 正交：正交最早出现于三维空间中的向量分析。 在三维向量空间中， 两个向量的内积如果是零， 那么就说这两个向量是正交的。 正交矩阵：正交矩阵是实数特殊化的酉矩阵 ...

矩阵分解中的损失函数

2018-03-25

矩阵分解中的损失函数 简单记录一下矩阵分解的损失函数 矩阵分解的一般形式可以表示为 V = WH 其中V是m*n矩阵， W是m*r矩阵，H是r*n矩阵 一般来说r会比较小，这样能达到矩阵分解的目的， 矩阵分解 ...

数据挖掘核心算法之一--回归

2018-01-10

数据挖掘核心算法之一--回归 回归，是一个广义的概念，包含的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法，白话就是根据几件事情的相关程度，用其中几件来预测另一件事情发生的概率，最简单的即线性二变量问题( ...

从奇异值分解(SVD)看潜在语义索引(LSI)

2017-12-22

从奇异值分解(SVD)看潜在语义索引(LSI) 1. SVD 简介 SVD中文称为“奇异值分解”，是一种矩阵分解方法。其公式如下： 定理：设A为m*n阶复矩阵，则存在m阶矩阵U和n阶矩阵V，使得： 　　    A ...

如何成为一名优质的数据科学家

2017-09-05

如何成为一名优质的数据科学家 开随着“数据驱动”的价值越来越明显，越来越多的企事业开始组建或扩大数据分析队伍，“数据科学家”这个职位也越来越被大家关注。 ▪ “数据科学家”是不是“统计师”更 ...

R语言与点估计学习笔记（矩估计与MLE）

2017-07-22

R语言与点估计学习笔记（矩估计与MLE） 众所周知，R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有：矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法（Jackknife）、自助法（Boots ...

R语言与回归分析几个假设的检验

2017-07-22

R语言与回归分析几个假设的检验 一、从线性回归的假设说起 对于线性回归而言，若要求回归估计有一些良好性质比如无偏性，就需要加上一些假定条件。比如要达到估计的无偏性，我们通常需要加上高斯-马尔科夫 ...

R语言与函数估计学习笔记（样条方法）

2017-07-20

R语言与函数估计学习笔记（样条方法） 样条估计 如果函数在不同地方有不同的非线性度，或者有多个极值点，那么用多项式特别是低阶多项式来完成拟合是非常不合适的。一种解决办法是我们之前提到的近邻多项式 ...

R语言因子分析

2017-07-18

R语言因子分析 因子模型： X=μ + A*F* + ε 其中F=[(f1,f2,…,fm)]^T为公共因子向量，[ε=(ε1,ε2,…,εp)]^T为特殊因子向量，A=[(aij)]^(p×m)为因子载荷矩阵。 I.参数估计 为了建立因子模型，需要要 ...

SPSS教程:做多重线性回归,方差不齐怎么办

2017-06-20

SPSS教程:做多重线性回归,方差不齐怎么办 一、残差方差齐性判断 1. 残差方差齐性 回顾一下前面介绍过的残差方差齐性，即残差ei的大小不随预测值水平的变化而变化。我们在进行残差分析时，可以通过绘制标 ...

SPSS分析技术：非线性回归；非线性回归与曲线直线化有哪些异同点及优劣势

2017-06-05

SPSS分析技术：非线性回归；非线性回归与曲线直线化有哪些异同点及优劣势 本文介绍的非线性回归就是针对以上更为复杂的问题而提出的一个通用的模型框架，它采用迭代方法对用户设置的各种复杂曲线模型进行拟合， ...

用十张图解释机器学习的基本概念

2017-03-20

用十张图解释机器学习的基本概念 在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总 ...