SPSS中异常值检验的几种方法介绍(1)_数据分析师
SPSS 中异常值检验的几种方法介绍
方法具体如下所示: 离群值 (箱图/探索) .值与框的上下边界的距离在 1.5 倍框的长度到 3 倍框的长度之间的个案。 框的长度是内距。 极端值(箱图).值距离框的上下边界超过 3 倍框的长度的个案。框的长度是内距 在回归模型诊断里面, 一般称预测值与实际值的偏差为"残差"残差有几种表示方法:标准化残差, 学生化残差等等,按照需要取一种残差,再按照某种标准取一个阀值来限定异常点,只要那个点 的残差大于阀值,就可以认为它是异常点。
SPSS14 之后新功能
SPSS Data Validation 能帮助您轻松地探察多个异常值,以便您可以进一步检验并确定是否把 这些观测包括在您的分析中。SPSS Data Validation 异常探察程序能够基于与数据集中相似观 测的偏离探察异常值,并给出偏离的原因。它使您可以通过创建新变量来标识异常值。
标签: 市场研究 研究方法 经营分析 分类: 经营分析 2009-11-24 18:59
这段时间太忙了,一直没有静下心来。积攒了几个朋友的问题,现在来回答或介绍一些, 今天先谈谈时间序列(Time-Series Forecasting)的预测问题! 预测: 是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测, 是在现时对事物将要发 生的结果进行探讨和研究,简单地说就是指从已知事件测定未知事件。 为什么要预测呢, 因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后, 人们可以在目前为它的到 来做好准备, 通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果, 并通过对后果的分析来确定 目前的决策,力争使目前的决策获得最佳的未来结果。 我们进行预测的总的原则是:认识事物的发展变化规律,利用规律的必然性,是进行科学预 测所应遵循的总的原则。 这个总原则实际上就是事物发展的 1-“惯性”原则——事物变化发展的延续性; 2-“类推”原则——事物发展的类似性; 3-“相关”原则——事物的变化发展是相互联系的;
4-“概率”原则——事物发展的推断预测结果能以较大概率出现,则结果成立、可用;
时间序列预测主要包括三种基本方法: 1-内生时间序列预测技术;2-外生时间序列预测技术;3-主观时间序列预测技术; 当然今天我们主要讨论内生时间序列预测技术——也就是只关注时间序列的下的预测问题!
从数据分析的角度来考虑,我们需要研究:
1. 序列是否在固定水平上下变动? 2. 此水平是否也在变动? 3. 是否有某种上升或下降的趋势呢? 4. 是否存在有季节性的模式? 5. 是否季节性的模式也在变更呢?
6. 是否存在周期性规律和模式?
时间序列有一明显的特性就是记忆性(memory),记忆性
系指时间数列中的任一观测值的 表现皆受到过去观测值影响。
时间序列主要考虑的因素是:
长期趋势(Long-term trend)
1. 2.
时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数 (exponential function)。 季节性变动(Seasonal variation)
1. 2. 3.
按时间变动,呈现重复性行为的序列。 季节性变动通常和日期或气候有关。 季节性变动通常和年周期有关。
周期性变动(Cyclical variation) 1. 相对于季节性变动,时间序列可能经历“周期性变动”。 2. 周期性变动通常是因为经济变动。 随机影响(Random effects)
预测技术主要包括两大类:
指数平滑方法(Exponential smoothing models):
描述时间序列数据的变化规律和行为,不去试图解释和理解这种变化的原因。例如:您 可能发现在过去的一年里,三月和九月都会出现销售的高峰,您可能希望继续保持这样,尽 管您不知道为什么。
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