卡方检验(chi-square test)是英国统计学家Pearson提出的一种主要用于分析分类变量数据的假设检验方法,该方法主要目的是推断两个或多个总体率或构成比之间有无差别. 卡方分布界值表的依据是卡方分布,其分布是连续型分布,而计数资料中的实际频数为分类资料,是不连续的.因此,计算出来的卡方值查界值表所得的概率P偏小,特别是对自由度为1的四格表资料的影响更大. 为此,美国统计学家F.Yates(1934年)提出了计算卡方的连续性校正法(correction for continuity)

在导入数据并且将数据进行组织和初步可视化以后,需要对数据进行分布探索和两两关系分析等.主要内容有描述性统计分析.频数表和列联表.相关系数和协方差.t检验.非参数统计. 7.1描述性统计分析 7.1.1方法云集 书上说,R中的描述性统计量函数“多的尴尬”.summary函数返回最大值.最小值.上下四分位数.中位数.平均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计.还讲了apply.sapply函数,写了峰度和偏度.fivenum函数可以返回图基五数,即最小值,下分位数,中位数,上四分位数,最大值. 扩展:

7.2 频数表和列联表 > library(vcd) > head(Arthritis) ID Treatment Sex Age Improved 1 57 Treated Male 27 Some 2 46 Treated Male 29 None 3 77 Treated Male 30 None 4 17 Treated Male 32 Marked 5 36 Treated Male 46 Marked 6 23 Treated Male 58 Marked 7.2.1 生成频数表

相关系数是衡量变量之间相关程度的度量,也是很多分析的中的当中环节,SPSS做相关分析比较简单,主要是区别如何使用这些相关系数,如果不想定量的分析相关性的话,直接观察散点图也可以. 相关系数有一些需要注意的地方: 1.两变量之间存在相关,仅意味着存在关联,并不意味着因果关系.2.相关系数不能进行加减乘除运算,没有单位,不同的相关系数不可比较3.相关系数大小容易受到数据取值区间大小和数据个数大小的影响.4.相关系数也需要进行检验确定其是否有统计学意义 相关系数的假设检验中H0:相关系数=0,变量间没

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Excel多元回归 http://blog.sina.com.cn/s/blog_a20c88b601014j9x.html  转载 使用Excel数据分析工具进行多元回归

SAS数据挖掘实战篇[六] 6.3  决策树 决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则.第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的 子集,然后将另外的规则应用在子数据集中,数据集不同相应的规则也不同,这样就形成第二层数 据集的划分.一般来说,一个子数据集或者被继续划分或者单独形成一个分组. 1  问题背景 预测模型案例概述 一家金融服务公司为客户提供房屋净值贷款.该公司在过去已经拓展了数千净值贷款服务.但是, 在这些申请贷款的客户中,大约有20%的人拖欠贷款.通过使用地理.人口和金融变量,该公

SAS市场研究应用介绍:组合/联合分析 一 SAS市场研究模块介绍 市场研究是指研究组织(企业)与客户.公众三者关系的规律的过程,是市场营销领域中的一个重要元素.它把消费者.客户.公众和营销者通过信息联系起来,这些信息有以下职能:识别.定义市场机会和可能出现的问题,制定.优化营销组合并评估其效果. 因此,市场研究不仅仅是研究购买者及用户的心理和行为,而且是对市场营销活动的所有阶段加以研究,即对从生产者到消费者这一过程中的全部商业活动的资料和数据作系统的收集.记录.整理和分析,以了解商品的现实市场

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

前言: 闲得没事, 网上搜"游戏AI", 看到一篇<<2048游戏的最佳算法是?来看看AI版作者的回答>>的文章. 而这篇文章刚好和之前讲的对弈类游戏AI对应上. 于是有了想法, 想把它作为一个实例来进行解读, 从而对之前偏理论的文章做个总结. 承接上四篇博文: (1). 评估函数+博弈树算法 (2). 学习算法 (3). 博弈树优化 (4). 游戏AI的落地 可能有些人会疑惑? 2048并非对弈类类型? 传统的博弈树模型是否能应用于此? 客官莫急, 让我们来一

在上一篇学习过HashMap(源码解读—HashMap)之后对hashTable也产生了兴趣,随即便把hashTable的源码看了一下.和hashMap类似,但是也有不同之处. public class Hashtable<K,V> extends Dictionary<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable  实现接口:Map,Cloneable,Serializable 继承自Diction

经常有人询问我们,如何估算 Windows Azure 存储服务的成本,以便了解如何更好地构建一个经济有效的应用程序.本文我们将从带宽.事务数量,以及容量这三种存储成本的角度探讨这一问题. 在使用 Windows Azure Blob.表,以及队列时,存储成本是由下列因素决定的: 带宽 – 从承载存储帐户的位置传入和传出的数据总量 事务– 针对您的存储帐户所执行的请求数量 存储容量 – 持久存储的数据总容量 请注意,随着存储系统增加新的功能,本文所涉及内容可能会有变化.本文将作为指导原则,使服务

2006年以视频网站为代表的网络视频行业迅速崛起,IPTV.视频分享网站.视频搜索网站.提供视频服务的互动社区.交友.播客等等新兴媒体发展迅猛.网络视频行业现已成为众多资本机构关注与投资的焦点.但是在网络视频行业发展前景一片大好的同时,一些运营问题也随之显现,步入2007年,资本机构对网络视频行业不再盲目狂热,对商业模式的创新和成本控制提出了更高的要求. 今天,纯文字的表现形式已经不能满足用户对更丰富多彩的网络内容的需求,我们需要更丰富的数字出版物.图片.声音以及视频来表达和交流:同时,单向传播

SDWebImage源码解读之SDWebImageDownloader 第八篇 前言 SDWebImageDownloader这个类非常简单,作者的设计思路也很清晰,但是我想在这说点题外话. 如果有人问你:你怎么看待编程这件事?你怎么回答.这个问题是我在看这个类的时候,忽然出现在我脑子中的.我突然意识到,其实不管是函数还是属性,他们都是数据.我们编写的所有程序都是在处理数据.函数本身也是一种特殊的数据. 真正难的是生产数据的这一过程.举个例子,给你一堆菜籽,要求生产出油来.怎么办?我们首先为这个

一.            在SAS中进行随机抽样: 1. 在实际数据处理中常常需要进行样本抽样,在实践中主要有两种情况: (1)简单无重复抽样(2)分层抽样   a.等比例分层抽样  b. 不等比例分层抽样: 2.SAS 中可以利用PROC suveryselect 过程实现各种抽样: 其一般形式是: PROC SURVEYSELECT  data=<源数据集名> method = <srslursl sys >  out=<抽取样本存放的数据集> n=<抽取数

这是我认为的一些重要的知识点进行的总结. 1.图片编码简介 大家都知道,数据在网络中是以二进制流的形式传播的,那么我们该如何把那些1和0解析成我们需要的数据格式呢? 说的简单一点就是,当文件都使用二进制流作为传输时,需要制定一套规范,用来区分该文件到底是什么类型的. 文件头有很多个,我们在这里就介绍一些主流的且跟图片相关的文件头. JPEG (jpg),文件头:FFD8FFE1 PNG (png),文件头:89504E47 GIF (gif),文件头:47494638 TIFF tif;tiff

代码部分大多来源于姚志勇老师的<SAS编程与数据挖掘商业案例>. 每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ ---------------------------------- 一.数据索引 数据索引的创建有三种方式:data步骤.sql步骤.datasets步骤.其中还是有点困惑在data与datasets的区别之上,datasets是对逻辑库中数据集进行操作的方式,而data之后是代表程序的开始. 1.data方式创建索引 data

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 入门学习一周,开始写学习笔记.用习惯R之后,发现SAS程序相对python R还是有点繁杂.但是业务需要,不得不学一下. 代码部分大多来源于姚志勇老师的<SAS编程与数据挖掘商业案例>. ------------------------------------------ 一.逻辑库.数据集.数据字典 数据字典>逻辑库>数据集 逻