SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗 Cochran-Armitage (CA) 趋势检验是一种用于分析1个二分类变量和1个有序分类变量关联性的统计方法,由Cochran和Armtiage创建和完善.线性趋势检验中最常用的一种方法就是Cochran-Armitage趋势检验.因为二分类变量和有序分类变量可以列联表的形式表示,所以很多人将针对于这类资料的趋势检验称为趋势卡方检验. 常见的应用例子应该是研究不同等位基因与疾病的关系,比如横断面研究不同基因型aa\Aa\AA对应的某病

如何用SPSS做联合分析 如果产品的描述是由几个属性特征决定的,比如说mp3的音质.外形.容量.价格等等,商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大,以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎,选择的办法应该就是联合分析了.事实上从抽样调查的角度来看,高质量和低价格的组合是消费者的最爱,但是这对商家而言,这没有任何意义. 在SPSS中分成三个阶段,转载一个例子,帮助自己学习. (1)ORTHOPLAN(正交设计),属性特征的所有组合产品是非常多的,所以应该通过正交设计进行筛选.以下是使用SPSS进行正

用SPSS做时间序列 关于时间序列,有好多软件可以支持分析,大家比较熟悉的可能是EVIEWS.SPSS.还有STATA,具体用啥软件,结果都是一样的,但是SPSS作为一款学习简单,使用容易的软件还是值得大家关注的. 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

还记得上学那会老师专门敲了黑板,强调方差分析很重要..单因素方差分析(Analysis of Variance, ANOVA),如果变量多,就是多因素方差分析,还需要考虑到多重共线性, 也就是线性代数里的那些知识了. 现在写paper,基本上要用两种不同的方法做数据分析相互验证.比如用R和SPSS或者SAS,DPS之类. 但不论用什么方法,基本原理都是一样的,结果应该也一样. 首先,做方差分析的三大前提条件: 1.独立性 各样本必须是相互独立的随机样本 样本含量尽可能相等或相差不大 2.正态性

jQuery源码分析系列(持续更新) jQuery的源码有些晦涩难懂,本文分享一些我看源码的方法,每一个模块我基本按照这样的顺序去学习. 当我读到难度的书或者源码时,会和<如何阅读一本书>结合起来进行学习.推荐读读这本书,你可以从这里和这里下载. 第一部分:检视阅读 1. 收集参考资料:官方文档.书籍.百度/谷歌,专题/博客等,快速的浏览,对涉及的知识点.范围.深度.是否有参考意义等有大致的了解和判断,知道这些文章的作者想要解释或解决什么问题. 第二部分:分析阅读 2. 细读官方文档,官方有非

在做接口测试的时候, 我们需要对返回的数据进行分析校验, 一般返回的都是json格式的数据, 怎么来解析校验呢? 之前有看过使用递归遍历json数据的, 然后找到了jsonpath, 可以很方便的对json数据进行解析分析. jsonpath jsonpath是一种信息抽取类库, 是从json文档中抽取指定信息的工具 jsonpath对于json来说, 相当于xpath对于xml [官方文档地址](‘http://goessner.net/articles/JsonPath‘) jsonpath

今天被粉丝发的文章给难住了,又偷偷去学习了一下竞争风险模型,想起之前写的关于竞争风险模型的做法,真的都是皮毛哟,大家见笑了.想着就顺便把所有的生存分析的知识和R语言的做法和论文报告方法都给大家梳理一遍. 什么时候用生存分析 当你关心结局和结局发生时间的时候,就要考虑生存分析了,这种既有结局又有时间的数据叫做生存数据,英文叫做Time-to-event data. 只不过因为这个方法医学上用来分析存活情况用的多,所以得名生存分析,反正你就记住一个例子,我要研究汽车发生故障,我也应该用生存分析,因为

SPSS分析技术:CMH检验(分层卡方检验):辛普森悖论,数据分析的谬误 只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著名的辛普森悖论.辛普森悖论的故事是这样的:1973年秋季,加州大学伯克利分校研究生院的新生入学.有些人在看到学校两个学院的综合录取表格后,怀疑学校在录取学生时存在性别歧视,因为女生录取率低于男生,如下表所示: 为了平息质疑,校领导根据学院的不同,将综合录取率拆开,分别考察商学院和法学院的录取情况,

SPSS分析技术:二阶聚类分析:为什么出现大学生"裸贷"业务,因为放贷者知道贷款者还不起 今天将介绍一种智能聚类法,二阶聚类法,在开始介绍之前,先解答很多人在后台提出的一个疑问:那就是很多分析者发现,对同一套数据应用不同的聚类分析方法,其结果经常是不一致的,甚至完全不一样,到底哪个结果是"正确"的呢? 草堂君来解释一下:聚类分析在众多数据分析方法中,其应用范围和作用都是非常亮眼的表现,但是聚类分析与其它数据分析方法之间还有一个重要的区别,就是聚类分析是一种探索性的分

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

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

WOE:信用评分卡模型中的变量离散化方法 2016-03-21 生存分析 在做回归模型时,因临床需要常常需要对连续性的变量离散化,诸如年龄,分为老.中.青三组,一般的做法是ROC或者X-tile等等.今天介绍一种在信用卡评分系统中常用的连续变量离散化方法.目的是给大家在临床数据分析中提供一种借鉴思路. 最初接触信用卡评分系统是在2013年SAS中国数据分析大赛总决赛上,题目是用历史数据建立一个信用卡评分系统,其中的变量离散化技术主要用到WOE(Weight of Evidence)翻译过来叫证据

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/add-two-numbers-without-arithmetic.html [题目] 写一个函数,求两个整数的之和,要求在函数体内不得使用+.-.×.÷. [分析] 这是一道考察发散思维的很有意思的题目.当我们习以为常的东西被限制使用的时候,如何突破常规去思考,就是解决这个问题的关键所在. 普通四则运算都不能用,那还能用什么啊?我们会想到位运算,因为四则运算本质上都可以通过位运算实现. 举个例子: 首先我们

原文地址:http://www.cnblogs.com/nuysoft/archive/2011/11/14/2248023.html jQuery源码分析(版本1.6.1) 目录 00 前言开光 01 总体架构 02 正则表达式-RegExp-常用正则表达式 03 构造jQuery对象-源码结构和核心函数 03 构造jQuery对象-工具函数 04 选择器 Sizzle-工作原理 04 选择器 Sizzle-设计思路 04 选择器 Sizzle-从左向右的余热 04 选择器 Sizzle-块分

为什么说这个链表做的经典呢,哥哥我从Linux内核里边儿扣出来的,要么怎么说内核不是一般人能写的,这代码太TM优美了! 这里有一篇参考文章:http://isis.poly.edu/kulesh/stuff/src/klist/,下面的分析来自其他人的分析这里做了整理,使得它便于阅读. 在linux内核中,有大量的数据结构需要用到双循环链表,例如进程.文件.模块.页面等.若采用双循环链表的传统实现方式,需要为这些数据结构维护各自的链表,并且为每个链表都要设计插入.删除等操作函数.因为用来维持链表

最近做了一个统计项目,这个统计项目大致的需求是统计接口的访问速度.客户端会调用一个接口来记录接口的访问情况,我的需求就需要分析这些数据,然后做出个统计报表. 需求实现 最初的时候想着每天把这些接口访问情况的信息存储到mysql中,然后根据这些访问情况做个分析再做报表.然后第一个问题就来了,信息包含太多字段了,如果我将每个信息解析成mysql表的一个字段,那么这个字段很长,而且还有一个致命缺陷,不容易扩展.如果将所有字段都存储为一个json,然后存储到text字段呢,又没法建立索引了.所以这种情况

@奶牛Denny :很长一段时间里,市场推广/营销(Marketing)在中国似乎是一个大家很忌讳的词汇.市场推广无非就是夸大包装,炒作一下,卖卖情怀——很多人都是这么觉得的,因为确实有一部分急功近利者是这么干的. 这些人,错过了很多的乐趣. 所以我想分享一个自己工作中的真实案例,来弥补一些乐趣.如果以自己的创业项目为例,总有王婆卖瓜之嫌,所以我要说的这个案例,是在一个大公司“内部创业”的故事. 今年上半年的时候我还在大众点评工作,负责其Marketing.而在四月至六月的这段时间里,点评打响了

一.检查点 1.自动变量检查: 返回自动变量(局部变量)指针 2.越界检查: 数组越界返回自动变量(局部变量)指针 3.类检查: 构造函数初始化 4.内存泄露检查: 5.空指针检查: 6.废弃函数检查 7.其他: 二.Cppcheck 架构分析 总体 三.检查点cppcheck系统C++实现类 参数分析 外部输入 内部抽象classSetings class Settings {   …   std::string _append;   std::string userDefines;   st

为了解决软件危机.一些IT前辈国产软件project这个词汇,软件project它被引入到整个软件开发过程的维护. 软件project从程序的设计角度能够分为两类.一类是面向结构的软件project.还有一类是面向对象的软件project.以下我们先宏观把控一以下向对象的软件project,然后在对当中的面向对象的分析在做进一步的解释. 一.面向对象的软件project导图 面向对象的软件project能够分为五个阶段:1.OO分析: 2.OO设计.3.OO编程. 4.OO測试: 5.OO维护.

memcached.c 由于代码太多,在此省略了部分代码,例如UPD连接,二进制协议,某些错误输出和调试输出等,建议从main函数开始看起. #include "memcached.h" //尝试从socket中读取数据的结果枚举 enum try_read_result { READ_DATA_RECEIVED, READ_NO_DATA_RECEIVED, READ_ERROR, /** an error occured (on the socket) (or client clo

文 | 水手哥 本文出自:知乎专栏<帆软数据应用研究院>--数据干货&资讯集中地 根据Gartner近7年的调查结果,71%的受访企业处于低成熟度阶段,也就是Gartner五级BI成熟度模型中的1级或2级阶段(五个阶段后附).BI成熟度较低的企业,难以从数据资产中获得最大的价值,BI能力传播也收到牵制. 整体来看,低BI成熟度的企业通常有以下特征: * IT基础设施落后,普遍存在数据烟囱和数据孤岛,没有或很少做了数据治理: * 没有独立的数据和分析中心,报表通常都是嵌入在ERP.OA等