spss双变量分析 bootstrap

2024-11-08

SPSS分析：Bootstrap

SPSS分析:Bootstrap 一.原理: 非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法,也称为自助法.其核心思想和基本步骤如下: 1.采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量(自己给定)的样本,此过程允许重复抽样. 2.根据抽出的样本计算给定的统计量T. 3.重复上述N次(一般大于1000),得到N个统计量T. 4.计算上述N个统计量T的样本方差,得到统计量的方差. 应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法,在小样本时效果很好.通过方差的估计可以构造置信区间

SPSS时间序列：频谱分析

一.频谱分析(分析-预测-频谱分析) “频谱图”过程用于标识时间序列中的周期行为.它不需要分析一个时间点与下一个时间点之间的变异,只要按不同频率的周期性成分分析整体序列的变异.平滑序列在低频率具有更强的周期性成分:而随机变异(“白噪声”)将成分强度分布到所有频率.不能使用该过程分析包含缺失数据的序列. 1.示例.建造新住房的比率是一个国家/地区经济的重要晴雨表.有关住房的数据开始时通常会表现出一个较强的季节性成分.但在估计当前数字时,分析人员需要注意数据中是否呈现了较长的周期. 2.统计量.正弦

R语言-来自拍拍贷的数据探索

案例分析:拍拍贷是中国的一家在线借贷平台,网站撮合了一些有闲钱的人和一些急用钱的人.用户若有贷款需求,可在网站上选择借款金额. 本项目拟通过该数据集的探索,结合自己的理解进行分析,最终目的的是初步预测贷款的利率和哪些因素有关. 0.加载包 library(ggplot2) library(gridExtra) library(utf8) library(dplyr) library(tidyr) library(GGally) library(RColorBrewer) library(care

数据分析 - 美国金融科技公司Prosper的风险评分分析

数据分析 - 美国金融科技公司Prosper的风险评分分析今年Reinhard Hsu觉得最有意思的事情,是参加了拍拍贷第二届魔镜杯互联网金融数据应用大赛.通过"富爸爸队",认识了一群小伙伴,带领大家成功进入到复赛阶段,并打造了复赛阶段用户评分最高的分析类产品.详见<祝贺富爸爸队的投资分析作品成功进入拍拍贷魔镜杯复赛阶段>. Prosper是美国的一家金融科技公司,Reinhard Hsu在进入金融科技行业前就已经知道该公司,因为名字与Reinhard Hsu之前的老东家

2019第九届MathorCup数学建模

题目下载:https://www.lanzous.com/i3taz2j 总共四个问题问题1 首先附件一中的数据,拿到后肯定感觉棘手.我们的处理方法: 在下面缺失数据的地方我们都认为是问题3中的预测数据剔除数据中的不规范数据(格式错误) 然后利用自己讨论收得率公式计算收得率.计算出来的收得率可能大于1,认为可能是钢水中存在钢渣,钢渣发生氧化分解产生C,Mn离子.这里的误差可以放在后面的模型优化或者误差分析中分析.用spss控制变量分析收得率主要因素. 问题2 使用多元多项式或者灰色模型预测,

一篇文章教你如何用R进行数据挖掘

一篇文章教你如何用R进行数据挖掘引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来.得益于全世界众多爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好).也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行.其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大. 我们所说的机器学习和R有什么关系呢?我对R的第一印象是,它只是

Python-根据成绩分析是否继续深造

案例:该数据集的是一个关于每个学生成绩的数据集,接下来我们对该数据集进行分析,判断学生是否适合继续深造数据集特征展示 GRE 成绩 (290 to 340) TOEFL 成绩(92 to 120) 学校等级 (1 to 5) 自身的意愿 (1 to 5) 推荐信的力度 (1 to 5) CGPA成绩 (6.8 to 9.92) 是否有研习经验 (0 or 1) 读硕士的意向 (0.34 to 0.97) 1.导入包 import numpy as np import pandas as pd

格兰杰因果 Granger causality

格兰杰因果关系(Granger causality )是基于预测的因果关系统计概念.根据格兰杰因果关系,如果信号X1“格兰杰Causes”(或“G-Causes”)信号X2,则X1的过去值应该包含有助于预测X2的信息,并且超过仅包含在X2的过去值中的信息.其数学公式基于随机过程的线性回归模型(Granger 1969).当然也有对非线性情况的扩展,但是这些扩展在实践中通常更难以应用. 格兰杰因果关系(或“G因果关系”)于20世纪60年代发展起来,自那以来,已广泛应用于经济学.然而,仅仅在过去的几

国外大神制作的一个很棒的matplotlib 可视化教程

国外大神制作的一个很棒的matplotlib 可视化教程参考:https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/ ♔一:关联散点图带边界的气泡图散点图与最佳拟合线与stripplot抖动计数图边缘直方图边缘Boxplot 相关图矩阵图 ♔二:偏差发散酒吧分歧的文本分散点图用标记分散棒棒糖图表面积图 ♔三:排行条形图棒棒

利用Python科学计算处理物理问题（和物理告个别）

背景: 2019年初由于尚未学习量子力学相关知识,所以处于自学阶段.浅显的学习了曾谨言的量子力学一卷和格里菲斯编写的量子力学教材.注重将量子力学的一些基本概念了解并理解.同时老师向我们推荐了Quantum Computation and Quantum Information 这本教材,了解了量子信息相关知识. 2019年暑假开始量子力学课程的学习,在导师的推荐下,从APS(美国物理学会)和AIP(美国物理联合会)下载了与量子纠缠(Quantum Discord)相关的著名的文献和会议报告,了解

bootstrap日期控件（双日期、清空等问题解决）

bootstrap以它优美的外观和丰富的组件,使它成为目前最流行的前端框架.在项目开发中,我们使用它的日期控件确实遇到了一些问题: 1.日期控件后面两个图标点击触发失效 2.双日期关联问题 3.双日期清空时,之前输入日期关联仍然有效 4.输入年月 5.图标不显示(这个直接在引入图标的文件里搜url地址,修改地址就可以解决) 下面的代码都会一一解决. <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8&qu

bootstrap下的双选时间插件使用方法

bootstrap画的页面很漂亮,能自动适应网页端,移动端.实现一个双选时间控件: 要得jar包自己去下一.页面二.JS var $createTime=$('#createTime');$createTime.daterangepicker({ ranges : { //'最近1小时': [moment().subtract('hours',1), moment()], '今日': [moment().startOf('day'), moment()], '昨日': [moment().s

Linux 利用Google Authenticator实现ssh登录双因素认证

1.介绍双因素认证:双因素身份认证就是通过你所知道再加上你所能拥有的这二个要素组合到一起才能发挥作用的身份认证系统.双因素认证是一种采用时间同步技术的系统,采用了基于时间.事件和密钥三变量而产生的一次性密码来代替传统的静态密码.每个动态密码卡都有一个唯一的密钥,该密钥同时存放在服务器端,每次认证时动态密码卡与服务器分别根据同样的密钥,同样的随机参数(时间.事件)和同样的算法计算了认证的动态密码,从而确保密码的一致性,从而实现了用户的认证.因每次认证时的随机参数不同,所以每次产生的动态密码也不同

bootstrap兼容性问题

转自--http://blog.csdn.net/chenhongwu666/article/details/41513901/ 让IE6 IE7 IE8 IE9 IE10 IE11支持Bootstrap的解决方法最近做一个Web网站,之前一直觉得bootstrap非常好,这次使用了bootstrap3,在chrome,firefox,safari,opera,360浏览器(极速模式).搜狗浏览器等浏览器下均没有问题,而在IE8及IE11下发现样式无法显示,然后各种百度啊,最后在雅朋网的一

让IE6 IE7 IE8 IE9 IE10 IE11支持Bootstrap的解决方法

首先需要确保你的HTML页面开始部分要有DOCTYPE声明.DOCTYPE告诉浏览器使用什么样的HTML或XHTML规范来解析HTML文档,具体会影响:对标记attributes .properties的约束规则对浏览器的渲染模式产生影响,不同的渲染模式会影响到浏览器对于CSS代码甚至JavaScript脚本的解析DOCTYPE是非常关键的,目前的最佳实践就是在HTML文档的首行键入:<!DOCTYPE html> 大神的帖子总结的bootstrap的查找原因好几条,首先,Bootstrap3

MySQL双主（主主）架构方案

在企业中,数据库高可用一直是企业的重中之重,中小企业很多都是使用mysql主从方案,一主多从,读写分离等,但是单主存在单点故障,从库切换成主库需要作改动.因此,如果是双主或者多主,就会增加mysql入口,增加高可用.不过多主需要考虑自增长ID问题,这个需要特别设置配置文件,比如双主,可以使用奇偶,总之,主之间设置自增长ID相互不冲突就能完美解决自增长ID冲突问题. 主从同步复制原理在开始之前,我们先来了解主从同步复制原理. 复制分成三步: 1. master将改变记录到二进制日志(binary

[转]ASP.NET MVC4+BootStrap 实战(一)

本文转自:http://leelei.blog.51cto.com/856755/1587301 好久没有写关于web开发的文章了,进到这个公司一直就是winform和Silverlight,实在是没有实战web项目的机会.大D也辞职了,去搞web app了.自己也该闲暇时间多学习学习,每天进步一点点. OK,不多说了,看一下Solution的截图基本上一看就明白了,控制器调用Biz层,Biz层调用DAL层,DAL层进行数据的CURD.Utility是一些公用的类库.ok,为什么程序集的命名都

基于SPSS的美国老年夏季运动会运动员数据分析

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. ----------------------------------------------

SPSS 统计图形

统计图能够简洁.直观地对主要的数据信息进行呈现,反映事物内在的规律和关联.当然难免会丢失数据的细节,鱼与熊掌不可兼得. 根据统计图呈现变量的数量将其分为单变量图.双变量图.多变量图,然后再根据测试尺度进行细分.变量主要分为3类:无序.有序和连续型变量. 1.单变量图:连续型变量.包括直方图.茎叶图.箱图.P-P图等. 2.单变量图:分类变量.包括饼图.简单条图.Pareto图. 3.双变量图:连续应变量.即应变量为连续性变量的情形.注意此处 “应” 字并非笔误,应变量可理解为数学方程中的因变量.

SPSS数据分析—相关分析

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

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