生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术,所谓生存时间,就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间.这里的时间不一定就是钟表日历上的时间,也有可能是其他的度量单位,比如长度单位等. 生存时间有两个特点: 1.存在删失,是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来,这种情况很常见,如果不存在删失,那么生存分析和一般统计方法没用太大区别,但是一旦出现删失,就必须考虑其影响,一般统计方法将不再适用. 2.生存时间非负,且分布常常右偏,导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用.用生存分

测量最常用的是使用问卷调查.信度分析主要就是分析问卷测量结果的稳定性,如果多次重复测量的结果都很接近,就可以认为测量的信度是高的.与信度相对应的概念是效度,效度是指测量值和真实值的接近程度.二者的区别是:信度只是描述测量工具的准确性,而效度描述测量工具的有效性,效度高信度一定高(有效一定准确),而信度高,效度不一定高(准确不一定有效) 基于信度分析而产生的测量理论分为两种,一种是真分数测量理论,另一种是概化理论真分数理论认为信度可以用以下公式表达:X=T+E,X为实测分数,T为真分数,E为随机误

SPSS缺失值得分析处理 在资料收集的过程中,由于各种原因可能导致数据收集不全,就会产生缺失值,且这种情况往往无法避免.如果缺失值处理不当,就会导致分析结果精度降低,出现偏倚甚至是错误的理论,因此缺失值的分析显得尤为重要.数据的缺失经常会存在着一定的规律,为了认识和研究缺失数据,按照数据缺失形式,我们常将其分为单元缺失与项目缺失两种. (1)单元缺失:只针对需调查的个案进行调查而没有得到个案信息.如对整个班级进行调查,发放60分调查表,部分调查对象未交回调查表导致的资料缺失.这种缺失在数据分析阶

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

总觉得有些技能学会了是不会忘的,但是还是要记录一下,怕记忆力不像狗皮膏药,并不那么牢固. 1.文件的合并 两个数据文件的合并 点击添加个案,这一步按照自己的需求选择,也可以打开外部数据集,在这里打开的数据集都是sav格式的. 在这一步选择合并的数据内容,按照什么数据合并,要求数据中至少是有一列数据相同才可进行合并,*表示原来的数据集内容,+表示要添加的数据. 三个以上文件的合并 为了更快地完成三个以上数据的合并,可以使用spss的语法结构进行快速合并. ADD FILES FILE={'savf

概述 1912年4月15日,泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女,儿童和上层阶级.在本文中将对哪些人可能生存作出分析,特别是运用Python和机器学习的相关模型工具来预测哪些乘客幸免于难,最后提交结果.从kaggle泰坦尼克生存预测项目下载相关数据. 实施步骤 1.提出问题 什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活? 2.理解数据

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,

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

问卷调查的可靠性分析 一.概念:     信度是指依据測验工具所得到的结果的一致性或稳定性,反映被測特征真实程度的指标. 一般而言,两次或两个測验的结果愈是一致.则误差愈小,所得的信度愈高,它具有下面特性: 1.信度是指測验所得到结果的一致性或稳定性.而非測验或量表本身. .信度值是指在某一特定类型下的一致性,非泛指一般的一致性,信度系数会因不同一时候间.不同受试者或不同评分者而出现不同的结果: .信度是效度的必要条件,非充分条件. 信度低效度一定低.但信度高未必表示效度也高: 信度检验全然依赖

一.直方图上显示曲线图:打开SPSS ----> 导入数据 ----> 描述统计 ----> 分析 ----> 频率 ----> 图表 ----> 直方图(勾上在直方图上显示曲线) 二.检验数据是否符合正太分布 打开SPSS ----> 导入数据 ----> 分析----> 描述统计  ----> 探索 ----> 绘制 ----> 勾上带检验的正太图 三.单因素方差分析(one-way ANOVA),步骤如下图所示: 步骤一:设置组

生存分析指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断,研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法,也称生存率分析或存活率分析.常用于肿瘤等疾病的标志物筛选.疗效及预后的考核. 简单地说,比较两组或多组人群随着时间的延续,存活个体的比例变化趋势.活着的个体越少的组危险性越大,对应的基因对疾病影响越大,对应的药物治疗效果越差. 生存分析适合于处理时间-事件数据,如下 生存时间数据有两种类型: 完全数据 (complete data)指被观测对象从观察起点到出现终点事件所

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量.数据录入.统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标

作为一名需要对课题进行研究的大学生,我在日常学习中经常需要用到spss,虽然老师上课已经初步教了我如何用这个软件,然而,在使用过程中我还是遇到了许多问题.具体来说,就是这个软件在很多地方都不够与时俱进,分析起来存在问题.例如,输入数据后,得到的分析结果表存在很多生涩的专有名词,且没有名词解释,导致初学者拿到一份数据的分析结果,并不知道其含义,这个软件的使用情况对外行人很不友好.我不禁在思考,既然这个软件存在这么多问题,能不能做一些具体的改进呢?例如,现在很火的人工智能,能否运用到与spss相关的

泰坦尼克号获救率数据分析报告,用数据揭露真相. 一,船上乘客生存率分析报告 泰坦尼克号生存率仅有38%的,可见此次事件救援不力,救生艇严重不足,且泰坦尼克号号撞得是冰山,海水冷,没有救生艇,在水里冻死的乘客不少. 二,哪个年龄段存活率最高(青年人(18岁以下),中年人(18到50岁),老年人(50岁以上)) 数据分析:看图我们得到,年轻人获救率最高50%,老年人获救率最低0.39,中年人死亡人数最多.发生生命危险时,自救能力最强的中年人还是起到了中流砥柱的作用.不要再叫猥琐油腻中年男了哦,他们才

本文介绍了什么 ´ 电信级大数据分析典型需求 ´ Vertica数据库特点及与其他数据库对比 ´ Vertica核心技术介绍 ´ 基于Vertica的典型分系统架构简介 电信级大数据分析典型需求 ´ 海量数据存储:年分析数据量达到PB级 Counter数据:各网元收集的统计数据,可用于监控和测量网络性能 MR详单:即手机向网络上报的无线性能测量报告,反映了用户实时无线环境真实情况 CDR数据:呼叫详单记录,由各个接口中与该事件相关的信令综合而成,是对用户在移动网络中的通话.短信.数据业务的事件记

https://www.cnblogs.com/BinbinChen/p/3416972.html 生存分析,维基上的解释是: 生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断,研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法,也称生存率分析或存活率分析. 生存分析的方法也可以用在其他的商业应用中,比如顾客流失,等模型.大概可以从两个方向上去考虑生存分析的研究对象 1. 估计(各期的)生存函数,某个人病人可以活多久(e.g. 5

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  项目合作QQ:231469242 乳腺癌细胞数据,下面脚本解释了一个主成分就解释了0.98以上癌细胞方差,这和随机森林效果类似,spss和python

P<0.05就够了?还要校正!校正!3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载▼   分类: 数理统计 (转  医生科研助手 解螺旋 微信公众号)   当有多组数据要比较时,不管是ANOVA,还是非参的Kruskal-Wallis检验等等,都只能看出整体的几组之间有没有差异.要是有,那么差异在哪里呢?还要做个两两比较才知道.OK,两两比较又要怎么做?有的小伙伴自然而然地会想到,每两组之间做一个T检验不就好了.To naive!这是个吃力不讨好的活,用这样的方式打开T检验会增加

Python 数据分析环境 数据分析领域有很多可选方案,例如SPSS傻瓜式分析工具,SAS专业性商业分析工具,R和python这类需要代码编程类的工具.个人选择是python这类,包括pandas,numpy,matplotlib,sklearn,keras.基于jupyter或者zeppelin作为编程界面,可以用python开发出比较清爽的数据分析报告. 总体来说,jupyter notebook编写的分析结果基本上可以满足要求,但是也有些弊端,例如无法做很好的presentation,虽然

数据分析侠A的成长故事 面包君  同学A:22岁,男,大四准备实习,计算机专业,迷茫期 作为一个很普通的即将迈入职场的他来说,看到周边的同学都找了技术开发的岗位,顿觉自己很迷茫,因为自己不是那么喜欢钻研写代码,而自己又没太多的经验.那年他实习,选择了一家国内一线梯队的电商公司,HR问道想选择什么岗位,而他本人自己也比较困惑,说对数据感兴趣.而恰好那年公司打算成立一个数据部门,就把同学A分配到了市场部的数据组.那时候主管是来自新浪背景的网站分析师.赶上了电商大潮,大家交流的比较多的就是网站分析的P