Spss

SPSS：方差、相关、回归

数据分析流程建立需求：报告（财报、运营报：公司业务框架；过去）、痛点（当下）、未来；建立与统计的关系：y的量化（业务与统计的桥梁），boss关心的指标；X的选择：归因（重要的X→业务；不重要X→非业务）；描述：大数据研究行，小数据研究列；预分析建模：模型判定系数：R2（确定性；随机性）;模型修正评估：R2→小数据；boss→大数据；应用：归因、预测；可视化数据分析俩大方向：对客户的数据挖掘机器学习
Little_mosquito_·2022-12-20 13:37

多项logistic回归系数解释_【SPSS】Logistic回归——消费者点击广告的行为预测

在上篇文章中素言素语Sue：【R语言】Logistic回归——消费者点击广告的行为预测，我们使用R实现逻辑回归的案例，这篇作为姊妹篇，对同一案例使用SPSS工具来实现。
陈总经理·2022-12-20 09:22

Jamovi 教程：比SPSS还好用的统计软件，强烈安利

尽管SPSS很受欢迎，但同时也有一些缺点。例如：①不同分析变量的命名规则不一致(这对于第一次学习统计的学生来说会很困惑)。
茗创科技·2022-12-20 07:36

数学建模：SPSS线性回归分析——逐步回归分析

数学建模萌新学习笔记（实例：基于数据挖掘的财政分析和经济发展策略的模型）针对变量关系研究方法，包括了相关关系研究以及影响关系研究，大致将常用分析方法归纳为：相关分析，线性回归分析，Logistic回归分析，SEM结构方程1.相关性检验为何要进行相关性检验1.目的主要是观察各自变量和Y是否存在非线性关系。比如对于某个x，明显观察到它和y的散点图是一条抛物线。这种情况下需要把平方项加进来。这种情况下，
买菜种菜卖菜·2022-12-19 13:36

Python 在使用variance_inflation_factor 做VIF多重共线性检验时，是否要加入常数项？

用一份数据跑回归，惯例先做了一下多重共线性的检验参考网上的各种教程，大部分都是直接把自变量丢进去就可以出来结果我的代码：但这个结果和我拿spss跑回归得出来的VIF值完全不一样python，只有自变量的
山海漫漫·2022-12-19 12:51

R语言快速绘制多因素回归分析森林图

继续使用我们的乳腺癌数据library(foreign)library(survival)library("survminer")bc<-read.spss("E:/r/test/Breastcancersur
Mrrunsen·2022-12-19 09:35

神经网络模型应用实例SPSS - 典型的神经网络模型 - 神经网络模型的应用

神经网络算法实例说明有哪些？在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。神经网络ART1模型一、ART1
aifans_bert·2022-12-18 18:48

elisa标准曲线怎么做_ELISA标准曲线的绘制方法

用Excell和SPSS的软件能做出来吗？，怎么操作？能一起求出计算公式吗？有没有专门的软件来处理呢？介绍几种？
weixin_39538607·2022-12-17 19:45

用SAS进行聚类分析（代码）----基于我国主要省市综合实力状况进行分析

用SAS进行聚类分析----基于我国主要省市综合实力状况进行分析在学习聚类分析时，最常用的软件有SAS，R，SPSS，而其中SAS的分析过程更为精确，便捷。
坐在树上仰望拉格朗日·2022-12-16 09:40

因子分析以及SPSS实现

因子分析因子分析的相关简介与主成分分析相似，因子分析也是一种降维的方法，因子分析通过研究多维样本矩阵，在样本的多个指标下，提取出适量的因子，使得每个指标可以表示成各个因子的线性组合。假设我们有nnn个样本，ppp个指标，则可以构成大小为n×pn\timespn×p的样本矩阵x=[x11x12⋯x1px21x22⋯x2p⋮⋮⋱⋮xn1xn2⋯xnp]=（x1,x2,⋯ ,xp）x=\begin{bm
Logistic..·2022-12-16 07:57

SPSS时间序列ARIMA、指数平滑法、模型检验分析汽车销量数据

p=30861原文出处：拓端数据部落公众号本文对汽车销量数据进行时间序列数据分析，我们向客户演示了用SPSS的ARIMA、指数平滑法可以提供的内容。
·2022-12-14 22:24

【Python笔记】倾向评分匹配（Propensity Score Matching）实战

文章目录1一个SPSS案例：带你理解PSM2Python实现3R实现1一个SPSS案例：带你理解PSM倾向性评分案例实战Python中的pymatch和R中的Matching，让我们的实施变得相对容易些
阳光快乐普信男·2022-12-14 17:36

kappa一致性检验教程_Kappa系数一致性检验和配对卡方检验SPSS图文详解

kappa系数一致性检验和配对卡方检验SPSS详细操作：一、问题与数据有两种方法可用于诊断某种癌症，A方法简单易行，成本低，患者更容易接受，B方法结果可靠，但操作繁琐，患者配合困难。
且听且说吧·2022-12-14 16:45

卡方检验四格表怎么做_运用SPSS进行医学诊断数据的Kappa一致性检验 ——【杏花开医学统计】...

关注运用SPSS进行医学诊断数据的Kappa一致性检验关键词：SPSS、Kappa导读在医学诊断试验中，经常会遇到将待评价的诊断实验方法的诊断结果与金标准的诊断结果进行比较的情况，或者是将两种不同的诊断方法用于同一样本的诊断结果进行比较
weixin_39839968·2022-12-14 16:44

kappa一致性检验教程_SPSS在线_SPSSAU_Kappa一致性检验

如果研究人员想要考察不同的诊断方法是否在结果上具有一致性；也或者两个医生对于同一病例做出病情判断上是否具有一致性；两个医生对于MRI检验结果的一致性情况；也或者两个评委的打分一致性情况。诸如此类，如果想对比两次数据的一致性情况，此时则需要使用Kappa一致性检验。Kappa一致性检验通常针对于定类数据；如果是定量数据的一致性，可考虑使用相关分析。Kappa一致性检验通常Kappa系数值衡量一致性水
weixin_39956022·2022-12-14 16:44

科学计算机r系数的操作,R语言实现Fleiss’ Kappa系数处理多个观察者一致性检验...

SPSS没有内置操作模块，但可以通过拓展包输出结果。01案例数据我们取irr包中的diagnoses数据集的一部分，截取前三个医生对30位病人的诊断结果，注意这些诊断结果是无序分类变量。
weixin_39974030·2022-12-14 16:44

CSDN ARIMA R语言_R语言实现Fleiss' Kappa系数处理多个观察者一致性检验

SPSS没有内置操作模块，但可以通过拓展包输出结果。Fleiss'kappa系数，可以补充SPSS在一致性检验方面的不足。
weixin_39733805·2022-12-14 16:14

spssχ2检验_一致性检验和配对卡方检验的SPSS实例操作图文详解

一致性检验和配对卡方检验的SPSS实例操作图文详解，配对计数资料的卡方检验。
weixin_39684967·2022-12-14 16:14

spssχ2检验_SPSS详细操作：一致性检验和配对卡方检验

一、问题与数据有两种方法可用于诊断某种癌症，A方法简单易行，成本低，患者更容易接受，B方法结果可靠，但操作繁琐，患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患者，每个患者分别用A和B两种方法进行诊断(表1)，判断两种方法诊断癌症有无差别，A方法是否可以代替B方法。表1进口药和国产药治疗效果二、对数据结构的分析之前介绍过成组设计的列联表，它的行变量和列变量代表的是一个事物的两个不同属性，以我们举过的
weixin_39609503·2022-12-14 16:44

spss分析qpcr数据_SPSS统计分析案例：Kappa一致性系数

SPSS软件的交叉表分析功能，大家更喜欢输出的是卡方检验的结果。殊不知，还有另外一个应用较为广泛而且实用的统计量。它就是kappa系数。
weixin_39602005·2022-12-14 16:13

kappa一致性检验教程_Kappa一致性分析

进行Kappa分析的表格形式：评价两种方法对90例患者检测Hp一致性程度下面讲解如何使用SPSS进行Kap
通远·2022-12-14 16:13

kappa一致性检验教程_一致性检验的几种方式--ICC、kappa、weighted kappa、Kendall

ICC(intraclasscorrelationcoeficient)：用来评价对同一对象的多次测量之间的信度(reliabilityscale)#在SPSS中就是在这个词组里包含ICC检验的。
TG2.0·2022-12-14 16:43

SPSS新手教程—kappa一致性检验

IBMSPSSStatistics中的kappa一致性检验一般用于双向有序分类资料，所谓双向有序分类资料其实是一个用于等级评定的二维列表。比如下图中的将一个考生的答案与标准答案进行对比的二维列表。
nekonekoboom·2022-12-14 16:37

SPSS教程—如何安装加权kappa计算插件

本篇文章借助加权Kappa插件，来为大家介绍如何在IBMSPSSStatistic软件中，安装内部支持的一些插件，通过插件功能，集成更多强大的分析功能。
nekonekoboom·2022-12-14 16:07

SPSS如何进行一致性检验（计算kappa值）

分析——描述统计——交叉表——将变量拖入“行”和“列”框中——点击右侧的“统计”——勾选“kappa”
Unacandoit·2022-12-14 16:34

【卡帕一致性检验（Kappa）】基于SPSS软件实现

1.SPSS操作（1）在“数据视图”中输入数据，其中WB结果包括两类：positive和negative，即可以分别用1和2表示（2）在“变量视图”中主要修改名称和值，其中值是分别用1代表positive
TaoLiang8750·2022-12-14 16:03

matlab f检验,在Matlab中实现Levene方差齐性检验

在Matlab中实现SPSS在独立样本t检验时候先进行的Levene方差齐性检验z1mean=mean(z1);z2mean=mean(z2);z_ave=(sum(z1)+sum(z2))/NN;SS1
weixin_39916758·2022-12-14 15:43

SPSS集成学习算法与聚类分析

集成学习算法概念构建多个分类器来提高综合效能尽管每个分类器的性能可能都比较低下，但此算法通俗来讲就是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。类似于“集群”方法，以数量促成质变。最终，将这些分类器进行汇总取得最终的概括算法模型前提：基分类器之间相互独立（基分类器的数据来源之间不存在强相关就行，相关性越弱性能改善越好）且错误率要低于0.5运行的算法都一样为同质集成，不一样就是异质集成（Bagging、Boostin
翻斗大街翻斗花园胡图图·2022-12-13 07:36

SPSS Modeler——超市商品购买关联分析

摘要关联分析，用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。这种联系反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。超市在运营中保存了交易明细帐数据，考虑根据顾客购买商品的情况，分析商品购买之间的关联，从而为超市提供合理的建议。本次试验主要有两个分析方向，分别是分析商品之间的潜在联系和分析顾客可能还会购买的商品。第
游心于初·2022-12-13 07:36

SPSS决策树和神经网络

决策树常用于解决分类问题，决策树算法就是根据训练数据集，通过一系列的测试问题，从而完成对输出分类目标的进行划分，他首先有一个根节点(只出不进)，然后再有很多的内部节点(一入两出)，内部节点(只进不出)，再到叶子节点及对于任意一个样本数据，有且只有一条规则，与其一一对应，并可以最终输出分类结果，这就是决策树。决策树如果要利用的话，有两个步骤，分别是决策树的生长与决策树的剪枝，决策树的生长就是为决策树
翻斗大街翻斗花园胡图图·2022-12-13 07:36

SPSS卡方检验笔记

卡方检验基础1.如果有加权记得加权2.适用于分类变量与分类变量的情况3.行变量就是自变量，列变量就是因变量4.卡方检验只会揭示变量和变量间有关系，但不会说明具体是哪些变量，所以需要事后两两比较。且配对卡方需要进行人为的卡方分割(人为手动的两两比较)5.仅渐进法：系统默认设置，表示显著性水平的计算基于渐进分布假设。渐进方法要求足够大的样本容量，如果样本容量偏小，该方法将会失效。蒙特卡洛法：一般用于不
翻斗大街翻斗花园胡图图·2022-12-13 07:05

spss线性回归

连续性变量与连续性变量之间，就有使用线性回归或者是相关相关表示的是两个变量之间或者是多个变量之间相关关系的方向和强弱关系如果我们想要知道两个变量或者多个变量之间具体的关系，那么我们就要使用回归。处理一个连续性变量与一个连续性变量之间的关系的时候，可以采用简单线性回归。如果是多个连续性变量则需要采用多重线性回归。如果其中有一个变量是分类变量的话，那么我们则需要进行logistic回归。如果这是二分类
翻斗大街翻斗花园胡图图·2022-12-13 07:05

SPSS MODELER笔记1----数据基本处理和整体方法概念

基本思路统计挖掘模型是利用一个或多个输入变量，一般也被称为自变量，通过你和适当的关系式来预测目标变量也被称为因变量的方法。误差往往在模型当中也包含了随机误差项，它是指在测试过程中因诸多因素随机作用而形成的，具有不可抵抗性的误差。生成因素十分复杂，由于不可知，因此只能估计。这个属于不可约误差。另一个误差则是可约误差，它可以通过不断的对模型的优化降低。所以，可约误差与不科学误差决定了模型的精确度。数据
翻斗大街翻斗花园胡图图·2022-12-13 07:05

SPSS 时间序列

SPSS(十九)SPSS之时间序列模型（图文+数据集）_路易三十六的博客-CSDN博客_spss时间因果建模前序：spss无法自动识别时间序列数据，所以必须要对时间序列数据进行处理。
翻斗大街翻斗花园胡图图·2022-12-13 07:05

Matlab重复测量的方差分析,两因素重复测量方差分析，史上最详细SPSS教程！

原标题：两因素重复测量方差分析，史上最详细SPSS教程！一、问题与数据研究者想知道短期(2周)高强度锻炼是否会减少C反应蛋白(C-ReactiveProtein,CRP)的浓度。
sunlee0520·2022-12-13 07:04

T检验三种方法的区分

之前的文章中SPSSAU已经给大家详细地介绍了方差分析，之后收到的一些反馈以及日常的答疑中，我们发现关于T检验三种方法的区分还有很多小伙伴搞不清楚，下面就结合着具体案例详细聊聊T检验的那点事。
三世·2022-12-13 07:33

t检验，单因素方差和相似非参数检验-IBM SPSS 第六版第9章译文

本部分译文目的是尽量避免在使用SPSS时，知其然不知其所以然，或者甚至是不尽知其然的情况，在分析时经常会被问到该用什么哪种检验，就自行翻译一下这本书的第9章。
Siemer·2022-12-13 07:01

数学建模之SPSS应用——分类预测（决策树）

一、区分分类&预测前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。二、常见算法（1）决策树算法核心问题有两个：第一，决策树的生长，也即利用训练样本集完成决策树的建立过程。第二，决策树的剪枝，也即利用测试样本集对所形成的决策树进行精简。（2
Jxufe渣渣斯·2022-12-13 07:00

大数据分析与应用（中级） 数据挖掘概念及流程

简述常见的分类算法1.关联规则算法4类划分方式：2.聚类：3.分类：4.回归分析：6.选择数据挖掘工具时需要考虑的因素7.常用的数据挖掘工具1.机器学习PAI：2.SAS3.Stata4.Python5.IBMSPSSModeler6
长岛山没有雪·2022-12-13 07:30

SPSS各实验概念的区分

连续性变量与连续性变量----t检验关于基本统计量指标（集中趋势，离散趋势，分布形状等）需要使用t检验。t检验有数量的要求，只有一个自变量和一个因变量才可以使用t检验。它分为以下几类：A.单样本t检验，一个已知总体和一个已知部分以及其所属总体。B.两独立样本t检验，两个已知的样本以及从属的两个总体。C.配对样本t检验，经过配对（按某些条件进行匹配）后的两个样本连续性变量与连续型变量----f检验关
翻斗大街翻斗花园胡图图·2022-12-13 07:00

用 Python 检验时间序列的平稳性

在做时间序列分析时，我们经常要对时间序列进行平稳性检验，而我们常用的软件是SPSS或SAS，但实际上python也可以用来做平稳性检验，而且效果也非常好，今天笔者就讲解一下如何用python来做时间序列的平稳性检验
Python中文社区·2022-12-13 07:00

logistic回归 如何_Logistic回归分析之二元Logistic回归

在研究X对于Y的影响时，如果Y为定量数据，那么使用多元线性回归分析(SPSSAU通用方法里面的线性回归)；如果Y为定类数据，那么使用Logistic回归分析。
weixin_39654058·2022-12-12 20:13

python绘制聚类分析树状图

MATLAB、SPSS等商业软件包中具有聚类分析相关功能，在普通web编程中需要直接在我们程序中使用聚类分析又不想使用商业软件，python的plotly库是一个不错的选择。
呐喊6510·2022-12-12 11:14

用lifelines进行生存分析【Python版】

开篇语生存分析在医学研究中占有很大的比例，而且进行生存分析时，多用R语言、SPSS等工具进行生存分析，用python进行生存分析不多。
吖查·2022-12-11 22:31

python倾向匹配得分_在SPSS软件中实现1:1倾向性评分匹配(PSM)分析

谈起临床研究，如何设立一个靠谱的对照，有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性，简单说就是对照组除了研究因素外，其他的因素应该尽可能和试验组保持一致，随机是最理想的策略！通过随机化，让两组间具有更好的可比性。然而，并不是所有这场合都能实现随机，尤其是回顾性研究，事实已经发生了，就很难再进行随机处理了。因此，很多观察性研究，分组间不均衡是最常见的现象。面对分组不均衡，基线
weixin_39953102·2022-12-11 22:30

python倾向匹配得分_临床研究的最后一道防线（四）：倾向性评分匹配PSM在Python的实现...

临床研究的最后一道防线（四）：倾向性评分匹配(propensityscorematching,PSM)在Python的实现No.25介绍了SPSS实现倾向性评分匹配(propensityscorematching
weixin_39968319·2022-12-11 22:30

数学建模学习笔记（清风）——时间序列分析

目录基础部分：适用范围：具体步骤：Spss给出的时间序列分析模型种类：（指数平滑模型）注意事项：基础部分：适用范围：主要用于短期的时间序列数据的预测，也可用于描述过去，分析规律、预测未来具体步骤：1、作时间序列图
SELF...DISCIPLINE·2022-12-11 15:25

【转载】spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/73645968之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》，主要是预测即将被ST的股票，虽然有些标题党，但是还有有一些参考价值的。文章中使用了净利润指标来对可能成为ST的股票进行排雷，那么是否有其他指标可以用机器学习的方法对该问题进
Xiami1991112·2022-12-11 13:32

python 多分类有序logit模型_有序多分类Logistic回归，我见过的最详细SPSS教程！

有序多分类Logistic回归，我见过的最详细SPSS教程！
weixin_39673972·2022-12-11 11:06

使用spss做各种相关性分析的方法和步骤

目录数据类型相关性分析的方法用spss操作卡方检测Eta检测皮尔逊(Pesrson)检测Spearman(斯皮尔曼)数据类型先说明spss里的三种数据类型,可以在数据视图|测量那里看到分别是1.标度型(
z.q.xiao·2022-12-11 05:34
上一页 17 18 19 20 21 22 23 24 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他