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主成分分析——SPSS实操

主成分分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。注意：只有在指标个数特别多，且指标之间存在很强的相关性时，才能用主成分分析。（否则做出来效果不好）主成分的特点：主成分个数远远少于原有变量的个数主成分能够反映原有变量的绝大部分信息：因子并不是原有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果。主成分之间应该互不相关：通过主成分分析得出的新综合指标（主成分）之间互不相关，由此解决多重共线性的

野禾667·2022-12-10 18:21

SPSS 特征筛选、主成分回归

小数据→y：连续性变量→x：6个以内→理论→验证→统计分析；大数据→y：分类变量→x：15个以内→探索→数据挖掘；一、X的选择流程业务（业务专家）：运营报告→年度报/季度报总是提到的字段→非常重要的变量；相关：求xi与y相关系数→降序排序→底部30%删除→非常不重要的变量；共线性：求x与x之间的相关系数→删除相关性较高的变量→比较重要的变量；建回归：分部门建立y与x回归（运营报告页数决定部门重要性

Little_mosquito_·2022-12-10 18:21

主成分分析法确定权重

网上很多教程都是用spss计算权重，这里主要讲利用python通过主成分分析法确定权重。

茶哩·2022-12-10 18:21

使用python进行数学建模系列1 读表格 +简单处理+ 画图简单入门代码可直接运行

--没人能逃过真香定律数学建模工具有很多种选择,有功能及其matlab,R语言,SPSS,Lingo等等,他们在不同领域各有擅场,但为什么极力推荐用python呢?

m0_62579137·2022-12-10 01:12

spss 实用回归分析多元线性回归模型研究货运总量与工业总产值4.8题

4.8(1)计算y,X1,X2,X3的相关系数矩阵分析>-相关>-双变量>-拖入变量>-其他保持默认输出结果相关性货运总量工业总产值农业总产值居民非商品支出货运总量皮尔逊相关性1.556.731*.724*Sig.（双尾）.095.016.018个案数10101010工业总产值皮尔逊相关性.5561.113.398Sig.（双尾）.095.756.254个案数10101010农业总产值皮尔逊相关性

别宝贝·2022-12-09 20:11

多元统计分析实验-聚类分析

1、使用SPSS软件对图3数据采用系统聚类法进行分析；2、用python语言

無垠·2022-12-09 20:38

聚类分析实验

①使用SPSS

Xin Deng·2022-12-09 20:30

SPSS进行倾向评分逆概率加权（IPTW）

基于PS（倾向评分）的IPTW法首先由Ｒosenbaum作为一种以模型为基础的直接标准化法提出，属于边际结构模型。简单来说，就是把许多协变量和混杂因素打包成一个概率并进行加权，这样的话，我只用计算它的权重就可以了，方便了许多。那么，如何将多个协变量的影响用一个倾向评分值来表示呢?即如何估计倾向评分值呢?根据Rosen-baum和Rubin的定义:倾向评分值为在给定一组协变量(Xi)条件下，研究对象

天桥下的卖艺者·2022-12-09 18:44

IBM SPSS Modeler分类决策树C5.0模型分析空气污染物数据

本文将使用IBMSPSSModeler进行实践，介绍决策树在空气污染预测领域的实践案例。相关视频分类预测模型的构建流程，具体步骤如下：（1）数据处理：审核数据，过滤掉含有缺失值的数

拓端研究室TRL·2022-12-08 10:42

皮尔逊相关系数_SPSS篇——皮尔逊相关

你开心，所以我开心，这个是不是传说中的相关性呢？哈哈，不开玩笑了。现在认真地来介绍下相关关系和相关分析的概念。顾名思义，相关关系就是两个或两个以上的变量之间相互依存的关系，而相关分析也就是针对相关关系的一种分析方法。为了更直观地理解，就用方程的形式呈现。那么就会有：①y=ax+b②y=a1x1+a2x2+b③y=a1x1+a2x2+······+b④y=ax2⑤y=lnx以上方程的共性：都是研究y

weixin_39760065·2022-12-07 16:10

SPSS实战：多因素方差分析（以随机区组设计为例）

SPSS：多因素方差分析方差分析多因素方差分析多因素方差分析的原理多因素方差分析的SPSS操作==step1==建立数据文件==step2==命令选项==step3==选择变量==step4==进行相应的设置

姚巨龙·2022-12-07 13:39

实例演示R语言制作限制性立方条图

我们先导入包，导入数据library(foreign)library(rms)bc<-read.spss("E:/r/test/B

天桥下的卖艺者·2022-12-07 13:30

【数学建模常用模型】无监督学习篇

今天我们主要介绍聚类分析和关系规则这两种常用方法，除此之外应用较为广泛的还有纬度缩减（如主成分分析、因子分析等降维方法，使用spss、matlab软件均可较为方便地实现，这里就不再赘述）。

数模乐园—分享官·2022-12-07 12:01

SPSS 初步介绍

Mdeler概述SPSSModeler基本认识IBMSPSSModeler是一组数据挖掘工具，通过这些工具可以采用商业技术，快速建立预测性模型，并将其应用于商业活动，从而改进决策过程。

墨风@@丘比特·2022-12-07 11:25

SPSS Modeler回归模型结果的详细解读分析（判断模型效果、是否需要调整）

回归模型的参数设置1，在回归模型前设置类型，角色分配：1个目标，多个输入，无关的数据角色选择“无”；2，在【字段】中选择使用预定角色；3，在【模型】中按需求选择建模方法；可参考SPSS回归节点四种建模方法的原理注

慕霁·2022-12-07 07:24

数据分析的基本流程

常用的数据分析工具有Excel、SPSS、R语言、Python语言。我们采用的则是Python语言。2、明确目的“如果给我1个小时解答一道决定我生死的问题，我会花55分钟来弄清楚这道题到底是

跟着蜗牛学Python·2022-12-06 14:55

任雪松多元统计分析书中的数据_「SPSS数据分析」SPSS判别分析的操作及应用（1）一般判别分析...

SPSS判别分析判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。

weixin_39804523·2022-12-05 12:59

基于matlab的fisher线性判别及感知器判别_SPSS 判别分析

一、定义判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。二、判别分析的一般形式y=a1x1+a2x2+……+anxn（a1为系数，Xn为变量）。事先非常明确共有几个类别，目的是从已知样本中训练出判别函数三、前提假设（有点类似多重回归分析）1.各自变量为连续性或有序分类变量2.自变量和因变量符合线性假设3.各组的协方差矩阵相等，类

weixin_39588104·2022-12-05 12:29

贝叶斯判别python_SPSS分析技术:判别分析

在数据处理中，有这样一种情况：现在已经有若干样本被正确地分类了，但不清楚分类的依据是什么。同时，未来还会有大量的未被分类的样本，需要按照上述规则判定这些样本的所属类别。为此，需要根据已被正确分类的样本及其属性，进行数据分析，找出影响样本归类的关键因素，甚至获得一个判定系数；然后依据判定系数，对未来样本进行判别。判别分析是为了解决未来个案归属问题而提出的一种数据分类技术，它基于已有的分类个案寻求有效

weixin_39581099·2022-12-05 12:59

spss神经网络_神经网络在spss中的实现

(2)分区处可以看到spss对于样本训练集和测

亲爱的达布幽·2022-12-05 12:57

spss进行判别分析步骤_spss判别分析结果解释_spss判别分析案例详解

spss进行判别分析步骤_spss判别分析结果解释_spss判别分析案例详解1．DiscriminantAnalysis判别分析主对话框如图1-1所示图1-1DiscriminantAnalysis主对话框

weixin_30371875·2022-12-05 12:27

SPSS--数据分析模型汇总

描述性统计分析频数分析通过频数分析可以得到详细的频数表以及平均数、最大值、最小值、方差、标准差、极差、平均数标准误、峰度系数、偏度系数等描述统计值，还可以得到合适的统计图。分析-描述统计-频数描述性分析计算并输出各种描述性指标。特色：可得到原始数据转化成的标准化取值，并且可以将标准化值以变量的形式存储。分析-描述统计-描述探索分析一种对资料的性质、分布特点完全不清楚的情况下对变量进行更加深入研究的

一蓑烟雨紫洛·2022-12-05 12:27

R数据分析：扫盲贴，什么是多重插补

好多同学跑来问，用spss的时候使用多重插补的数据集，怎么选怎么用？是不是简单的选一个做分析？今天写写这个问题。

公众号Codewar原创作者·2022-12-05 12:56

【SPSS】包含多元线性回归、聚类分析、判别分析、主成分、相关系数、非参数秩检验的spss使用方法，含有相关例题，可以解决“数学建模”中数据建模的大部分问题

记录《多元统计分析》关于spss软件的使用，本篇教程不涉及具体模型的推导，通过例题来带领大家入门spss软件，学习软件基本的使用，解决常见数模问题。

mossloo·2022-12-05 12:23

利用SPSS对变量进行分组转换结合方差（U）检验轻松做出SCI表一

利用SPSS对变量进行分组转换结合方差（U）检验轻松做出SCI表一SCI里常见这样的表格一，表明人群基线资料，通常都是分段表示，可这样的表格是怎么做出来的呢？

天桥下的卖艺者·2022-12-05 12:52

聚类分析在SPSS上的实现与结果分析——基于SPSS实验报告

实验目的通过本次实验学习聚类分析在SPSS软件中的具体操作方法，包括系统聚类法和K-means聚类这两种方法，同时根据实验目的自己判断方法的适用情况选取最优方法完成聚类分析达到聚类的目的，并做出综合的评价

big_sheep33·2022-12-05 12:22

判别分析在SPSS上的实现与结果分析——基于SPSS实验报告

实验目的通过本次实验学习判别分析在SPSS软件中的具体操作方法，依据变量的各个特征来对变量进行分组，与聚类分析不同的是判别分析对于类别是已知的。

big_sheep33·2022-12-05 12:19

线性回归分析

①用SPSS软件

Xin Deng·2022-12-05 12:46

R语言进行随机抽样、分层抽样和系统抽样

最近在进行一项哨点监测项目，需要对监测点乡镇、学校和医疗机构分别进行人口规模排序的系统抽样、学校类别的分层抽样以及随机抽样，对比spss、excel后发现R语言中的sampling包能够得到较好的实现，

寻小宁·2022-12-05 11:49

两阶段最小二乘法_使用2SLS进行二阶最小二乘法分析

为了方便操作，SPSS提供了专门的对话框界面。本次分析同样选取人口背景资料对收入的影响的案例。案例分析目的为研究年龄、受教育年限对收入水平有无影响。

weixin_39939918·2022-12-05 11:15

两阶段最小二乘法TSLS案例分析

上文中对两阶段最小二乘法做了基本介绍（SPSSAU：一文读懂内生性问题之两阶段最小二乘法TSLS），本文将通过案例说明具体操作步骤。

spssau·2022-12-05 10:10

一文读懂内生性问题之两阶段最小二乘法TSLS

产生内生性问题的原因通常在三类，分别说明如下：内生性问题的判断上，通常是使用Durbin-Wu-Hausman检验（SPSSAU在两阶段最小二乘回归结果中默认输出），当然很多时候会结合自身理论知识和直观专业

spssau·2022-12-05 10:40

数学建模——数据分析方法

一、常见数据分析软件Excel（office三件套之一）、R语言、Eviews、origin(图形分析工具)、SPSS（统计分析与数据挖掘）MATLAB（墙裂推荐）、python（墙裂推荐）、SAS二、

ZeroRains·2022-12-04 12:21

两组回归系数差异检验_调节效应检验中的回归系数差异检验

具体检验方法如下:使用公式辅以SPSS拆分数据算出相应数值，就可以算出t或Z，然后以1.96为临界值即可判断调节效应是否显著。

weixin_39747595·2022-12-04 11:11

2021年，如何安装ggplot2？

Excel2019，SPSS也都能画，但是图的效果或多或少都有些不满意，于是想用R语言来试试效果，发现需要用到ggplot2这个安装包。

亮亮亮亮liang·2022-12-04 02:05

SPSSPRO软件中定类定量分别是什么含义？

以下面数据数据为例，导入SPSSPRO软件模糊综合评价-熵权法我们在我的数据中查看显示如下。这时，定类表示第一列属性，定量表示针对属性的评价得分。

阿鱼干·2022-12-03 22:10

spss之协方差分析

1.协方差分析数据协方差分析的目的：将无法或很难控制的因素作为协变量，在排除协变量影响下分析控制变量对观测变量的影响。本组数据将学生分为三组，分别为传统教学、线上教学方式以及vi教学方式对初一级部地理成绩的影响。从图中可以得知学习动机显著性为0.0006＞0.05，组别为0.0004＜0.05所以学习动机、初始成绩（不同的教学方式）为主要的影响学生成绩的因素。由上图可知，组别1比组别3低10.43

xiaoyuji_·2022-12-03 17:15

R语言数据分析笔记——t检验（含正态性检验和方差齐性检验在SPSS和R语言中的操作&t检验（单样本、双独立样本、配对样本）在Excel、SPSS、R语言中的操作）

前言：本文为个人学习笔记，为各大网站上的教学内容之综合整理，综合整理了①假设分析的基础知识、②正态性检验和方差齐性检验在SPSS和R语言中的操作、③t检验（单样本、双独立样本、配对样本）在Excel、SPSS

Sean1014·2022-12-03 16:01

R语言数据分析笔记——方差分析（单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析）在Excel、SPSS、R语言中的操作）

前言：本文为个人学习笔记，为各大网站上的教学内容之综合整理，综合整理了①方差分析的基础知识、②方差分析（单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析）在Excel、SPSS、R语言中的操作），尽量标明出处

Sean1014·2022-12-03 16:58

SPSS Modeler 逐步回归分析（指南第九章）

在回归分析中，并不是所有自变量都是有效的，或者说都能对因变量有显著的影响，因此，今天，小编和大家一起学习如何在回归分析的过程中对变量进行筛选。为了更高效地找出最优模型，可以采用逐步回归法。主要分为前进法、后退法以及逐步回归法。前进法：逐步增加变量的过程。后退法：逐步减少变量的过程。逐步回归法：前进法在引入变量后无法再剔除，后退法在剔除变量后无法再被引入。逐步回归对前进法进行了改进，每当回归方程引入

Yomi JIN·2022-12-03 13:23

SPSS回归节点四种回归方法的原理

本文仅介绍回归方法原理，回归模型结果详见：SPSSModeler回归模型结果的详细解读1进入法设置的输入字段全部加入模型2步进法（逐步法）①从输入字段中，挑选影响最大的变量加入模型；②再评估模型包含中的变量

慕霁·2022-12-03 13:23

spss 回归分析

目录简单线性回归1.根据预测目标，确定自变量和因变量2.绘制散点图确定相关性3.估计模型参数，建立线性回归模型4.对回归模型进行检验5.利用回归模型进行预测多重线性回归1.根据预测目标确定自变量因变量2.绘制散点图，确定回归模型3.估计模型参数，建立线性回归模型4.模型检测5.利用回归模型进行预测简单线性回归一个自变量1.根据预测目标，确定自变量和因变量‘广告费用’作为自变量，‘销售额’作为因变量

木下瞳·2022-12-03 13:23

面板回归分析操作步骤

本文简单介绍下，使用SPSSAU进行面板数据回归分析步骤。一、数据格式下图中，展示的就是一个面板数据的例子。数据为9个地区2008~2018共11年的各项经济指标数据。

bingbangx·2022-12-03 13:53

SPSS-相关性和回归分析（一元线性方程）案例解析（转）

下面用SPSS采用回归—线性分析的方式来分析一下：居民总储蓄和“居民总消费”情况是否具备相关性，如果具备相关性，那相关关系的密切程度为多少。下面以“居民总储蓄”和

dihong0615·2022-12-03 13:53

spss回归分析

回归分析对数据有要求1.要求残差服从正态分布2.要求变量之间不存在多重共线性3.要求不存在序列相关等等只有当数据满足这些条件，得到的回归分析结果才是可靠的所以光得到回归结果还不够1.统计—勾选共线性诊断德宾沃森检验（DW检验）用于检验变量间是否存在序列相关，一般是时间序列数据需要勾选这个诊断2.对残差的诊断：绘制正态概率图，检验残差是否服从正态分布因变量：标准化残差，自变量：标准化预测值勾选正态概

lingboboo·2022-12-03 13:53

SPSS基础操作(一)：用幂指数型的权函数建立加权最小二乘回归方程

1、【分析】—【回归】—【权重估计】2、添加因变量、自变量、权重变量，然后点击【确定】可以自己该变幂的范围3、得到的幂值，即m=1.54、【转换】—【计算变量】5、目标变量中输入w，填入数字表达式，然后点击【确定】(提示：权函数为w=1/x**m)6、然后出现此界面7、【分析】—【回归】—【线性】8、添加因变量、自变量、和WLS权重，然后点击【确定】9、观察系数，如图，得到加权最小二乘回归方程，即

淋了一场雨·2022-12-03 13:23

spss分析方法-对应分析（转载）

spss分析方法-对应分析（转载）对应分析也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。对应分析法是在R型和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法。

Laoacai·2022-12-03 13:22

spss分析方法-信度分析（转载）

信度分析方法是分析问卷的主题是否符合调查者的要求和调查数据可靠性的专用统计方法。下面我们主要从下面四个方面来解说：实际应用理论思想建立模型分析结果一、实际应用我们在进行社会调查研究时，一般采用调查问卷的形式进行。在对调查问卷的结果展开统计分析之前，必须对其信度加以分析，只有信度在相关研究可以接受的范围之内时，问卷统计结果才是有价值的，才有进一步进行分析的必要，所以，信度分析对于调查研究的意义是非常