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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

一文带你了解python opencv中霍夫变换(Hough transform)的常用操作

文章目录前言霍夫直线变换cv2.HoughLinescv2.HoughLinesPskimage.transform.hough_line霍夫直线检测的一个具体应用————地图上的道路检测导入资源并显示图像执行边缘检测使用
3us_ldyr19#22182·2022-12-14 14:46

Jetson Nano（Ubuntu）中yolov5 6.0模型转tensorrt后使用deepstream检测

toolsgstreamer1.0-plugins-goodgstreamer1.0-plugins-badgstreamer1.0-plugins-uglygstreamer1.0-libavlibgstrtspserver
LYiiiiiii·2022-12-13 13:00

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

PostgreSQL最常用的函数-查询(最全)

基本切换和连接$sudo-upostgrespsql列出所有数据库postgres=#\l连接到名为postgres的数据库postgres=#\cpostgres断开postgres=#\qpostgres
huang714·2022-12-13 02:12

javaweb mysql毕业生管理系统_javaweb高校毕业生就业管理系统, springmvc+mysql

实现对高校应届毕业生就业信息进行信息化管理,并基于RBAC模型实现5种角色，实现学习信息管理,毕业就业去向信息录入修改删除,往年数据echarts图表对比的功能运行环境jdk1.8,tomcat8.5,mysql5.6,EclispseEE
SEX专家·2022-12-12 20:05

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

自然语言处理 jieba

主要支持四种分词模式：精确模式全模式搜索引擎模式paddle模式支持繁体分词、支持自定义词典、MIT授权协议安装pipinstalljiebaimportjiebaimportjieba.possegaspseg
幽影相随·2022-12-12 06:31

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

PSM学习感悟

整体流程importpsmatching.matchaspsm#文件路径，文件需要是csv格式，列命名时需注意：干预组的列名为CASE，每个样本id的列名为OPTUM_LAB_ID，且为数字，自变量最好是英文名
女朋友逼我学习·2022-12-11 22:28

H.264笔记整理3

learning120.html需求在移动端做音视频开发不同于基本的UI业务逻辑工作,音视频开发需要你懂得音视频中一些基本概念,针对编解码而言,我们必须提前懂得编解码器的一些特性,码流的结构,码流中一些重要信息如sps
福优学苑@音视频+流媒体·2022-12-11 19:30

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

spss进行主成分分析

什么是主成分分析简而概之,就是一组数据受太多因素影响,选出几个能代表他们的因素,并进行线性组合得到一组比原维度小的因素组合,作为新的因素集用spss操作随手拿出一组数据1.数据统一标准化因为我们得到的原始数据大小
z.q.xiao·2022-12-10 18:55

主成分分析法_SPSS教程（一）|主成分分析法

本期编辑|小谦本期校对|听雨文章来源|医咖会鸣谢作者1、问题与数据某公司经理拟招聘一名员工，要求其具有较高的工作积极性、自主性、热情和责任感。为此，该经理专门设计了一个测试问卷，配有25项相关问题，拟从315位应聘者中寻找出最合适的候选人。在这25项相关问题中，Qu3-Qu8、Qu12、Qu13测量的是工作积极性，Qu2、Qu14-Qu19测量的是工作自主性，Qu20-Qu25测量的是工作热情，Q
weixin_39881859·2022-12-10 18:53

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

HMM模型——隐含马尔科夫模型【详细分析+图】

因俄国数学家马尔可夫而得名.它一般以文本序列数据为输入,以该序列对应的隐含序列为输出.什么是隐含序列序列数据中每个单元包含的隐性信息,这些隐性信息之间也存在一定关联EG：importjieba.possegaspsgtext
365JHWZGo·2022-12-10 14:39

python清华源 断流_8148 8168 中移植live55 出现except rtsp 中途莫名的断流

vlc异常信息如下:packetizer_h264warning:waitingforSPS/PPSpacketizer_h264warning:waitingforSPS/PPSpacketizer_h264warning
weixin_39801465·2022-12-10 07:51

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

【python-sklearn】中文文本处理LDA主题模型分析

数据集和资料：链接：LDA主题模型提取码：rlns数据概览代码：importosimportpandasaspdimportreimportjiebaimportjieba.possegaspsg###
CHRN晨·2022-12-09 01:00

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
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