数据分析资料

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1、回归分析1.回归分析的主要内容为：①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最企三遞法。②对这些关系式的可信程度进行检验。③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系巾，判断哪个(或哪些)自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型屮，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。在回归分析中，把变

2、量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用丫表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。2.回归分析研究的主要问题是：(1)确定丫与X间的定量关系表达式，这种表达式称为冋归方程；(2)对求得的回归方程的可信度进行检验；(3)判断自变量X对因变量Y冇无影响；(4)利用所求得的回归方程进行预测和控制。3.冋归分析步骤：(1)确定回归方程中的解释变量和被解释变量。(2)确定回归模型根据函数拟合方式，通过观察散点图确定应通过哪种数学模型来描述冋归线。如果被解释变量和解释变量之间存在

3、线性关系，则应进行线性回归分析，建立线性回归模型；如果被解释变景和解释变景之间存在非线性关系，则应进行非线性回归分析，建立非线性回归模型。(3)建立回归方程根据收集到的样本数据以及前步所确定的回归模型，在一定的统计拟合准则下估计岀模型屮的各个参数，得到一个确定的回归方程。(4)对回归方程进行各种检验由于回归方程是在样本数据基础上得到的，回归方程是杏真实地反映了事物总体间的统计关系，以及回归方程能否用于预测等都需要进行检验。1.拟合优度检验（可决定系数）2.t检验和F检验（P值），模型整体和各自变量系数（5）利用回归方

4、程进行预测。1.t检验和F检验的关系？一元线性回归里t检验和F检验等价，但在多元线性回归里，t检验可以检验各个回归系数显著性，F检验用来检验总体回归关系的显著性。t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性，而F检验则能用作检验整个凹归关系的显著性。各解释变量联合起来对被解释变量冇显著的线性关系，并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有敁著的线性关系。在一般情形下，t检验与F检验的结果没有必然联系;但当解释变量之问叫叫不相关吋，若所冇解释变量的系数均通过t检验，那么回归方程也能通过F检验。1.聚类与分类的不同在于，

5、聚类所要求划分的类是米知的。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-屮心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包屮，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实

6、例，需要由聚类学算法自动确定标记，而分类学＞」的实例或数据对象冇类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工兵获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进-步地分析。聚类分析还可以作为其

7、他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。2聚类方法特征：（1）聚类分析简单、直观。(2)聚类分析主耍应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析；(3)不管实际数据中是否真止存在不同的类别，利用聚类分析都能得到分成若干类别的解；(4)聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变暈，增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。(5)研究者在使用聚类分析时极特别注意可能影响结采的各个因素。(6)异常值和特殊的变量对聚类宥较大影响当分类变景的测景尺度不一致时，

8、需耍事先做标准化处理。3聚类分析缺点：(1)自动发现和告诉你应该分成多少个类——属于非监督类分析方法(2)期望能很清楚的找到大致相等的类或细分市场是不现实的；(3)样本聚类，变量之间的关系需要研究者决定；(4)不会自动给出一个最佳聚类结果；我这里提到的聚类分析主嬰是诱系聚类(hierarchicalclustering)和快速聚炎(K-mean