統計學第四次學習 線性迴歸 在統計學中，線性迴歸(Linear Regression)是利用稱爲線性迴歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間關係進行建模的一種迴歸分析。這種函數是一個或多個稱爲迴歸係數的模型參數的線性組
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變分貝葉斯很好的學習材料，供大家參考：Variational Bayes(http://www.blog.huajh7.com/variational-bayes/)
文章目錄一、簡介1.1 內生變量與外生變量1.2 VAR模型概念1.3 VAR模型結構1.4 VAR模型的特點二、模型的定階（滯後階數檢驗）三、模型的係數估計四、單位根檢驗五、格蘭傑因果檢驗六、脈衝響應分析七、方差分解 一、簡介
今天看論文的時候又看到了協方差矩陣這個破東西，以前看模式分類的時候就特困擾，沒想到現在還是搞不清楚，索性開始查協方差矩陣的資料，惡補之後決定馬上記錄下來，嘿嘿~本文我將用自認爲循序漸進的方式談談協方差矩陣。 統計學的基本
前言 先做單位根檢驗，看變量序列是否平穩序列，若平穩，可構造迴歸模型等經典計量經濟學模型；若非平穩，進行差分 當進行到第i次差分時序列平穩，則服從i階單整（注意趨勢、截距不同情況選擇，根據P值和原假設判定）。 若所有檢驗序列均服
前言 檢驗多個總體均值是否相等，通過分析察數據的誤差判斷各總體均值是否相等 相關概念： 因素或因子(factor)：所要檢驗的對象，要分析行業對投訴次數是否有影響，行業是要檢驗的因素或因子 水平或處理(treatment)：因素
引入 什麼是生存分析 生存分析是對生存資料的分析。所謂生存資料是指描述壽命或者一個發生時間的數據。通過對某一具有相同特質的羣體進行數據分析，我們可以得到這類人活過一定時間的概率。這就叫做生存分析。一個人的生存時間長短與許多因素有關
數據格式，直接影響着分析結果是否準確。小編最近也收到一些關於“數據格式”的提問，不知道自己的數據應該整理成什麼格式上傳分析？ 正好在這裏統一分享幾種常見的數據格式，包括問卷數據、實驗數據、時序數據、面板數據以及一些特殊數據格式。希望今
主成分分析是一種濃縮數據信息的方法，可將很多個指標濃縮成綜合指標（主成分），並保證這些綜合指標彼此之間互不相關。可用於簡化數據信息濃縮、計算權重、競爭力評價等。 一、研究背景 某研究想要了解各地區高等教育發展水平的綜合排名。從中選取3
Kaplan Meier，是一種單因素生存分析。它可用於研究1個因素對於生存時間的影響，在醫療領域中使用廣泛。 一、案例說明 當前某研究人員擬觀察一種新型癌症藥物的療效情況，首先將100名癌症患者隨機分成兩組，對照組使用傳統治療方式，實驗
目錄 第1點，數據類型 第2點，基礎描述 第3點，數據質量 第4點，差異關係 第5點，影響關係 第6點，深入影響關係 總結 在上篇文章中，我們一起學習瞭如何掌握正確的數據處理思維（文章鏈接：https://mp.csdn.net/co
目錄 第一部分 SPSSAU分析自動出圖 第二部分 作圖思路X和Y 第三部分 可視化圖的正確使用 第四部分 特殊統計圖處理 第五部分 SPSSAU可視化圖樣式設置 本文章爲SPSSAU數據分析思維培養的第4期文章。 前3期內容分別講述
原創 J 數據科學家聯盟 4天前 目錄 0前言 1 Z 檢驗 1.單樣本 Z 檢驗 2.雙樣本 Z 檢驗 2 T 檢驗 1.單樣本 T 檢驗 2.雙樣本 T 檢驗 3 比例檢驗 1.單比例檢驗 2.雙
書的名字來源於統計學史上著名事件，也就是假設檢驗的原型：費希爾對一位聲稱自己能夠分清午茶是先加奶還是先加茶。 書的主要內容不是統計學的各種公式，而是各種公式、定理的來由，以及其發現者的故事。 簡單地，做一下今天所看內容的筆記： 卡爾·皮爾
