前面我们说过二分类Logistic回归模型，但分类变量并不只是二分类一种，还有多分类，本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型。多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型一、有序多分类Logistic回归模型 有序多分类 ...
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2016-07-23 20:53:49
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在做logistics回归之前，我们要先对你要做预测的变量做个相关分析，找出和你因变量相关的自变量。我这里就不做了，直接用我处理之后的数据。 打开我们要分析的数据，单击“分析”，选择“回归”，然后选择“二元Logistics回归”，弹出下面的界面，如图： 把是否购买移到因变量框里面去，把消费金额和消 ...
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2016-07-21 00:34:41
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判别分析作为一种多元分析技术应用相当广泛，和其他多元分析技术不同，判别分析并没有将降维作为主要任务，而是通过建立判别函数来概括各维度之间的差异，并且根据这个判别函数，将新加入的未知类别的样本进行归类，从这个角度讲，判别分析是从另一个角度对数据进行归类。判别分析由于要建立判别函数，因此和回归分析类似， ...
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2016-07-19 23:42:47
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传统的典型相关分析只能考虑变量之间的线性相关情况，且必须为连续变量，而我们依然可以使用最优尺度变换来拓展其应用范围，使其可以分析非线性相关、数据为分类数据等情况，并且不再仅限于两个变量间的分析，虽然具体算法非常复杂，但是过程却只要两步，首先对变量进行最优尺度变换，然后对其进行典型相关分析。我们还是以 ...
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2016-07-12 23:23:11
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一些概念性的知识点我这里没有写，直接放个例子在这里。 第一步： 定义日期标示量： 打开数据文件，单击"数据"，选择"定义日期和时间"，弹出"定义日期"对话框， 数据中的起始时间就是数据文件里面的单元格第一个时间，我的第一个是1997年8月，每行表示的是月度销售量，因此，需要从"定义日期"对话框的左侧 ...
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2016-07-12 22:56:58
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我们知道主成分分析是一种降维方法，但是其本质上只是一种矩阵变换的过程，提取出来的主成分并不都具有实际含义，而这种含义往往是我们所需要的，接下来的因子分析可以解决这个问题因子分析可以看做是主成分分析的推广，而主成分分析也可以看做是因子分析中提取因子的一种方法，二者很多时候非常相像，但是也有一些不同，二 ...
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2016-07-10 23:28:10
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我们在分析问题的时候，为了准确全面的反映问题，常常收集很多变量，这些变量之间往往具有相关性，导致存在大量的重复信息，直接使用的话，不但模型非常复杂，而且所引起的共线性问题会使模型准确度降低。对此，我们经常使用主成分分析对数据进行处理，主成分分析是考察多变量间相关性的一种多元统计分析方法，基本思想是： ...
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2016-07-09 23:43:33
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在市场研究中，有一种分析是研究消费者态度或偏好，收集的数据是某些对象的评分数据，这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现，也就是一种距离，距离近的差异性小，距离远的差异性大。而我们的分析目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况，此时由于数据的组成形式不一样，因此不能使用对应分析，而需要使 ...
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2016-07-08 19:57:05
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卡方检验只能对两个分类变量之间是否存在联系进行检验，如果分类变量有多个水平的话，则无法衡量每个水平间的联系。对此，虽然可以使用逻辑回归进行建模，但是如果分类变量的水平非常多，就需要分别设定哑变量，这样对于操作和解释都非常繁琐。而对应分析则是专门解决上述问题的方法，它特别擅长对两个分类变量的多个水平之 ...
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2016-07-07 00:43:32
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测量最常用的是使用问卷调查。信度分析主要就是分析问卷测量结果的稳定性，如果多次重复测量的结果都很接近，就可以认为测量的信度是高的。与信度相对应的概念是效度，效度是指测量值和真实值的接近程度。二者的区别是：信度只是描述测量工具的准确性，而效度描述测量工具的有效性，效度高信度一定高（有效一定准确），而信 ...
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2016-07-04 23:33:58
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