1、聚類分析(cluster analysis)聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。
聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程,所以同一個簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析,在分類的過程中,人們不必事先給出一個分類的標(biāo)準(zhǔn),聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā),自動進(jìn)行分類。
聚類分析所使用方法的不同,常常會得到不同的結(jié)論。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,所得到的聚類數(shù)未必一致。
2、因子分析(factor analysis)因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系,減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法,是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的,所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對角線上的值,采用不同的共同性□2估值。
在社會學(xué)研究中,因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。3、相關(guān)分析(correlation analysis)相關(guān)分析(correlation analysis),相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。
相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系,例如,以x和y分別記一個人的身高和體重,或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量,則x與y顯然有關(guān)系,而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度,這就是相關(guān)關(guān)系。4、對應(yīng)分析(correspondence analysis)對應(yīng)分析(correspondence analysis)也稱關(guān)聯(lián)分析、r-q型因子分析,通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系。
可以揭示同一變量的各個類別之間的差異,以及不同變量各個類別之間的對應(yīng)關(guān)系。對應(yīng)分析的基本思想是將一個聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析研究一個隨機變量y對另一個(x)或一組(x1,x2,…,xk)變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計分析方法?;貧w分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。
運用十分廣泛,回歸分析按照涉及的自變量的多少,可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。6、方差分析(anova/analysis of variance)又稱“變異數(shù)分析”或“f檢驗”,是r.a.fisher發(fā)明的,用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。
由于各種因素的影響,研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。造成波動的原因可分成兩類,一是不可控的隨機因素,另一是研究中施加的對結(jié)果形成影響的可控因素。
方差分析是從觀測變量的方差入手,研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。這個 還需要具體問題具體分析。
一、描述性統(tǒng)計
描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總,揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。
1、缺失值填充:常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態(tài)性檢驗:很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布,所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法:非參數(shù)檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系,以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個自變量X與因變量Y有關(guān),X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件:分析多個自變量X與因變量Y的關(guān)系,X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量,且自變量和因變量呈線性關(guān)系,而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求,一般用于因變量是離散時的情況。
4. 其他回歸方法:非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。
三、方差分析
使用條件:各樣本須是相互獨立的隨機樣本;各樣本來自正態(tài)分布總體;各總體方差相等。
1. 單因素方差分析:一項試驗只有一個影響因素,或者存在多個影響因素時,只分析一個因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析:一頊實驗有多個影響因素,分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,同時考慮多個影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素?zé)o交互方差分析:分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈:傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端,無法控制分析中存在的某些隨機因素,降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析,是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。
四、假設(shè)檢驗
1. 參數(shù)檢驗
參數(shù)檢驗是在已知總體分布的條件下(一股要求總體服從正態(tài)分布)對一些主要的參數(shù)(如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等)進(jìn)行的檢驗 。
2. 非參數(shù)檢驗
非參數(shù)檢驗則不考慮總體分布是否已知,常常也不是針對總體參數(shù),而是針對總體的某些一般性假設(shè)(如總體分布的位罝是否相同,總體分布是否正態(tài))進(jìn)行檢驗。
適用情況:順序類型的數(shù)據(jù)資料,這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。
1)雖然是連續(xù)數(shù)據(jù),但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài);
2)總體分布雖然正態(tài),數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型,但樣本容量極小,如10以下;
主要方法包括:卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
借助工具,未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺,是一款基于服務(wù)總線與分布式云計算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺,其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲,支持海量數(shù)據(jù)的處理。
采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù),支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。
通過第三方插件技術(shù),很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺就是海量信息的采集,數(shù)據(jù)模型的搭建,數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程,平臺主要包括數(shù)據(jù)采集部分,模型配置部分,模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。
文件系統(tǒng)把數(shù)據(jù)組織成相互獨立的數(shù)據(jù)文件,實現(xiàn)了記錄內(nèi)的結(jié)構(gòu)性,但整體無結(jié)構(gòu);而數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實現(xiàn)整體數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化,這是數(shù)據(jù)庫的主要特征之一,也是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與文件系統(tǒng)的本質(zhì)區(qū)別。
在文件系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)冗余度大,浪費存儲空間,容易造成數(shù)據(jù)的不一致;數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)是面向整個系統(tǒng),數(shù)據(jù)可以被多個用戶、多個應(yīng)用共享使用,減少了數(shù)據(jù)冗余。
文件系統(tǒng)中的文件是為某一特定應(yīng)用服務(wù)的,當(dāng)要修改數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)時,必須修改應(yīng)用程序,修改文件結(jié)構(gòu)的定義,數(shù)據(jù)和程序之間缺乏獨立性;數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中,通過DBMS的兩級映象實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的物理獨立性和邏輯獨立性,把數(shù)據(jù)的定義從程序中分離出去,減少了應(yīng)用程序的維護(hù)和修改。
文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)均可以長期保存數(shù)據(jù),由數(shù)據(jù)管理軟件管理數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是在文件系統(tǒng)基礎(chǔ)上發(fā)展而來。
去百度文庫,查看完整內(nèi)容>內(nèi)容來自用戶:蔣上樹常用數(shù)據(jù)分析方法有那些文章來源:ECP數(shù)據(jù)分析時間:2013/6/28 13:35:06發(fā)布者:常用數(shù)據(jù)分析(關(guān)注:554)標(biāo)簽:本文包括:常用數(shù)據(jù)分析方法:聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對應(yīng)分析、回歸分析、方差分析;問卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法:描述性統(tǒng)計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)方程模型分析(structural equations modeling)。
數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法:柏拉圖(排列圖)、直方圖(Histogram)、散點圖(scatter diagram)、魚骨圖(Ishikawa)、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢圖。數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具:SPSS、minitab、JMP。
常用數(shù)據(jù)分析方法:1、聚類分析(Cluster Analysis)聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程,所以同一個簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性。
聚類分析是一種探索性的分析,在分類的過程中,人們不必事先給出一個分類的標(biāo)準(zhǔn),聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā),自動進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同,常常會得到不同的結(jié)論。
不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,所得到的聚類數(shù)未必一致。2、因子分析(Factor Analysis)因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。
因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系,減少決策的困難。相關(guān)分析(直方圖JMP。
常用數(shù)據(jù)分析方法:聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對應(yīng)分析、回歸分析、方差分析; 問卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法:描述性統(tǒng)計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)方程模型分析(structural equations modeling) 。
數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法:柏拉圖(排列圖)、直方圖(Histogram)、散點圖(scatter diagram)、魚骨圖(Ishikawa)、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢圖。 數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具:SPSS、minitab、JMP。
文件系統(tǒng)把數(shù)據(jù)組織成相互獨立的數(shù)據(jù)文件,實現(xiàn)了記錄內(nèi)的結(jié)構(gòu)性,但整體無結(jié)構(gòu);而數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實現(xiàn)整體數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化,這是數(shù)據(jù)庫的主要特征之一,也是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與文件系統(tǒng)的本質(zhì)區(qū)別。
在文件系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)冗余度大,浪費存儲空間,容易造成數(shù)據(jù)的不一致;數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)是面向整個系統(tǒng),數(shù)據(jù)可以被多個用戶、多個應(yīng)用共享使用,減少了數(shù)據(jù)冗余。
文件系統(tǒng)中的文件是為某一特定應(yīng)用服務(wù)的,當(dāng)要修改數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)時,必須修改應(yīng)用程序,修改文件結(jié)構(gòu)的定義,數(shù)據(jù)和程序之間缺乏獨立性;數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中,通過DBMS的兩級映象實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的物理獨立性和邏輯獨立性,把數(shù)據(jù)的定義從程序中分離出去,減少了應(yīng)用程序的維護(hù)和修改。
文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)均可以長期保存數(shù)據(jù),由數(shù)據(jù)管理軟件管理數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是在文件系統(tǒng)基礎(chǔ)上發(fā)展而來。
傳統(tǒng)的基本數(shù)據(jù)模型有以下三種:
1、層次模型
層次模型是一種樹結(jié)構(gòu)模型,它把數(shù)據(jù)按自然的層次關(guān)系組織起來,以反映數(shù)據(jù)之間的隸屬關(guān)系。層次模型是數(shù)據(jù)庫技術(shù)中發(fā)展最早、技術(shù)上比較成熟的一種數(shù)據(jù)模型。它的特點是地理數(shù)據(jù)組織成有向有序的樹結(jié)構(gòu),也叫樹形結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)中的結(jié)點代表數(shù)據(jù)記錄,連線描述位于不同結(jié)點數(shù)據(jù)間的從屬關(guān)系(一對多的關(guān)系)。
2、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)模型
網(wǎng)狀模型將數(shù)據(jù)組織成有向圖結(jié)構(gòu),圖中的結(jié)點代表數(shù)據(jù)記錄,連線描述不同結(jié)點數(shù)據(jù)間的聯(lián)系。這種數(shù)據(jù)模型的基本特征是,結(jié)點數(shù)據(jù)之間沒有明確的從屬關(guān)系,一個結(jié)點可與其它多個結(jié)點建立聯(lián)系,即結(jié)點之間的聯(lián)系是任意的,任何兩個結(jié)點之間都能發(fā)生聯(lián)系,可表示多對多的關(guān)系。
3、關(guān)系數(shù)據(jù)模型
由于關(guān)系數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)簡單,操作方便,有堅實的理論基礎(chǔ),所以發(fā)展很快,80年代以后推出的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)幾乎都是關(guān)系型的。涉及到的基礎(chǔ)知識有:關(guān)系模型的邏輯數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),表的操作符,表的完整性規(guī)則和視圖、范式概念。
關(guān)系模型可以簡單、靈活地表示各種實體及其關(guān)系,其數(shù)據(jù)描述具有較強的一致性和獨立性。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中,對數(shù)據(jù)的操作是通過關(guān)系代數(shù)實現(xiàn)的,具有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
總的分兩種:
1 列表法
將實驗數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來是記錄和處理實驗數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計要求對應(yīng)關(guān)系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系;此外還要求在標(biāo)題欄中注明物理量名稱、符號、數(shù)量級和單位等;根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準(zhǔn)確度等級、有關(guān)環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達(dá)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結(jié)果(如直線的斜率和截距值等),讀出沒有進(jìn)行觀測的對應(yīng)點(內(nèi)插法),或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應(yīng)點(外推法)。此外,還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系,通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導(dǎo)體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為,取對數(shù)后得到,若用半對數(shù)坐標(biāo)紙,以lgR為縱軸,以1/T為橫軸畫圖,則為一條直線。
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