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在数据分析的过程中，我们常常需要分析两个或两个以上现象之间的因果关系，一般来说，常考虑下面的几种分析方法： 相关分析：不需要区分自变量和因变量，两个或者多个变量之间是平等的关系。3、无相关：在两种变量之间，一种变量变动时，另一种变量毫无变动，即使变动也无一定的规律，如人的相貌与人的思想品德， 人的身体高矮与学习成绩... 阅1723 转22 评1 公众公开 07-01-11 15:18 |
各种情形下最常用统计方法索引 应变量：连续。多个自变量： 分类变量为主 方差分析模型。多个自变量： 分类变量为主 Logistic回归分析。连续变量为主 判别分析、Logistic回归分析。多个自变量： 分类变量为主 Logistic回归分析、最优尺度分析。注：当自变量和应变量均为有序/无序... 阅428 转自zstar 公众公开 07-01-11 09:43 |
首先我们以金融板块中的招商银行（600036）为样本股，进行形态相关分析，分析板块内的其他个股与其相关性。通过主图叠加可清楚看到，相关性数值比例越大，相关性高，联动性强，相关性数值越低，联动性弱。通过相关性分析，我们可以将相关性数值较接近的个股综合，可以将金融板块更加优化细分为两个板块，联动性更强，实战性更好。与相关性分析... 阅2306 转自okzlm 公众公开 07-01-11 09:38 |
1、多元回归应用于单方程模型，其因变量必须为测量性变量，其自变量可以为测量型变量或虚拟型变量。典型相关分析的所有变量必须为测量型变量或虚拟变量。6、当因变量为二分类变量且自变量为测量型变量和虚拟变量时，不能采用多元回归，而应该采用logistics回归。而cox比例风险模型是连续变量模型，他分为两种，一种包括动态变量（即随时间变化... 阅242 转自zstar 公众公开 07-01-11 09:33 |
目的 探讨经典统计学派与贝叶斯学派假设检验思想的异同。
方法 总结和概括两种思想，并结合一个实例对两种思想进行比较。
结果 两种思想统一于贝叶斯定理，并在特定场合下相互等价；贝叶斯方法在先验信息的利用、风险的回答、损失的考虑以及多重假设问题的处理等方面较经典方法具有明显的优势。结论 贝叶斯学派的理论应用受到重视。 阅1700 转38 评0 公众公开 06-12-03 21:22 |
