| 共 20 篇文章 |
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探索性因子分析含义：依据样本数据，根据变量间相关性的大小对变量进行分组，每组内的变量之间存在较高相关性，意味着这些变量背后有共同的制约因素，用这些公共因子来代替原始的众多变量的过程。KMO检验变量间的偏相关是否较大，KMO值大于0.7代表因子分析效果较好，小于0.5则表明不适合运用因子分析，此题KMO值为0.583，说明各变量间信息重叠... 阅9344 转29 评0 公众公开 19-05-02 22:20 |
因子分析有探索性因子分析和证实性因子分析之分，这里我们主要讨论探索性因子分析。这就是因子分析的本质，所以在SPSS软件中，因子分析方法归类在消减变量菜单下。当然，因子分析也往往是预处理技术，例如，在市场研究中我们要进行市场细分研究，往往采用一组量表测量消费者，首先，通过因子分析得到消减变量后的正交的因子（概念），然后利用... 阅76 转0 评0 公众公开 19-03-17 21:47 |
SPSS统计分析要想做的好，这些概念框架不能少一、SPSS统计分析方法汇总：哪种情况用哪种方法。二、人手一份的SPSS统计分析方法思维导图。文章来源|Panda大数据。编辑|距离开学还有6天的蒜蒜。 阅243 转3 评0 公众公开 19-02-10 22:05 |
至于为何使用样本平均数会失去一个「自由度」，有点耐心的老师会解释：样本平均数是原来n个数算出来的，有了样本平均数，原来n个数就被「限制」住了，只有n-1个是「自由」的。把差方和除以「自由度」就得到变异量；所谓「平均来说等于」，意指从同一个母体中重复随机抽出许多同样大小的样本，虽然每一个样本的变异量不会一样，当我们重复抽了很... 阅989 转0 评0 公众公开 18-12-10 12:11 |
Excel中的散点图这么强大，学习了！最基本的散点图我们来看一个典型的散点图，下图展示了一家外卖配送公司配送员人均负荷（一天需送掉的订单量）与订单的准时送达率。散点图的基本元素就是点，即通过两个变量（纵坐标轴和横坐标轴）的数值，将点打在图表对应的位置上，通过散点的分布，来观察两个变量之间的相互关系。散点图只表达了两个变量的... 阅327 转0 评0 公众公开 18-12-01 23:11 |
至于为何使用样本平均数会失去一个「自由度」，有点耐心的老师会解释：样本平均数是原来n个数算出来的，有了样本平均数，原来n个数就被「限制」住了，只有n-1个是「自由」的。把差方和除以「自由度」就得到变异量；所谓「平均来说等于」，意指从同一个母体中重复随机抽出许多同样大小的样本，虽然每一个样本的变异量不会一样，当我们重复抽了很... 阅5841 转12 评1 公众公开 18-11-18 22:28 |
总结来说：不同模型的求解就是计算不同的后验概率（事件已经发生，求某种因素导致该事件发生的概率），对于连续的猜测空间是计算概率密度函数；如果计算在C事件发生是受到A事件影响的概率P(A|C)，就是计算A∩C与C的面积之比，也就是P(A∩C)/P(C),P(A∩C)又可以写为P(A,C)，因为P(C|A)表示A条件下C事件发生的概率，P(A)表示A事件发生的概率，即A... 阅244 转1 评0 公众公开 18-10-01 19:49 |
林泽民 | 统计学中算变异量为什么要除以n-1？至于为何使用样本平均数会失去一个「自由度」，有点耐心的老师会解释：样本平均数是原来n个数算出来的，有了样本平均数，原来n个数就被「限制」住了，只有n-1个是「自由」的。所谓「平均来说等于」，意指从同一个母体中重复随机抽出许多同样大小的样本，虽然每一个样本的变异量不会一样，当我们重复... 阅2055 转4 评0 公众公开 18-09-24 22:15 |
统计学最著名的门派之争，贝叶斯派到底能否笑到最后。在进行参数估计之前，通过先验信息，我们常常可以得到一个关于未知参数的概率分布，即先验分布，或主观分布。一句话而言，频率派认为未知参数是客观的，贝叶斯派认为未知参数可以先从主观角度来考虑。用贝叶斯方法的描述就是，关于λc的先验分布为：贝叶斯学派反击道：频率派中的置信区间能... 阅77 转2 评0 公众公开 18-08-17 22:34 |
从概率的角度告诉你，找到一个同天生日的人有多容易。然而在30个人里，找到两人同一天生日的概率竟然高达73%。在一个房间里，一共有30个人，求问其中两个人同一天生日的概率有多大？有人可能这么想，30个人，365天，那两人同天生日的概率当然是30/365=8.22%。同一个房间的30个人，有两人同天生日的概率可以达到73%。通过计算“否”的概率，倒推... 阅173 转0 评0 公众公开 18-06-30 22:41 |
