一、多变量分析方法的选择 https://pan.baidu.com/s/1ogCfSwcNvxlJXPhPzeHlGQ 提取码: qs3d； 分析的目的：区分有监督分析和无监督分析 1、有因变量，则建立有监督模型； 1）因变量为连续变量（建立的模型称为回归预测模型），自变量为连续变量时，可选择回归分析、方差分析；自变量为分类变量或
无限偿债之数据分析统计学笔记 统计学的本质 统计分析的目的 收集数据、整理分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法 描述统计：利用表格。图形或者数值（数值特征）来展示和刻画数据中的信息 推断统计：利用样本获得的数据对总体的性质进行估计或者检验，总体的性质
K均值聚类、分层聚类、二阶聚类是SPSS聚类分析中常用的三种聚类方法。K均值聚类使用的是欧式距离的测量方法；分层聚类是根据度量的距离远近，构建谱系分析；二阶聚类是利用距离测量得到分类树，然后再利用BIC或AIC准则判别最佳聚类。 除了以上聚类原理的不同外，三种聚类方法还有哪些不同
连续变量为啥要进行离散化 参考：https://www.cnblogs.com/wqbin/p/11087162.html 一、离散化原因 数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有以下几点： 算法需要 比如决策树、朴素贝叶斯
1.统计学习的对象是数据 2.从数据中提取特征，然后抽象出数据模型，然后又回到对数据的分析与预测中 3.数据是多样化的，比如文字、图像、视频、音频数据以及它们的组合 4.学习的前提是同类的数据并具有一定的统计规律 5.同类数据是指具有某种特性的数据，比如英文文章，互联网网页，数据库
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18169 比如说分类变量为是否幸存、是因变量，连续变量为年龄、是自变量，这两者可以做相关分析吗？两者又是否可以做回归分析？ 我们考虑泰坦尼克号数据集， titanic = titanic[!is.na(titanic$Age),] attach(titanic) 考虑两个变量，年龄x（连续变量）和幸
