回归分析的判别标准
相关分析与回归分析有什么区别和联系?
其内容包括：(1)判别现象间有无相关关系，首先要通过定性分析，借助相关表和相关图来判别现象间是否确实存在相关关系。(2)判定相关关系的表现形态和密切程度，一般是通过编制相关表、绘制相关图和计算相关系数来做出判断。回归分析是在对客观事物进行大量试验和观察的基础上，用来寻找隐藏在那些看上去是不确...
回归分析中,拟合优度是什么意思?
这个不同学科往往有着不同的惯例和标准，有的说在社会学中差不多在0.3左右都很普遍的，也有的说动不动就高达0.9以上的拟合优度让人质疑；而且不同的样本观测值也会得出不同的值，以小编做过的回归分析拟合优度来看，同样的一个模型论文里能达到0.9，而自己才只能达到0.6。不过，总的来说，...
判别分析
当参数未知时，我们通常会使用估计值进行近似，如在正态总体情况下的Anderson线性判别函数和基于极大似然估计的马氏距离判别。Matlab的classify函数提供了分类功能，支持多种距离类型，包括线性、二次和马氏距离，这使得判别分析在实际操作中更加便捷。具体到正态分布的参数估计，极大似然估计（MLE）是常用工具...
常用的主流数据统计分析方法:2.判别分析
iii. 判别准则： i. 个体归属某类的概率（后验概率）最大 ii. 错判总平均损失最小为标准。 vi. 贝叶斯判别的后验概率最大 i. 贝叶斯（Bayes）判别要变量服从 正态分布 类型。 ii. 、贝叶斯（Bayes）判别的判别准则是以个体归属某类的概率最大或 错判总平均损失 最小为标...
什么是判别分析?什么是聚类分析?
1、目的不同：判别分析的目的是寻找一个最优的判别函数，将观测数据分成不同的类别，而聚类分析的目的是寻找数据内部的相似性，将相似的数据归为同一类别。2、模型假设不同：判别分析的模型假设是各特征之间相互独立，而聚类分析的模型假设是各特征之间存在一定程度的相关性。3、数据类型不同：判别分析...
什么是判别分析?如何应用?
或是根据各成分含量指标，判断白酒的品牌或水果的产地等。除此以外，判别分析还可与聚类分析结合使用。比如，银行的贷款部门想要在发放贷款之前，可通过此方法判断申请人是否具有良好的信用风险。1、背景 本次数据使用最为经典的鸢尾花卉数据集。此数据是判别分析中经典的案例数据。该数据是利用花萼长、花萼...
9种常用分析数据的方法,你还没get吗?
判别分析，是一种统计判别和分组技术，就一定数量样本的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息，确定分组与其他多元变量信息所属的样本进行判别分组。判别分析与聚类分析的区别 1. 聚类分析可以对样本逬行分类，也可以对指标进行分类；而判别分析只能对样本进行分类；2. 聚类分析事先不知道事物的类别...
判别分析与聚类分析有何区别?
不同点：已知信息的使用：判别分析是在已知分类和训练样本的前提下，利用训练样本得到判别函数，对待测样本进行分类。而聚类分析是在预先不知道有多少类的情况下，根据某种规则将样本（或指标）进行分类。类别数量：聚类分析是在预先不知道有多少类的情况下进行的，而判别分析则已经明确类别的数量。无监督...
简述一下Logistic回归分析指标重要程度的主要过程
Logistic回归:实际上属于判别分析,因拥有很差的判别效率而不常用。 1. 应用范围:① 适用于流行病学资料的危险因素分析② 实验室中药物的剂量-反应关系③ 临床试验评价④ 疾病的预后因素分析2. Logistic回归的分类:① 按因变量的资料类型分:二分类多分类其中二分较为常用② 按研究方法分:条件Logistic回归非条件Logis...
聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析
2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类；3. 对变量的多元正态性，方差齐性等要求较高。应用领域：细分市场，消费行为划分，设计抽样方案等 2、判别分析 基本原理：从已知的各种分类情况中总结规律（训练出判别函数），当新样品进入时，判断其与判别函数之间的相似程度（概率最大，距离最近，...
余杭区盐酸回答： 回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法.运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为...
危悦19522755541问： 怎么判断用线性回归还是非线性回归? - ？
余杭区盐酸回答： 优先选择线性回归,因为线性回归容易处理.也可以选择非线性回归.非线性回归很复杂,而线性回归的方法基本上前人已经完善的差不多了. 处理可线性化处理的非线性回归的基本方法是,通过变量变换,将非线性回归化为线性回归,然后用...
危悦19522755541问： 如何分析回归模型的拟合度和显著性 - ？
余杭区盐酸回答： 模型的拟合度是用R和R方来表示的,一般大于0.4就可以了;自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的,如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著,小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了.如果没有给出系数表,...
危悦19522755541问： 如何报告回归分析的结果 - ？
余杭区盐酸回答： 回归分析的结果可以分为以下几部分:1)回归模型;2)回归系数;3)因变量和自变量的特征;4)自变量之间的关系.其中,1和2是必须详细报告的基本信息;而3和4则可以根据具体情况而详略各异的辅助信息.以下分别讨论之. 如何描述...
危悦19522755541问： 回归效果好坏由什么来判断 - ？
余杭区盐酸回答： 回归效果好坏由R^2的大小判断,一般大于0.9则认为回归效果较好 希望能帮到你
危悦19522755541问： 急!!spss回归分析:怎样看数据是否可以做线性回归分析,又怎么看回归分析的结果. - ？
余杭区盐酸回答： 一个自变量 一个因变量如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归. 现在很多人都忽略这一点 直接使用的. 至于判断线性方程拟合的好坏,看R方和...
危悦19522755541问： 评价回归模型是否合适的方法 - ？
余杭区盐酸回答： 回归(Regression)不同于分类问题,在回归方法中我们预测一系列连续的值,在预测完后有个问题是如何评价预测的结果好坏,关于这个问题目前学术界也没有统一的标准.下面是我在论文中的看到的一些常用方法,希望对有缘人有用. 回归分析的结果可以分为以下几部分: 1)回归模型; 2)回归系数; 3)因变量和自变量的特征; 4)自变量之间的关系.其中,1和2是必须详细报告的基本信息;而3和4则可以根据具体情况而详略各异的辅助信息.
危悦19522755541问： 数学回归方程公式 - ？
余杭区盐酸回答： y=bx+a 回归分析 regression analysis 回归分析是处理多变量间相关关系的一种数学方法.相关关系不同于函数关系,后者反映变量间的严格依存性,而前者则表现出一定程度的波动性或随机性,对自变量的每一取值,因变量可以有多个数值与...
危悦19522755541问： 方差分析和回归分析的异同是什么 - ？
余杭区盐酸回答： 方差分析与回归分析是有联系又不完全相同的分析方法.方差分析主要研究各变量对结果的影响程度的定性关系,从而剔除对结果影响较小的变量,提高试验的效率和精度.而回归分析是研究变量与结果的定量关系,得出相应的数学模式.在回...
危悦19522755541问： 多元线性回归分析怎么看假设成立 - ？
余杭区盐酸回答： t检验用以进行参数显著性假设检验 方差分析用以判别影响变量的因素是都是显著的 直线回归用以得到两个变量之间的线性关系 多元线性回归用来分析一个变量与多个变量之间的关系,它是直线回归的扩展. 在线性回归中,t检验用来区别估计出的参数的显著性,而方差分析是基于F检验,F检验的第一个自由度如果是1,那么把它开放后就是t检验.
