SPSS统计分析:多因素方差分析及案例

2017-09-22

SPSS统计分析:多因素方差分析及案例 多因素方差分析，用于研究一个因变量是否受到多个自变量（也称为因素）的影响，它检验多个因素取值水平的不同组合之间，因变量的均值之间是否存在显著的差异。多因素方差分 ...

倒计时100天 ▏CDA LEVEL 1假设检验+方差分析_备考习题详解

2017-09-21

倒计时100天 ▏CDA LEVEL 1假设检验+方差分析_备考习题详解 《CDA LEVEL 1假设检验+方差分析_备考习题详解》 主讲人： 傅老师 官方建议 CDA LEVEL 1备考需要1--3个月时间，在备考的过程中主要根据考试大纲中 ...

SPSS统计分析案例：无空白列重复正交试验设计方差分析

2017-09-18

SPSS统计分析案例：无空白列重复正交试验设计方差分析 前面有讲过 SPSS正交试验设计及其方差分析 一篇文章，包含了一个典型的正交试验案例。然而在实际应用当中，主观客观条件复杂多变，在试验设计中就要 ...

SPSS正交试验设计及其方差分析

2017-09-18

SPSS正交试验设计及其方差分析 试验优化设计，指在最优化思想的指导下，进行最优设计的一种优化方法，从不同的优良性出发，合理设计试验方案，有效控制试验干扰，科学处理试验数据，全面进行优化分析，直接实 ...

SPSS：T检验、方差分析、非参检验、卡方检验的使用要求和适用场景

2017-05-25

SPSS：T检验、方差分析、非参检验、卡方检验的使用要求和适用场景 一、T检验 1.1 样本均值比较T检验的使用前提     正态性；（单样本、独立样本、配对样本T检验都需要）     连 ...

用SPSS进行单因素方差分析和多重比较

2017-04-30

用SPSS进行单因素方差分析和多重比较 SPSS——单因素方差分析 单因素方差分析 单因素方差分析 也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的 ...

SPSS带你玩转GLM方差分析,一学就会

2017-01-20

SPSS带你玩转GLM方差分析,一学就会 方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。它是以F值为统计量的计量 ...

面板数据异方差的处理_xtscc法+面板数据回归

2016-12-16

面板数据异方差的处理_xtscc法+面板数据回归 一、前言 计算和互联网技术的广泛运用极大地提高了数据的可获得性，使大量的数据得以收集、保存和整理。与此同时，计量经济学在整个经济学体系中的地位日益提升 ...

标准化矩阵 协方差矩阵 相关系数矩阵

2016-12-13

标准化矩阵 协方差矩阵 相关系数矩阵 在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 期望值分别为E(X) = μ 与 E ...

SPSS:方差分析之趋势检验

2016-08-15

SPSS:方差分析之趋势检验 有网友问方差分析可以做趋势检验吗?比如想知道研究对象的指标是否随着年龄的增长有变化趋势时，是否可以用趋势检验得到答案呢？其实SPSS是提供了解决办法的。 〖例题〗已知97名幼 ...

信息熵与方差-联系与区别

2016-04-05

    熵的概念很早就在物理学中出现，热力学中的熵用于衡量物质状态的混乱程度。霍金在《时间简历》中也对熵有着有趣的表述：一个常有人打扫清洁的屋子，熵值低，一个不打扫的屋子，熵值就高，自然界 ...

方差分析 SAS实现过程 (proc anova(glm))_数据分析师

2014-12-05

方差分析 SAS实现过程 (proc anova(glm))_数据分析师   一、正态性检验 proc univariate normal; class g; var x; run; 二、 ...

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：多变量

2020-12-08

一、概念（分析-一般线性模型-多变量）         “GLM 多变量”过程通过一个或多个因子变量或协变量为多个因变量提供回归分析和方差分析。因子变量将总体划分成组。通过使用此一般线性模型过程 ...

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：重复测量

2014-11-01

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：重复测量 一、GLM重复测量（分析-一般线性模型-重复度量） 1、概念：“GLM 重复测量”过程在对每个主体或个案多次执行相同的测量时提供方差分析。如果指定了主体间 ...

【CDA干货】机器学习特征重要性分析：原理、实战与业务落地指南

2025-10-11

在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模型效率，更能揭示 “哪些因素真正影响目标结果”（如用户流失的核心原因、房价波动的关 ...

【CDA干货】正交试验无显著结论？原因、排查与优化策略：让 “无结果” 成为有效指导

2025-10-10

在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为筛选关键影响因素、优化工艺参数的核心工具。但实际操作中，常出现 “试验结束后，通过 ...

【CDA干货】正态 t 检验与符号秩检验的选择指南

2025-10-09

本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确：何时必须用 t 检验，何时只能用符号秩检验，以及如何通过数据特征快速决策。 一、先 ...

CDA 数据分析师：读懂时间序列，让历史数据成为业务预测的 “指南针”

2025-09-30

在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股价波动趋势”，零售门店想确定 “明日库存该备多少”。这些问题的答案，藏在 “时间序 ...

CDA 数据分析师：参数估计助力数据决策的核心力量

2025-09-22

CDA 数据分析师：参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下，数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核心资产。而 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师，作为挖掘数据价值、转化数据为 ...

【CDA干货】训练与验证损失骤升：机器学习训练中的异常诊断与解决方案

2025-09-19

训练与验证损失骤升：机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中，“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指标 —— 理想情况下，训练损失与验证损失会随迭代轮次（Epoch）稳步下降，最终趋于平 ...