关联与比较分析
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③非参数统计法
Spearman秩相关系数
Kendall秩相关系数
反映两组变量的等级或秩相关的程度。
注:在看相关系数时,除了关注相关性的大小,
还要看相关系数关联与比较分析
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③非参数统计法
Spearman秩相关系数
Kendall秩相关系数
反映两组变量的等级或秩相关的程度。
注:在看相关系数时,除了关注相关性的大小,
还要看相关系数检验的结果,可以有相同秩
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二、距离
①Hamming距离
②Euclid距离
③Chebyshev距离
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三、模糊贴近度
①最大最小法
②算术平均最小法
③几何平均最小法
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四、隶属度
用来度量对象跟模糊集间的关系强弱
重难点:隶属度的构造
偏大型:
偏小型:
居中型:
原则:最大隶属度原则
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五、灰色关联度
关联系数
参考序列为
比较序列为
关联度
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六、模糊相似优先比
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七、多元线性回归
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八、典型相关分析
注意:典型变量贡献率、显著性、解释能力
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九、格兰杰因果检验
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十、列联表分析(独立性检验)
列联表的构造
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最简单的2*2列联表
原假设:吸烟和性别之间是独立的(不存在依赖关系)
备择假设:吸烟和性别之间不独立的(存在依赖关系)
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比较分析
比较事物或方案的异同,以便抉择
一、假设检验
检验两个水平的均值是否有差异,这种差异所对应的
关系原假设可以是 :大于、小于或等于
基本前提条件:正态分布
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二、方差分析
检验多个水平的均值是否有差异,这种差异所对应的
关系原假设通常是各水平均值都相等
单因素、双因素、多因素、交互作用
基本前提条件:正态分布
更细致的结果:多重比较(/duncan)
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三、协方差分析
协变量:初始条件可能有差异
协方差分析可以与方差分析互相转化
协变量 因素
协方差分析 方差分析
注:了解方差分析中的拉丁方设计及析因设计
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