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統計學分析

1. 統計描述

 

       它研究如何用科學的方法去搜集、整理、分析經濟和社會發展的實際數據,并通過統計所特有的統計指標和指標體系,表明所研究的社會經濟現象的規模、水平、速度、比例和效益,以反映社會經濟現象發展規律在一定時間、地點、條件下的作用,描述社會經濟現象數量之間的關系和變動規律,也是進一步學習其他相關學科的基礎。

 

2. 方差分析

 

       方差分析(Analysis of Variance,簡稱ANOVA),又稱“變異數分析”或“F檢驗”,是R.A.Fisher發明的,用于兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響,研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類,一是不可控的隨機因素,另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變量的方差入手,研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。

 

3. 二元相關

 

       因果關系分析方法之一種。二元線性回歸分析法是在一元回歸基礎上的延伸,式中y是因變量;x1、x2是自變量;a、b1、b2是回歸系數。二元線性回歸法適用于分析有兩個主要自變量的預測,一般運用計算機進行計算。

 

4. 元分析

 

       元分析(meta-analysis)統計方法是對眾多現有實證文獻的再次統計,通過對相關文獻中的統計指標利用相應的統計公式,進行再一次的統計分析,從而可以根據獲得的統計顯著性等來分析兩個變量間真實的相關關系。元分析程序輸入參數包括:各個觀察到的相關系數(已有研究文獻中變量間的相關統計分析,從而可以根據獲得的統計顯著性等來分析兩個變量間真實的相關關系。

 

5. 多元回歸

 

       “多元回歸”在工具書中的解釋:1、研究一個依變量、依兩個或兩個以上自變量的回歸。2、亦稱為多元線性回歸,是反映一種現象或事物的數量依多種現象或事物的數量的變動而相應地變動的規律。3、建立多個變量之間線性或非線性數學模型數量關系式的統計方法。在肥料試驗中廣泛應用。

 

6. 多元變量分析

 

       多元分析,是指同時考慮多個反應變量的統計分析方法。其主要內容包括兩個均值向量的假設檢驗、多元方差分析、主成分分析、因子分析、聚類分析和典范相關分析等。

 

7. 因子分析

 

       因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。最早由英國心理學家C.E.斯皮爾曼提出。他發現學生的各科成績之間存在著一定的相關性,一科成績好的學生,往往其他各科成績也比較好,從而推想是否存在某些潛在的共性因子,或稱某些一般智力條件影響著學生的學習成績。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變量歸入一個因子,可減少變量的數目,還可檢驗變量間關系的假設。

 

8. 主成分分析

 

       主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),將多個變量通過線性變換以選出較少個數重要變量的一種多元統計分析方法。又稱主分量分析。實際課題中,為了全面分析問題,往往提出很多與此有關的變量(或因素),因為每個變量都在不同程度上反映這個課題的某些信息。主成分分析首先是由K.皮爾森對非隨機變量引入的,爾后H.霍特林將此方法推廣到隨機向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量。主成分分析作為基礎的數學分析方法,其實際應用十分廣泛,比如人口統計學、數量地理學、分子動力學模擬、數學建模、數理分析等學科中均有應用,是一種常用的多變量分析方法。

 

9. 聚類分析

 

       聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人類行為。聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。聚類源于很多領域,包括數學,計算機科學,統計學,生物學和經濟學。在不同的應用領域,很多聚類技術都得到了發展,這些技術方法被用作描述數據,衡量不同數據源間的相似性,以及把數據源分類到不同的簇中。

 

10. 非參數檢驗

 

       非參數檢驗(Nonparametric tests)是統計分析方法的重要組成部分,它與參數檢驗共同構成統計推斷的基本內容。參數檢驗是在總體分布形式已知的情況下,對總體分布的參數如均值、方差等進行推斷的方法。但是,在數據分析過程中,由于種種原因,人們往往無法對總體分布形態作簡單假定,此時參數檢驗的方法就不再適用了。非參數檢驗正是一類基于這種考慮,在總體方差未知或知道甚少的情況下,利用樣本數據對總體分布形態等進行推斷的方法。由于非參數檢驗方法在推斷過程中不涉及有關總體分布的參數,因而得名為“非參數”檢驗。

 

11. 結構方程模型

 

       結構方程模型(Structural·Equation·Modeling, SEM)是社會科學研究中的一個非常好的方法。該方法在20世紀80年代就已經成熟,可惜國內了解的人并不多。在社會科學以及經濟、市場、管理等研究領域,有時需處理多個原因、多個結果的關系,或者會碰到不可直接觀測的變量(即潛變量),這些都是傳統的統計方法不能很好解決的問題。20世紀80年代以來,結構方程模型迅速發展,彌補了傳統統計方法的不足,成為多元數據分析的重要工具。

創建時間:2019-09-03 11:40
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