单因子探索分析

简介: 单因子分析单因素分析(monofactor analysis)是指在一个时间点上对某一变量的分析。目的在于描述事实。例如:师生年龄构成、性别构成,学生社会出身分布,学业成绩分布等。

单因子分析


单因素分析(monofactor analysis)是指在一个时间点上对某一变量的分析。目的在于描述事实。例如:师生年龄构成、性别构成,学生社会出身分布,学业成绩分布等。


集中趋势和离中趋势

  • 集中趋势(数据聚拢位置的衡量)
    • 均值
    • 中位数
    • 众数
    • 分位数 (注意计算方式)
  • 离中趋势(数据离散程度的衡量)
    • 标准差
    • 方差

偏态与峰度

偏态系数
img_02138ee41d156f8846e059b3c59ffff1.png

偏态系数形容数据的偏向,偏态系数为正的数据即正偏,即均值偏大

峰态系数
img_fa9af5a61e8b9069c912987caf744f64.png

值越小越平缓,一般正态分布的峰态系数为3.。如果一个分布的峰度小于1或大于5,则可以断定该分布不是正态分布


三大分布和正态分布

img_4d2293baf11e069921a181862dd4f27c.png
卡方分布、t分布、F分布

抽样理论

img_675d1c7d88e7fbd82f824d17ea394c11.png

数据分类

img_349a024b988ee1a7490d411e9d074aad.png




单属性分析

img_251842131101fe89561fbcf9c11d567d.png
异常值分析
img_71df8f701e92552957361bb538ef3fc9.png

对比分析
img_c824d702b253cc987fb716f8c105bd6a.png

结构分析
img_5eadbb4e10e8539b04167c2e3af87234.png
目录
相关文章
|
3天前
|
算法
7-6 连续因子
7-6 连续因子
17 0
|
3天前
【数理统计实验(一)】统计量近似分布的随机模拟
【数理统计实验(一)】统计量近似分布的随机模拟
|
3天前
极值分析:分块极大值BLOCK-MAXIMA、阈值超额法、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列
极值分析:分块极大值BLOCK-MAXIMA、阈值超额法、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列
极值分析:分块极大值BLOCK-MAXIMA、阈值超额法、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列
|
3天前
R语言中固定与随机效应Meta分析 - 效率和置信区间覆盖
R语言中固定与随机效应Meta分析 - 效率和置信区间覆盖
|
10月前
致命因子:达克效应
其实,往往有的时候,“思维方式”比提升技术更为重要,在个人职业发展生涯中,因此,今天,我们扯一下:做人。
71 0
|
12月前
|
数据可视化 计算机视觉
深入了解平均精度(mAP):通过精确率-召回率曲线评估目标检测性能
平均精度(Average Precision,mAP)是一种常用的用于评估目标检测模型性能的指标。在目标检测任务中,模型需要识别图像中的不同目标,并返回它们的边界框(bounding box)和类别。mAP用于综合考虑模型在不同类别上的准确度和召回率。
559 0
|
12月前
|
测试技术 Python
为什么以及如何在多重假设检验中调整 P 值
为什么以及如何在多重假设检验中调整 P 值
219 0
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
通过随机采样和数据增强来解决数据不平衡的问题
通过随机采样和数据增强来解决数据不平衡的问题
255 0
通过随机采样和数据增强来解决数据不平衡的问题
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
基于变因子加权学习与邻代维度交叉策略的改进乌鸦算法求解单目标优化问题含Matlab代码
基于变因子加权学习与邻代维度交叉策略的改进乌鸦算法求解单目标优化问题含Matlab代码
|
机器学习/深度学习 算法
梯度下降算法主要通过哪两个控制因子实现最优参数选择?这两个因子分别起到什么作用?为什么计算损失函数最优值采用梯度下降算法而不是直接对损失函数求导数等于0时的最优解?如何判断梯度下降算法是否正确工作?
梯度下降算法主要通过哪两个控制因子实现最优参数选择?这两个因子分别起到什么作用?为什么计算损失函数最优值采用梯度下降算法而不是直接对损失函数求导数等于0时的最优解?如何判断梯度下降算法是否正确工作? 梯度下降算法有两个重要的控制因子:一个是步长,由学习率控制;一个是方向,由梯度指定。 1.在梯度下降算法中,步长决定了每一次迭代过程中,会往梯度下降的方向移动的距离。试想一下,如果步长很大,算法会在局部最优点附近来回跳动,不会收敛(如下图);但如果步长太短,算法每步的移动距离很短,就会导致算法收敛速度很慢。 2
185 0