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发布:于家崎 | 分类:统计学

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数据分析统计学——分析方法
列联分析
用来分析定性数据对定性数据的影响。相当于检验多总体比例是否一致。
理论数=行合*列合/总合
Excel中使用CHITEST 进行列联分析,注意数据的排法不同带来的自由度也不同。(需要先计算期望数据)
列联分析主要有两大作用:拟合优度检验和独立性检验。
方差分析
用来分析定性数据对定量数据是否有影响。
组内比较SSE
组间比较SSA
所有数据一起比较SST
可以证明得到:SST=SSE+SSA
进一步计算方差
组内方差MSE=SSE/(n-k)
组间方差MSA=SSA/(k-1)
总方差MST=SST/(n-1)
方差分析可以解决:差异性检验,关联性检验。
相关分析
用来分析定量数据对定量数据的影响。
使用离散图进行分析
相关系数:r=0,表示不存在线性相关关系。
一般来说如果|r|大于0.9表示非常高,大于0.8表示高,0.5~0.8一般,小于0.5低。
相关分析解决:有没有,关系有多大的问题。至于关系是什么用回归分析。
回归分析(最基础)
做回归分析前要先做相关分析。
回归模型:因变量:被预测或被解释的变量 (dependent variable),常用y 表示。自变量:用来预测或用来解释因变量的一个或多个变量称为自 变量(independent variable),常用x表示
类型:
从自变量的个数分,有: 一元回归 , 多元回归
从变量之间的关系分,有: 线性回归 ,非线性回归
一元线性回归;多元线性回归;一元非线性回归;多元非线性回归。
一元线性回归:
模型设定 ->模型估计 ->模型检验 ->模型应用
多元线性回归:
模型设定:4种写法
模型估计:最小二乘法
模型检验:修正的可决系数 R^2bar;F检验
模型应用:经济意义解释;预测
非线性回归:
模型设定 ->模型估计 ->模型检验 ->模型应用
Logistic回归:虚拟变量
使用EViews分析
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