1. 分层聚类的含义 分层聚类是聚类的一种方法。它在聚类分析的开始时，n样本自成一类，然后将性质最接近（距离最近）的两类合并为一类；再从这n－1类中找最近的两类合并，如此反复，直到所有样本聚成一类为止...
抽样调查设计的核心部分：包括三个方面
一次大规模抽样调查欲想取得预期效果，必须经过周密准备、科学设计和规范实施才能实现。进行抽样调查首先必须明确调查目的，规定调查内容，确定调查对象，只有这样才能编制一个高质量的抽样框，为抽样的实施提供良好...
抽样调查设计：估计量的构造
取得调查数据后，下一步的工作就是如何使用这些数据，即根据调查目的对目标量给出尽可能精确、可靠的估计。 这里首先应解决的问题是建立由所得数据能够给出目标量估计值的估计方法，也就是构造估计量的问题。估计量...
二阶抽样与多阶抽样的区别
为抽样方便，有时把总体分成两个级别的抽样单元：初级抽样单元和次级抽样单元，总体由若干初级单元组成，每个初级抽样单元由若干次级抽样单元组成，先按某种方法在由初级单元构成的一级抽样框中抽样，然后在中选的初...
概率抽样的特点特征
在抽样调查中，为了使样本能最大限度地避免人为干扰和偏差，同时还能对由于抽样引起的误差——抽样误差进行估计，并且使抽样误差控制在所允许的限度内，即使估计量——用于对目标量进行估计的统计量具有一定精度，科...
对应分析方法的优点缺点
对应分析是将R型因子分析与Q型因子分析结合起来进行的统计分析方法，它可以从R型因子分析的结果出发，很容易得到Q型因子分析的结果。对应分析不仅适用于数量型变量，而且还适用于品质型变量。更重要的是，它可以...
简单条形图、分组条形图与分段条形图的区别
简单条形图、分组条形图与分段条形图的区别 条形图（Bar）常用于表示单个变量的变化趋势或多个变量之间的比较。 条形图共有3种图示类型，分别是简单条形图（Simple）、分组条形图（Clustered）...
对应分析的基本思想
对应分析是将R型因子分析与Q型因子分析结合起来进行的统计分析方法，它可以从R型因子分析的结果出发，很容易得到Q型因子分析的结果。对应分析不仅适用于数量型变量，而且还适用于品质型变量。更重要的是，它可以...
“对应分析”方法的产生
对应分析的最早的奠基性工作出现于20世纪30年代。 Richardson和Kuder在1933年首先提出了互平均法，包含了对应分析的基本思想，缺点是他们在计算方法方面存在困难。Horst在1935年进...
IBM SPSS软件 Statistics22.0的界面
SPSS的主窗口 IBM SPSS Statistics22.0的启动方法同一般常用软件的启动执行方法完全相同，只需按以下顺序操作即可：开始→程序→IBM SPSS Statistics22。启动I...
概率论
先验概率与后验概率的区别
在贝叶斯统计中，先验概率（Prior probability）分布，即关于某个变量 X 的概率分布，是在获得某些信息或者依据前，对 X 之不确定性所进行的猜测。这是对不确定性（而不是随机性）赋予一个量...
数理统计
什么是无意识统计学家法则
什么是无意识统计学家法则（Law of the Unconscious Statistician，LOTUS）。 在概率论与统计学中，如果知道随机变量 X 的概率分布，但是并不显式地知道函数 g （ ...
什么是样本可能数目
什么是样本可能数目 样本可能数目又称样本个数。样本个数不同于样本容量，它是指从总体 N 个单位中随机抽取 n 个单位构成样本的所有可能的配合数目。样本个数与抽样方法有紧密联系，抽样方法不同，抽取的样本...
抽样估计的意义与作用
抽样估计的意义与作用 （1）有些现象是无法进行全面调查的，为了测算全面资料，必须采用抽样估计的方法。例如，对无限总体不能采用全面调查。另外，有些产品的质量检查具有破坏性，如电视机使用寿命检验、罐头的防...
如何处理聚类中的数据噪声和异常值
K-Means算法对噪声和异常值非常敏感，这些个别数据对于平均值的影响非常大，相对而言，K-中心点的方法不像K-Means算法，它不是求样本的平均值，而是用类中最接近于中心点的对象来代表类，因此K-中...
凝聚层次聚类与分裂层次聚类的区别
凝聚层次聚类与分裂层次聚类的区别 在给定n个对象的数据集后，可用层次方法（Hierarchical Methods）对数据集进行层次分解，直到满足某种收敛条件为止。按照层次分解的形式不同，层次方法又可...
统计分析与数据挖掘的主要区别
统计分析与数据挖掘有什么区别呢？从实践应用和商业实战的角度来看，这个问题并没有很大的意义，正如“不管白猫还是黑猫，抓住老鼠才是好猫”一样，在企业的商业实战中，数据分析师分析问题、解决问题时，首先考虑的...
数据挖掘的发展历史
数据挖掘的发展历史 数据挖掘起始于20世纪下半叶，是在当时多个学科发展的基础上发展起来的。随着数据库技术的发展应用，数据的积累不断膨胀，导致简单的查询和统计已经无法满足企业的商业需求，急需一些革命性的...
数据化运营的主要内容
数据化运营，首先是要有企业全员参与意识，要达成这种全员的数据参与意识比单纯地执行数据挖掘技术显然是要困难得多，也重要得多的。只有在达成企业全员的自觉参与意识后，才可能将其转化为企业全体员工的自觉行动，...
数据分析
举例说明什么是关联规则算法
根据客户对商品的购买发现商品之间的相关性。 例如关联规则，这类分析方法可以方便地展现产品与产品之间的相关关系。 “啤酒与尿布”是最著名的使用关联规则的案例之一。 零售超市通过分析客户购买清单发现，啤酒...