6統(tǒng)計分析方法學習總結(jié)-免費閱讀
【正文】 首先，這里介紹比較簡單的指數(shù)平滑（exponentialsmoothing）。而時間序列的最大特點是觀測值并不獨立。由于這兩個圖所表示的載荷可以配對，于是就可以把這兩個因子載荷的兩個散點圖畫到同一張圖中，并以此來直觀地顯示各行變量和各列變量之間的關(guān)系。目的：研究多個變量之間的相關(guān)性。當然，在應用中，選擇余地不見得有多大。開始時，有多少點就是多少類。對變量的聚類稱為r型聚類，而對觀測值聚類稱為q型聚類。另外，如果原始變量都本質(zhì)上獨立，那么降維就可能失敗，這是因為很難把很多獨立變量用少數(shù)綜合的變量概括。而且因子分析的計算也復雜得多。這里y稱為因變量或響應變量（dependentvariable，responsevariable），而x稱為自變量，也稱為解釋變量或協(xié)變量（independentvariable，explanatoryvariable，covariate）。原理為：把因變量的值隨著自變量的不同取值而得到的變化進行分解，使得每一個自變量都有一份貢獻，最后剩下無法用已知的原因解釋的則看成隨機誤差的貢獻。二維的列聯(lián)表又稱為交叉表（crosstable）。 大數(shù)定律。統(tǒng)計分析方法學習總結(jié) s201505158陳丹妮 一、統(tǒng)計的描述 一般采用以下幾種圖形描述數(shù)據(jù)： 直方圖：表示幾個變量的數(shù)據(jù)，使人們能夠看出這些數(shù)目的大體分布或“形狀”；盒形圖：比直方圖簡單一些的是盒形圖（boxplot，又稱箱圖、箱線圖、盒子圖）； 莖葉圖。闡述大量隨機變量的平均結(jié)果具有穩(wěn)定性的一系列定律的總稱。列聯(lián)表可以有 很多維。然后用各自變量的貢獻和隨機誤差的貢獻進行比較（f檢驗），以判斷該自變量的不同水平是否對因變量的變化有顯著貢獻。建立這種關(guān)系的過程就叫做回歸（regression）。根據(jù)因子分析模型的特點，它還多一道工序：因子旋轉(zhuǎn)（factorrotation）；這個步驟可以使結(jié)果更好。數(shù)據(jù)越相關(guān)，降維效果就越好。它們在數(shù)學上是無區(qū)別的。它第一步先把最近的兩類（點）合并成一類，然后再把剩下的最近的兩類合并成一類；這樣下去，每次都少一類，直到最后只有一大類為止。要注意數(shù)據(jù)是否有不尋常的點或者模式存在。方法：利用主成分思想，（向量）l和m，使新變量u=lx（
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