6統(tǒng)計分析方法學習總結-資料下載頁
2025-09-16 10:16本頁面
【正文】 據(jù)具有如在主成分分析、因子分析、聚類分析等時所處理的數(shù)據(jù)形式。在對應分析中，根據(jù)各行變量的因子載荷和各列變量的因子載荷之間的關系，行因子載荷和列因子載荷之間可以兩兩配對。如果對每組變量選擇前兩列因子載荷，則兩組變量就可畫出兩因子載荷的散點圖。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系。由于列聯(lián)表數(shù)據(jù)形式和一般的連續(xù)變量的數(shù)據(jù)形式類似，所以也可以用對應分析的數(shù)學方法來研究行變量各個水平和列變量各個水平之間的關系。 人們對統(tǒng)計數(shù)據(jù)往往可以根據(jù)其特點從兩個方面來切入，以簡化分析過程。一個是研究所謂橫截面（crosssection）數(shù)據(jù)，也就是對大體上同時，或者和時間無關的不同對象的觀測值組成的數(shù)據(jù)。另一個稱為時間序列（timeseries），也就是由對象在不同時間的觀測值形成的數(shù)據(jù)。時間序列分析也是一種回歸。回歸分析的目的是建立因變量和自變量之間關系的模型；并且可以用自變量來對因變量進行預測。通常線性回歸分析因變量的觀測值假定是互相獨立并且有同樣分布。而時間序列的最大特點是觀測值并不獨立。時間序列的一個目的是用變量過去的觀測值來預測同一變量的未來值。也就是說，時間序列的因變量為變量未來的可能值，而用來預測的自變量中就包含該變量的一系列歷史觀測值。當然時間序列的自變量也可能包含隨著時間度量的獨立變量。一個時間序列可能有趨勢、季節(jié)、循環(huán)這三個成分中的某些或全部再加上隨機成分。因此，如果要想對一個時間序列本身進行較深入的研究，把序列的這些成分分解出來、或者把它們過慮掉則會有很大的幫助。如果要進行預測，則最好把模型中的與這些成分有關的參數(shù)估計出來。 如果我們不僅僅滿足于分解現(xiàn)有的時間序列，而且想要對未來進行預測，就需要建立模型。首先，這里介紹比較簡單的指數(shù)平滑（exponentialsmoothing）。指數(shù)平滑只能用于純粹時間序列的情況，而不能用于含有獨立變量時間序列的因果關系的研究。指數(shù)平滑的原理為：當利用過去觀測值的加權平均來預測未來的觀測值時（這個過程稱為平滑），離得越近的觀測值要給以更多的權。而“指數(shù)”意味著：按照已有觀測值“老”的程度，其上的權數(shù)按指數(shù)速度遞減。 第9頁 共9頁
范文總結相關推薦
鄂ICP備17016276號-1