顾晓佳_新浪博客

如何判断数据是否适合做因子分析（SPSS，R,SAS）

(2013-10-07 20:34)

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分类：统计

Spss:

在，描述统计中选定 KMO和Bartlett的球形度检验

验证数据是否适合做因子分析

主要参考kmo结果，一般认为大于0.5，即可接受。同时还可以参考相关系数，一般认为分析变量的相关系数多数大于 0.3，则适合做因子分析。

R语言：

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/kmo.html

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R 语言做主成分回归案例

(2013-10-07 18:47)

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分类： R

主成分回归主要是克服多重共线性

例子：

考察进口总额Y与3个自变量：国内总产值X1，存储量X2和总消费量X3之间的关系，现收集1949-1959年共11年的数据，试对此做分析。

R程序如下：

#### 用数据框的形式输入数据

conomy<-data.frame(

x1=c(149.3, 161.2, 171.5, 175.5, 180.8, 190.7,

202.1, 212.4, 226.1, 231.9, 239.0),

x2=c(4.2, 4.1, 3.1, 3.1, 1.1, 2.2, 2.1, 5.6, 5.0, 5.1, 0.7),

x3=c(108.1, 114.8, 123.2, 126.9, 132.1, 137.7,

146.0, 154.1, 162.3, 164.3, 167.6),

y=c(15.9, 16.4, 19.0, 19.1, 18.8, 20.4, 22.7,

26.5, 28.1, 27.6, 26.3)

)

#### 作线性回归

lm.sol<-lm(y~x1+x2+x3, data=conomy)

summary(lm.sol)

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异方差的处理办法 -加权最小二乘法

(2013-09-25 21:02)

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标签：

杂谈

分类： SPSS

设某地区的居民收入与初学的历史统计数据如下图：

http://s9/mw690/8c422ebdzx6CC2UpagU38&690
http://s6/mw690/8c422ebdzx6CC2WhVA1f5&690
SPSS-regression-linear

结果如下图：

http://s15/mw690/8c422ebdzx6CC3lTI4e6e&690
从上图可以看出回归系数是显著地，回归方程也是显著地。

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SPSS R型聚类和Q型聚类实例研究

(2013-09-17 11:20)

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本文的例子摘自多元统计分析（何晓群）

研究城镇居民的消费结构，需将相关性强的指标归并在一起，这是对变量进行聚类。

数据：

例3-5

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SPSS 文本输出出现乱码的情况，如何解决

(2013-09-12 11:24)

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SPSS的显示分为标题、页面标题、文本输出、表格四部分。不同部分出现中文乱码的情况要去设置相应的部分。

标题、页面标题、文本输出的设置如下。

菜单栏中“编辑”→“选项”→“查看器”选项卡→标题、页面标题、文本输出操作面板，改动字体即可。根据网络搜索得到的信息，改

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提高拟合优度的方法

(2013-09-03 23:03)

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标签：

杂谈

分类：统计

1.增减样本量或者删除奇异点。

2.更换样本部分数据或修匀样本数据:

3.改变模型形式。

4.增加模型中的解释变量。

5.减小残差。

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客户忠诚度分析（雷达图）

(2013-09-03 10:31)

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分类： EXCEL

采用基于信息论的ID3决策树分类算法进行客户忠诚度分析

　顾客忠诚度指顾客忠诚的程度，是一个量化概念。顾客忠诚度是指由于质量、价格、服务

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SAS中一些常见的符号

(2013-08-27 15:26)

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分类： SAS

此文仅记录不熟悉的

** 乘方

^= 不等号

IN 等于列表中的一个

缺失值参加比较，它比任何有效值都小。

& 与

| 或

^ 非

>< 取最小

<> 取最大

|| 连接

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SAS中 maxdec noprint **

(2013-08-05 22:19)

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分类： SAS

proc means mean std max min maxdec=3;

by group;

var x;

run;

'maxdec=3'表示打印结果的最大小数位数是3.缺省值为2.

proc means noprint;

表示不显示“means过程输出结果”。

meanx=10**(meany)

'**'表示乘方

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SAS中如何产生随机数

(2013-08-05 10:44)

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分类： SAS

例1：产生1000个服从参数为a,b的均匀分布 U(a,b).

data w1;

do i=1 to 1000;

x=rand('uniform');

y=(b-a)*x+a;

output;

end;

exponential 产生标准E（1）分布的随机数据。

产生1000个服从正态分布的随机数据。

data w2;

do i=1 to 1000;

x=rand('normal',均值，标准差)；

output；

end;

参考网址：

http://www.doc88.com/p-845810938796.html

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