《应用商务统计分析》第二章 方差分析（报告）

最新推荐文章于 2022-04-25 19:20:00 发布
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《应用商务统计分析》第五章 定序回归
喜东东的博客
04-29 2046
一、目的 1、对手机的某些功能在不同的功能组合中所起的作用的分析； 2、找出哪些因素在影响消费者对手机的偏好程度，以及其影响程度。 二、数据来源和相关说明 1、数据来源 对不同款手机的偏好程度调查（来自北京大学光华管理学院的MBA学生和高级经理培训班的学员）。 df_raw = pd.read_csv(open(os.path.join(filePath, fileName))) 2、数据信息 1451条样本，8个变量。 print(df_raw.shape) 3、变量信息 （1
《应用商务统计分析》第三章 协方差分析
喜东东的博客
01-25 843
本章意在通过教学评估数据分析的案例，介绍协方差分析统计回归模型的原理和应用。 一、目的 (1)找出影响最终教学评估成绩的因素；(2)提出一个合理的绩效考核标准； 二、数据来源和相关说明 (1)数据来源：北京大学光华管理学院的教学评估记录 (2)数据信息： 时间范围：2002~2004年 数据量：340 (3)变量信息 自变量 自变量/解释性变量： 教员职称/title：助理教授、副教授、正教授教员 性别/gender：女、男...
《应用商务统计分析》前言
喜东东的博客
05-20 920
一、背景 前段时间偶然读到《应用商务统计分析》，市面上的此类书，大多数通过生硬的语言阐述统计学理论，而此书不同，它从案例的角度出发，将整个统计分析的流程串了起来，热情的为初学者敞开统计学大门。 为了让理解更深刻，决定将本书中的案例复现。 二、书籍简介 《应用商务统计分析》是以实际案例驱动的应用统计学教材，包括线性回归、方差分析、协方差分析、0-1变量回归、定序回归、泊松回归、生存模型...
《应用商务统计分析》第一章 线性回归（报告）
喜东东的博客
06-04 716
说明：本报告仅供学习参考，不代表任何投资建议。同时欢迎各位大佬指点交流~ 报告地址：因为博客里面的编辑界面不太友好（本人懒），所以将报告上传至了github； ...
《应用商务统计分析》第八章 自回归
喜东东的博客
05-21 817
一、目的 二、数据来源和相关说明 1、数据来源 2、数据信息 3、变量信息 三、描述性分析 1、描述统计 2、单因素分析 四、数据建模 1、全模型分析 2、模型选择 3、模型预测和评估 五、总结 ...
《应用商务统计分析》第二章 方差分析（代码）
喜东东的博客
07-03 599
广州市商品房价格影响因素分析报告 一、数据采集 链家网房价数据爬虫（github） 二、分析流程（github） 0.参数设置 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula....
《应用商务统计分析》第一章 线性回归（代码）
喜东东的博客
05-29 1126
上市公司净资产收益率预测分析（github地址） 一、流程 1. 数据采集 确认采样信息，包括自变量和因变量、时间范围、数据来源（优矿平台）。 import pandas as pd import numpy as np import random import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import sea...
统计分析趋势神预测：DPS教程第二章，预测方法的揭秘与应用
[dps教程第二章专业统计分析](https://www.questionpro.com/blog/wp-content/uploads/2018/05/Types-of-Quantitatives-data-min.jpg) # 摘要 统计分析与趋势预测是数据分析领域的核心，涉及理解数据的潜在模式及其...
《应用商务统计分析》第四章 0-1变量的回归模型
喜东东的博客
03-10 4775
目录 一、目的 二、数据来源和相关说明 三、描述性分析 四、数据建模 五、总结 # import相关包 import os import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf from scipy.stats import chi2 from sklearn
统计分析策略规划：DPS教程第二章，如何制定高效的分析计划
![统计分析策略规划：DPS教程第二章，如何制定高效的分析计划]... # 摘要 统计分析在现代数据分析领域扮演着至关重要的角色，涉及从数据的收集到分析模型的应用以及风险的识别与控制。本文首先介绍了统计分析的理论...
王汉生 商务数据分析与应用 代码 SAS+R
04-16
a=read.csv("D:/回归分析/案例数据/第1章.csv",header=T) names(a)=c("Y","X1","X2","X3") a[c(1:5),] N=sapply(a,length) MU=sapply(a,mean) SD=sapply(a,sd) MIN=sapply(a,min) MED=sapply(a,median) MAX=sapply(a,max) result=cbind(N,MU,SD,MIN,MED,MAX)
方差分析过程&结果解读
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一、方差分析 1. 方差分析的基本概念 单因素方差分析（One Way ANOVA，One Way Analysis Of Variance）是一种统计学假设检验方法，常用于分析单个因素的加入对变量的影响有无显著性。 有必要再多费点口舌，解释一下以上描述。通俗一点，方差分析就是指分析单因素的变化给总体带来的变化和波动是否显著的过程。而总体的变化和波动是通过方差、标准差来度量的，问题也就转化为研究单因素的加入，样本对应的总体是否具有不一样的方差。 方差分析的目的： 检验两个样本对应的总体是否具备方差齐性，即
《商务与经济统计》练习：案例3-4：天使巧克力的网络交易
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04-25 2610
此练习涉及的知识技能：描述统计学、相关关系分析、Excel（数据透视表、数据分析工具）的应用
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【机器学习】为什么随机分类时，AUC = 0.5？
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关于ROC和AUC的介绍，可以参考维基百科。 这里仅谈个人对随机分类下ROC曲线的理解，即为什么随机分类时，AUC = 0.5？ 若理解有误，恳请大佬指导↖(^ω^)↗ 一、混淆矩阵： 二、ROC曲线： 横坐标：FPR = b1 / ( b1 + b2 ) = 预测为正，实际为负 /总负样本数 =负样本预测错误数 / 总负样本数 纵坐标：TPR = a1 / ( a...
【机器学习】时序数据处理
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相关参考文献： 1.时间序列交叉验证 2.机器学习与时间序列预测 3.时序数据预测案例： O2O Coupon Usage Forecast 4.时间序列模型中样本时间窗口的选择-华泰期货 5.scikit-learn交叉验证时间序列数据的自定义拆分 6.Feature Selection for Time Series Forecasting with Python   一、背景...
《应用商务统计分析》第七章 生存分析模型
喜东东的博客
05-11 1899
一、目的 医生在诊断骨髓癌这种致命疾病时，常常需要做一个判断，即病人还能生存多长时间，或者哪些因素影响着病人的生存时间。合理回答该问题对医生和相关研究者的帮助甚大。基于对该问题的正确回答，医生能够给病人制定更合理的治疗方案，研究者可以对相关课题进行更为精确的研究。本报告试图通过对相关临床数据的分析找出影响患者生存时间的因素，并根据分析结果提出有意义的结论和建议。 二、数据来源和相关说明 1、数据来源 来源于Krall、Uthoff、Harley收集的关于骨髓癌患者的生存数据。 import o.
《应用商务统计分析》第六章 泊松回归
喜东东的博客
05-06 1339
一、目的 从超市会员消费记录中找出规律，并判断会员次月光顾超市的次数。 二、数据来源和相关说明 1、数据来源 来源于某家超市部分会员的详细消费记录。 import os import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt # 参数设置 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus']
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