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「数据分析」十六种常用的数据分析方法分享
202117|文章来源:-

「数据分析」十六种常用的数据分析方法分享,经常有朋友问朋友们,资料分析常用的分析方法有哪些,我要学习什么,今天的资料分析整理了16种常用的资料分析方法,供大家参考。

  1、说明统计。描述统计是指运用表与分类、图表与总结等数据,对数据的集中性、离散性、偏离性、高峰性进行描述。

缺失值填充法:常用的方法有:去除法、平均法、最小邻接法、比率回归法、决策树法。

正态检验:很多统计方法都要求数值服从或接近正态分布,所以之前就需要正态检验。一般采用K-量、P-P图、Q-Q图、W法和动差法进行非参数检验。

假设检验:参量检测是在已知总体分布的情况下,对一些主要参数(如均值、百分比、方差、相关系数等)进行检测(要求总体服从正态分布)。

U型检查使用条件:当样品含量n大时,样品的值符合正态分布;T-检查使用条件:试样含量n小时,试样值符合正态分布。a单样本t检验:推测总体平均μ0与已知总体平均μ0(理论值准值)之间是否有差异。配对样品t检查:当整体平均值不能确定时,两个样品可以配对,在各种可能影响处理效果的条件下,两者处理结果是相似的。c两个独立样本t检验:当无法找到两个非常相似的样本进行全面对比时使用。

2、非参数检验。非参量检验通常不考虑整体分布是否已知,而是考虑整体分布的位置是否相同,以及整体分布是否正态。

应用:连续型数据数据,这种数据的分布形式通常是未知的,A为连续数据,但总体分布形态不明或错误,B体呈正态分布,数据也是连续的,但样品容量很小,例如低于10,其主要检测方法有卡方检测、顺序检测、双向检测、行程检测、K-检测等。

3、信赖度分析。检验测量结果的可靠性,例如调查问卷。外部信赖度:不同时间测量时计的一致性,信任度的再测量采用常规方法,内部信赖度是指每个测度是否只测量一个概念,同时又构成两个表的内部体的一致性,常用的方法可分成一半的信任度。

4、清单分析。对离散变量和定型变量进行相关性分析。清单分析也包括对成对数据的卡片检查,序列变量与序列变量相关的检查。

5、相关分析。是否存在一定的依赖性,特定的依赖性对研究现象的相关方向和程度进行探讨。

单一关系:这两个因素之间的关系叫做单一关系,也就是研究时只涉及了一个自变量和一个变量。

复合关系:三个或更多因素的关系称为复合关系,也就是研究时所涉及的两个或更多自变量和变量。

偏离关系:当某一现象涉及多种因素时,假定其他变量不变,其中两个变量之间的关系叫做偏离关系。

6、方差分析法。用法:各样本必须彼此独立,且各样本来自于正态分布,且整体方差相等。

类别。

一、单因素方差分析:一次试验仅有一个影响因素或多个影响因素时,仅分析其中一个因素与反应因素之间的关系。

三是多因素无交互差异性分析:分析多个影响因素与反应变量之间的关系,而忽略或忽略影响因素之间的关系。

助差祷告:传统的助差祷告分析有明显缺陷,不能控制分析中存在的随机因素,影响祷告结果的准确性。在排除了各协调因素的影响后,进行方差分析,并将线性回归与方差分析相结合,得出了修正后的主要效果。

7、回归分析。

类别:

一元线性回归分析:自变量x与变量y有关,x和y必须是连续的,变量y和它们的差值必须服从正态分布。

二是多元线性回归分析。

用法:分析多个自变量与变量y之间的关系,x和y必须是连续的,并且变量y和它的剩余必须服从正态分布。

一是变态筛选:选择最佳回归方程的变态筛选方法有全横型法(CP法)、逐步回归法、前入法和后出法。

二、横向诊断方法:

a剩余检验:观测值与估计值之差必须为正态分布。

b强影响点判断:一般的搜索方法分为标准误差法、马哈拉诺比斯距离法。

c线性共诊断:

诊断法:耐受性、方差扩大因子法(亦称膨胀系数VIF)、特征性根性判断、条件指标CI、方差比例。

处置方法:增大样本容量,选用主成分回归,岭回归等其它回归。

三、逻辑回归分析法。

「数据分析」十六种常用的数据分析方法分享,该模型要求变量为连续的正态分布变量,且自变量与变量呈线性关系,而逻辑回归模型对变量的分布没有要求,通常用于变量的离散。

类别:

逻辑回归模型有条件和非条件两种,条件Logistic回归模型与非条件Logistic回归模型的区别在于参数报价是否使用了条件概率,其它的回归方法有非线性回归,有序回归,Probit回归,权值回归等。

8、聚类分析

通过对样本个体或指标变量的特征进行分类,寻找衡量事物相似度的合理统计量。

一、性质的分类:

Q-类型聚类分析:对样本进行分类,也称为样本聚类,是用距离系数来衡量相似性的统计量,例如欧式距离,极值距离,绝对距离等等。

类型聚类分析:将指标进行分类,也称为指标聚类,用相似系数作为统计量来衡量相似度,相关系数,列联系数等等。

二、方法分类:

系统聚类法:适用于小样本样本或指标聚类,通常采用系统聚类法对指标进行聚类,也称为分层聚类。

逐步聚类法:适用于大样本样本的聚类分析。

其它聚类方法:两步聚类,K-均值聚类等。

9、鉴别分析。

第一,判别分析:根据一批分类明确的样本,建立判别函数,使误判的案例最少,然后根据给定的新样本,判断它来自哪个总体。

与聚类分析的区别。

聚类分析既能对样本进行分类,又能对指标进行分类,而判别分析只能对样本进行分类。

聚类分析预先不知道事物的类别,也不知道它的分类;而判别分析则预先知道事物的类别,也不知道它的分类。

第三,聚类分析不需要分类历史数据,而是直接对样本进行分类;而判别分析则需要分类历史数据来建立判别函数,然后再对样本进行分类。

进行分类:

(1)费舍尔鉴别分析法:

将距离作为判别标准进行分类,即对样本而言,距离最短的一个类别被分为哪一类,适用于两类判别;

将概率作为判别标准进行分类,即样本属于哪一类,概率最大分到哪一类,适用于哪一类。

适合多重鉴别诊断。

(2)BAYES判别分析:

与FISHER判别分析法相比,BAYES判别分析法更完善、更先进,不仅可以解决多分类判别分析问题,而且在分析中考虑了数据的分布状况,因此一般更常用;

10.主元分析。

把一组相互关联的指标变适转换成一组相互独立的新的指标变量,然后用其中少数几个新的指标变量来综合对原有的多个指标变量中的主要信息作出反应。

11.因素分析。

一个多元统计分析方法,目的是寻找隐藏在多元数据中的潜在因素,这些因素不能直接观察,但会影响或支配可测变量,并估计潜在因素对可测变量的影响程度和潜在因素之间的相关性。

同主元分析相比:

同一性:都能对多个原始变量的内部结构关系起到作用。

差异性:主成分分析重在综合原始变异信息,而因子分析重在解释原始变异之间的关系,是一种比主成分分析更深入的多元统计学方法。

目的:

一、减少分析变量的数目。

通过变量之间的相关关系探测,对原始变量进行分类;

12.时间序列分析。

为解决实际问题而研究随机性数据序列遵循的统计规律的动态数据处理统计方法;时间序列通常由4个要素组成:趋势、季节变化、周期波动和不规则波动。

研究方法:移动平均滤波与指数平滑法,ARIMA横型,ARIMAX量化横型,ARIMAX向自回归横型,ARCH族模型。

13.生存分析。

一种统计分析方法,用于研究生存时间的分布规律以及生存时间与相关因索的关系。

一、内容包括:

描述生存过程,也就是研究生存时间的分配规律。

比较生存过程,即对两组或两组以上的生存时间分布进行研究和比较。

分析危险因素,也就是研究危险因素对生命周期的影响。

建立一个数学模型,即把生存时间与相关危险因素之间的相关性用一个数学公式来表达。

二、方法:

(1)统计描述:包括求生存时间的分位数,中数生存时间,平均数,生存函数估计,判断生存时间的图示法,对分析数据不作任何统计推断。

二是非参数检验:检验各组变量各水平的生存曲线是否一致,对生存时间分布无要求,检验危险因素对生存时间的影响。

乘积正数限法(PL)

生命表分析(LT法)

三、半参数横横型回归分析:在特定假设下,建立生存时间随多种危险因素变化的回归方程,以Cox比例风险回归为代表。

参数模型回归分析:当已知生存时间服从特定的参数横型时,对相应的参数模型进行拟合,更准确地分析确定变量间的变化规律。

14.典型相关性分析。关联分析通常是分析两个变量之间的关系,而典型相关分析则是分析两个变量之间关系的统计分析方法,例如,3个学业成绩指标和5个学业成绩指标。经典相关分析的基本思想与主元分析的基本思想是类似的,它把单变量中一组变量的多重线性相关研究转化为少数综合变量间简单线性相关的研究,而其中少数综合变量中的线性相关信息几乎覆盖了原始变量组中所有的相应信息。

15.R0C分析。该曲线是以一系列不同的二分类方式(分界值或阈值)为基础的曲线,纵坐标为真阳性率(灵敏度),横坐标为假阳性率(1-特异性度)。

目的:R0C曲线在任意分界值范围内均可方便地识别疾病;

使用;选择最优的诊断分界线值。越是靠近左上角的R0C曲线,测试的精确度越高;两个或两个以上不同诊断试验对疾病鉴别能力的比较,以一条R0C曲线下面积来反映诊断系统的准确性。

16.其他分析方法。多响应分析,距离分祈法,项目分祈法,对应分祈法,决策树分析,神经网络,系统方程法,蒙特卡洛模拟法等。

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