12种统计方法的简练概括
[p=30, 2, left][size=4]1、[b]多元回归[/b]应用于单方程模型，其[b]因变量[/b]必须为[b]测量性变量[/b]，其[b]自变量[/b]可以为[b]测量型变量或虚拟型变量[/b]。研究目的是[b]通过自变量的变化来预测因变量的变化[/b]，多元回归用最小二乘法求解回归系数。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4]2、如果变量之间有[b]多层因果关系[/b]，就可以由多个内在联系得多元回归方程组成一套[b]通径分析[/b]连立方程组，每个方程都通过多元回归求解系数，然后应用通径分析分解变量之间的直接作用和间接作用。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4]3、如果一套连立方程组中[b]含有潜在变量[/b]（即不可直接观测的变量），便不能再用最小二乘法求解，这是可以应用[b]结构方程模型[/b]，它主要采用[b]最大似然[/b]估计求解。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4]4、在研究有[b]两组各包含多个变量的变量组之间的关系时[/b]，可以采用[b]典型相关分析[/b]。典型相关分析的所有变量必须[b]为测量型变量或虚拟变量[/b]。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4]5、[b]多元方差分析[/b]研究[b]两个以上的类别中在多项测量型数据指标上是否存在显著差异[/b]。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4]6、当[b]因变量为二分类变量且自变量为测量型变量和虚拟变量时[/b]，不能采用多元回归，而应该采用[b]logistics[/b][b]回归[/b]。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4]7、[b]logit[/b][b]模型是对数线形模型的一种特例[/b]。它与logistic回归的不同在于，它的[b]自变量全部都是分类变量[/b]。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4]8、[b]鉴别分析[/b]主要应用于在[b]已知一些案例的各种条件值及其结果类型[/b]的条件下，形成鉴别方程，并应用于[b]其他条件值已知但结果类型未知[/b]的案例，预测他们的结果类型。这种方法可以[b]视为因变量为多分类结果[/b]，[b]自变量为测量型或虚拟变量的因果预测[/b]。它的主要[b]应用目的是进行鉴别分类[/b]。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4]9、在使用[b]纵贯数据进行因果分析[/b]时，[b]事件史分析[/b]是可以应用的分析技术。其中，离散时间模型实际上就是用logistic回归求解。而cox比例风险模型是连续变量模型，他分为两种，一种包括动态变量（即随时间变化的自变量），另一种不包括动态变量。事件史分析的数据处理是一项比较复杂的工作。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4]10、至于因子分析、聚类分析和对应分析不是因果模型，他们分别用于分析变量、案例或类型（变量值）之间的结构不安席。将他们成为相依模型。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4][b]因子分析[/b]经常服务于[b]浓缩多个测量型变量[/b]，使之转换为较少数量的新变量（称为因子）后，仍然携带原变量的绝大部分信息。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4]11、[b]聚类分析[/b]用于分析各案例在多个测量性变量值上的近似型距离，将其按近似性原则进行案例排列。[/size][/p][p=30, 2, left][size=4]12、[b]对应分析[/b]可以用来对不用非测量型变量的类别之间进行分析，以作图形式显示不同变量类别之间的近似程度。[/size][/p][p=30, 2, left]搜索更多相关主题的帖子: [url=http://search.qihoo.com/sint/qusearch.html?kw=%BC%F2%C1%B7&domain=www.spsschina.com&ics=gbk]简练[/url] [url=http://search.qihoo.com/sint/qusearch.html?kw=%CD%B3%BC%C6&domain=www.spsschina.com&ics=gbk]统计[/url] [/p] 收益匪浅啊······ 不错 收藏了 谢谢 这个简短的说明
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