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多元变量统计

指数 多元变量统计

多元变量统计(Multivariate statistics,或作Multivariate statistical analysis、Multivariate analysis,多因素分析、多重变量分析)是社会学、医学、金融、数量心理学、市场营销等常用的一系列在一个时点观察并分析多个统计变量的实证分析方法的总称,目前在应用和理论研究上十分活跃,常用软件是有Matlab、SAS、R、SPSS等等。.

19 关系: 多维标度主成分分析市场营销医学社会学离散选择法線性判別分析统计学联合分析迴歸分析邏輯迴歸金融MATLABRSASSPSS标量类别方差分析数据聚类

多维标度

多维标度(Multidimensional scaling,缩写MDS,又译“多维尺度”)也称作“相似度结构分析”(Similarity structure analysis),属于多重变量分析的方法之一,是社会学、数量心理学、市场营销等统计实证分析的常用方法。.

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主成分分析

在多元统计分析中,主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一種分析、簡化數據集的技術。主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是,这也不是一定的,要视具体应用而定。由于主成分分析依赖所给数据,所以数据的准确性对分析结果影响很大。 主成分分析由卡爾·皮爾遜於1901年發明,用於分析數據及建立數理模型。其方法主要是通過對共變異數矩陣進行特征分解,以得出數據的主成分(即特征向量)與它們的權值(即特征值)。PCA是最簡單的以特征量分析多元統計分布的方法。其結果可以理解為對原數據中的方差做出解釋:哪一個方向上的數據值對方差的影響最大?換而言之,PCA提供了一種降低數據維度的有效辦法;如果分析者在原數據中除掉最小的特征值所對應的成分,那麼所得的低維度數據必定是最優化的(也即,這樣降低維度必定是失去訊息最少的方法)。主成分分析在分析複雜數據時尤為有用,比如人臉識別。 PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下,这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构,从而更好的解释数据的变量的方法。如果一个多元数据集能够在一个高维数据空间坐标系中被显现出来,那么PCA就能够提供一幅比较低维度的图像,这幅图像即为在讯息最多的点上原对象的一个‘投影’。这样就可以利用少量的主成分使得数据的维度降低了。 PCA跟因子分析密切相关,并且已经有很多混合这两种分析的统计包。而真实要素分析则是假定底层结构,求得微小差异矩阵的特征向量。.

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市场营销

市场营销(Marketing)又称为市場學、市场行销或行銷學,简称“营销”。它是指个人或群体通过创造并同他人交换产品和价值,以满足需求与慾望的一种社会和管理过程。.

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医学

醫學是以診斷、治疗和预防生理和心理疾病和提高人体自身素质为目的的應用科學。狹義的醫學只是疾病的治療,但也有說法稱預防醫學為第一醫學,臨床醫學為第二醫學,复健醫學為第三醫學。醫學的科學面是應用基礎醫學的理論與發現,例如生化、生理、微生物學、解剖、病理學、藥理學、統計學、流行病學等,來治療疾病與促進健康。然而,医学也具有人文與藝術的一面,它關注的不僅是人体的器官和疾病,而是人的健康和生命。「生理、心理、社會模式」是廣為接受的理論,而其他如「生理心理靈性社會的照顧」、「全人、全隊、全程、全家的醫療」也都是現代醫學的重要理論。随着醫學模式的转变,醫學的人文性受到越来越多的重视。醫學倫理目前最廣為人知的是四初確原則方法論:「自主、行善、不傷害、正義」。 在人類社會中,醫學已經存在數千年之久。现代医学起源於17世紀科學革命後的歐洲,以科學的过程及办法來進行醫學治療、研究與驗證。研究领域大方向包括基礎醫學、臨床醫學、檢驗醫學、預防醫學、保健医学、康复医学等等。在現代醫學興起前發展的醫學,稱為傳統醫學;現代則以替代醫學的形式在科学医学尚未普及的地区繼續存在。.

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社会学

會學(sociology)起源於19世紀末期,是一門研究社會的學科。社會學使用各種研究方法進行實證調查和批判分析,以發展及完善一套有關人類社會結構及活動的知識體系,並會以運用這些知識去尋求或改善社會福利為目標。社會學的研究範圍廣泛,包括了由微觀層級的社會行動(agency)或人際互動,至宏觀層級的社會系統或結構,社會學的本體有社會中的個人、社會結構、社會變遷、社會問題、和社會控制,因此社會學通常跟經濟學、政治學、人類學、心理學等學科並列於社會科學領域之下。 社會學在研究題材上或研究法則上均有相當的廣泛性,其傳統研究對象包括了社會分層、社會階級、社會流動、社會宗教、社會法律、越軌行為等,而採取的模式則包括定性和定量的研究方法。由於人類活動的所有領域都是由社會結構、個體機構的影響下塑造而成,所以隨著社會發展,社會學進一步擴大其研究重點至其他相關科目,例如醫療、護理、軍事或刑事制度、網際網路等,甚至是例如科學知識發展在社會活動中的作用一類的課題。另一方面,社會科學方法(social scientific methods)的範圍也越來越廣泛。在20世紀中葉以來多樣化的語言、文化轉變也同時產生了更多更具詮釋性、哲學性的社會研究模式。然而,自20世紀末起的科技浪潮,也為社會學帶來了嶄新的數學化計算分析技術,例如個體為本模型和社交網路。 因其興起的歷史背景,社會學研究的重心很大一部份放在現代性社會中的各種生活實態,或是當代社會如何形成演進以至今日的過程,不但注重描述現況,也不忽略社會變遷。社會學的研究對象範圍廣泛,小到幾個人面對面的日常互動,大到全球化的社會趨勢及潮流。家庭、各式各樣的組織、企業工廠等經濟體、城市、市場、政黨、國家、文化、媒體等都是社會學研究的對象,而這些研究對象的共通點是一些具有社會性的社會事實。雖然「社會性」的定義在不同學派之間仍有爭執,但社會事實外在於個人,且對個人的行為跟認知有影響,這一點是大致上為社會學者所共同接受的。.

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离散选择法

离散选择法(Discrete choice approach,缩写DCA,也作Discrete choice model,即“离散选择模型”)属于多重变量分析的方法之一,是社会学、生物统计学、数量心理学、市场营销等统计实证分析的常用方法。.

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線性判別分析

线性判别分析 (LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳,这种方法使用统计学,模式识别和机器学习方法,试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合,以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器,或者,更常见的是,为后续的分类做降维处理。 LDA与方差分析(ANOVA)和回归分析紧密相关,这两种分析方法也试图通过一些特征或测量值的线性组合来表示一个因变量。Fisher, R. A. (1936).

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统计学

统计学是在資料分析的基础上,研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料,以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来,它廣泛地應用在各門學科,從自然科学、社會科學到人文學科,甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨,統計的面貌也逐漸改變,與資訊、計算等領域密切結合,是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中,可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形,這個用法稱作為描述統計學。另外,觀察者以數據的形態,建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型,以之來推論研究中的步驟及母體,這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.

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联合分析

联合分析(Conjoint analysis,又作Conjoint measurement)是多重变量分析主要分析之一,在社会学、生物统计学、数量心理学、市场营销、产品管理、运筹学等领域的统计实证分析应用广泛。.

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迴歸分析

迴歸分析()是一種統計學上分析數據的方法,目的在於了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度,並建立數學模型以便觀察特定變數來預測研究者感興趣的變數。更具体的来说,回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说,通过回归分析我们可以由给出的自变量估计因变量的条件期望。 迴歸分析是建立因變數Y(或稱依變數,反應變數)與自變數X(或稱獨變數,解釋變數)之間關係的模型。簡單線性回歸使用一個自變量X,複迴歸使用超過一個自變量(X_1, X_2...

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邏輯迴歸

逻辑回归(Logistic regression 或logit regression),即逻辑模型(Logit model,也译作“评定模型”、“分类评定模型”)是离散选择法模型之一,属于多重变量分析范畴,是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。.

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金融

金融(Finance)是“資金的融通”的省略語。金,指的是黃金;融,最早指固體融化變成液體,也有融通的意思。所以,金融就是將黃金融化分開交易流通,即價值的流通。顧名思義意指融通資金、使資金融洽通達,是指在經濟生活中,银行、證券或保險業者從市場主體(例如:儲戶、證券投資者或者保險者等)募集資金,並藉貸給其它市場主體的經濟活動。從事這一業務的業者稱之為金融業者。研究有關金融的學科稱之為金融學。 从广义上说,政府、个人、组织等市场主体通过募集、配置和使用资金而产生的所有资本流动都可称之为金融。因此,不仅是金融业者,有关政府的财政,行业企业的行为、以及个人的理财都是金融的一部分。金融可以看作为资金的募集配置(籌資)、以及投资和融资(借錢買股)三类经济行为。 行业企业募集资金的方法一般可以分为以下两类:.

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MATLAB

MATLAB(矩阵实验室)是MATrix LABoratory的缩写,是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。除了矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外,MATLAB还可以用来创建用户界面及与调用其它语言(包括C、C++、Java、Python和FORTRAN)编写的程序。 尽管MATLAB主要用于数值运算,但利用为数众多的附加工具箱(Toolbox)它也适合不同领域的应用,例如控制系统设计与分析、图像处理、信号处理与通讯、金融建模和分析等。另外还有一个配套软件包Simulink,提供一个可视化开发环境,常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等方面。.

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R

R,r是拉丁字母中的第18个字母。 R通常在語言中的發音屬於流音輔音,不過在歐洲,不同的語言之間存在着許多不一樣的發音方式。隨著印刷術和書寫方式的演變,曾經有一段時間R存在著一個變體叫做半r,今日,它已經隨著時間與長s一同消失在語言體系了。.

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SAS

SAS可以指:.

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SPSS

SPSS是統計產品與服務解決方案(Statistical Product and Service Solutions)的簡稱,為IBM公司推出的一系列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟件產品及相關服務的總稱,有Windows和macOS等版本。.

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标量类别

#重定向 測量尺度.

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方差分析

變異數分析或變方分析(Analysis of variance,簡稱ANOVA)為資料分析中常見的統計模型,主要為探討連續型(Continuous)資料型態之因变量(Dependent variable)與類別型資料型態之自变量(Independent variable)的關係,當自變項的因子中包含等於或超過三個類別情況下,檢定其各類別間平均數是否相等的統計模式,廣義上可將T檢定中變異數相等(Equality of variance)的合併T檢定(Pooled T-test)視為是變異數分析的一種,基於T檢定為分析兩組平均數是否相等,並且採用相同的計算概念,而實際上當變異數分析套用在合併T檢定的分析上時,產生的F值則會等於T檢定的平方項。 變異數分析依靠F-分布為機率分布的依據,利用平方和(Sum of square)與自由度(Degree of freedom)所計算的組間與組內均方(Mean of square)估計出F值,若有顯著差異則考量進行或稱多重比較(Multiple comparison),較常見的為、與Bonferroni correction,用於探討其各組之間的差異為何。 在變異數分析的基本運算概念下,依照所感興趣的因子數量而可分為單因子變異數分析、雙因子變異數分析、多因子變異數分析三大類,依照因子的特性不同而有三種型態,固定效應變異數分析(fixed-effect analysis of variance)、隨機效應變異數分析(random-effect analysis of variance)與混合效應變異數分析(Mixed-effect analaysis of variance),然而第三種型態在後期發展上被認為是Mixed model的分支,關於更進一步的探討可參考Mixed model的部份。 變異數分析優於兩組比較的T檢定之處,在於後者會導致多重比較(multiple comparisons)的問題而致使第一型錯誤(Type one error)的機會增高,因此比較多組平均數是否有差異則是變異數分析的主要命題。 在统计学中,方差分析(ANOVA)是一系列统计模型及其相关的过程总称,其中某一变量的方差可以分解为归属于不同变量来源的部分。其中最简单的方式中,方差分析的统计测试能够说明几组数据的平均值是否相等,因此得到两组的T檢定。在做多组双变量T檢定的时候,错误的機率会越来越大,特别是第一型錯誤,因此方差分析只在二到四组平均值的时候比较有效。.

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数据聚类

#重定向 聚类分析.

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