但 是 在 聚 类 别 分 析 中 往 往 会 使 用 欧 几 里 得 距 离 的 平 方 来 度 量 距 离 , 大 多 数 的 聚 类 过 程 默 认都 采 用 这 样 的 距 离 度 量 。4. 数 据 的 标 准 化 问 题通 过 上 面 介 绍 的 距 离 度 量 可 以 发 现 一 个 问 题 , 就 是 如 果 不 同 变 量 的 数 量 级 相 差 太 大 , 会 使 得两 个 变 量 的 影 响 明 显 不 平 衡 。 比 如 如 果 叫 和 町 的 数 量 级 是 万 , 而 川 和 们 的 数 量 级 是 十 , 那 么 在计 算 距 离 的 时 候 就 会 发 现 y 变 量 对 距 离 计 算 的 结 果 影 响 相 对 于 χ 就 显 得 微 不 足 道 了 , 这 显 然 不是 我 们 希 望 看 到 的 。 为 了 解 决 这 个 问 题 , 如 果 各 变 量 的 数 量 级 相 差 太 大 , 在 进 行 聚 类 分 析 之 前 ,要 对 数 据 进 行 标 准 化 , 使 得 不 同 数 量 级 的 数 据 之 间 可 以 比 较 。 常 用 的 标 准 化 方 式 有 两 种 , 一 种 是把 数 据 全 部 标 准 化 为 服 从 平 均 数 为 0 , 标 准 差 为 1的 标 准 正 态 分 布 , 另 一 种 是 把 数 据 变 换 为 范 围在 o ~ 1 之 间 的 数 据 。 当 然 还 有 很 多 别 的 数 据 标 准 化 方 法 , 在 这 里 就 不 一 一 赘 述 了 , 感 兴 趣 的 朋友 可 以 参 看 相 关 的 统 计 书 籍 或 者 查 看 SPSS 的 帮 助 内 容 。12. 1. 3 聚 类 分 析 的 方 法 体 系在 实 际 的 聚 类 分 析 中 , 研 究 者 不 可 能 去 考 察 所 有 可 能 的 类 别 组 合 情 况 , 这 在 拥 有 强 大 计 算 能力 的 今 天 也 是 不 大 现 实 的 。 因 此 , 有 必 要 发 展 各 种 各 样 的 聚 类 算 法 , 以 期 能 尽 快 找 到 " 合 理 " 的聚 类 , 而 又 不 必 考 察 所 有 可 能 的 结 构 。 聚 类 方 法 经 过 多 年 的 发 展 , 己 经 逐 渐 形 成 了 自 身 的 方 法 体系 。 以 前 曾 经 按 照 方 法 是 对 观 测 还 是 对 变 量 进 行 分 类 , 将 对 变 量 的 分 类 为 R 型 聚 类 , 对 观 测 的分 类 称 为 Q 型 聚 类 , 但 实 际 上 这 两 种 聚 类 在 数 学 上 是 对 称 的 , 没 有 什 么 不 同 。 如 果 按 照 方 法 原理 来 区 分 , 经 典 的 聚 类 方 法 大 致 可 被 分 为 两 类 : 层 次 聚 类 法 CHierarchical Clustering) 和 非 层 次 聚类 法 CNon -Hierarchical Clustering) 。 除 此 以 外 , 近 年 来 发 展 出 的 一 系 列 智 能 聚 类 方 法 则 可 以 被 归为 一 个 新 的 类 别 。1. 层 次 聚 类 法层 次 聚 类 方 法 首 先 会 确 定 距 离 的 基 本 定 义 , 以 及 类 问 距 离 的 计 算 方 式 , 随 后 按 照 距 离 的 远近 , 通 过 把 距 离 接 近 的 数 据 一 步 一 步 归 为 一 类 , 直 到 数 据 完 全 归 为 一 个 类 别 为 止 , 或 者 是 首 先 认为 所 有 的 数 据 都 是 一 个 类 别 , 然 后 通 过 把 距 离 远 的 数 据 一 步 一 步 分 离 开 来 , 直 到 所 有 的 数 据 各 自成 为 一 类 为 止 这 样 就 得 到 了 一 系 列 ( 从 被 合 并 为 一 大 类 到 这 n个 元 素 各 自 被 分 为 一 类 ) 可 能 的聚 类 结 果 , 最 后 再 利 用 一 些 相 应 的 指 标 来 确 定 聚 为 几 类 的 结 果 是 最 为 合 适 的 。 显 然 , 这 一 系 列 的聚 类 结 果 间 存 在 着 嵌 套 , 或 者 说 层 次 的 关 系 , 因 此 这 一 类 方 法 的 名 称 被 称 为 层 次 聚 类 法 。由 于 这 种 结 果 上 的 层 次 关 系 , 整 个 分 析 过 程 , 特 别 是 每 一 步 中 完 成 的 合 并 或 分 割 都 可 以 用 一张 三 维 空 间 的 图 形 来 表 示 , 这 种 图 被 称 为 " 树 状 图 " 是 层 次 聚 类 法 结 果 解 释 的 重 要 工 具 。SPSS为 层 次 聚 类 法 提 供 了 很 好 的 支 持 , 具 体 的 过 程 为 菜 单 中 的 Analyze→Classify→ HierarchicalCluster 02. 非 层 次 聚 类 法设 计 非 层 次 聚 类 方 法 或 者 说 重 新 定 位 法 的 目 的 是 为 了 将 案 例 快 速 分 成 K 个 类 别 , 一 般 而 言具 体 的 类 别 个 数 需 要 在 分 析 前 就 加 以 确 定 , 整 个 分 析 过 程 使 用 迭 代 的 方 式 进 行 , 首 先 起 步 于 一 个初 始 的 分 类 , 然 后 通 过 不 断 的 迭 代 把 数 据 在 不 同 类 别 之 间 移 动 , 直 到 最 后 达 到 一 定 的 标 准 为 止 ,整 个 计 算 过 程 中 不 需 要 存 储 基 本 数 据 或 者 距 离 矩 阵 , 因 此 不 会 出 现 多 个 互 相 嵌 套 的 聚 类 结 果 , 而计 算 速 度 也 要 快 得 多 。• 237 •
目 前 , 非 层 次 聚 类 法 中 以 K 一 均 值 聚 类 法 (K - means Clustering) 最 为 常 用 , 该 方 法 也 被 称 为快 速 聚 类 法 , SPSSClustero3. 智 能 聚 类 方 法中 提 供 的 也 正 是 这 种 方 法 , 具 体 是 菜 单 中 的 Analyze → Classify → K - Means随 着 近 年 来 数 据 仓 库 和 数 据 挖 掘 技 术 的 逐 渐 成 熟 , 海 量 数 据 的 聚 类 分 析 己 经 成 为 了 一 个 现实 的 问 题 , 但 是 以 上 传 统 方 法 均 远 远 不 能 满 足 需 求 。 首 先 , 数 据 挖 掘 面 对 的 是 海 量 数 据 , 过 高 的计 算 量 会 使 得 方 法 不 具 实 用 价 值 ; 其 次 , 传 统 方 法 中 使 用 的 距 离 指 标 往 往 不 能 满 足 复 杂 的 数 据 联系 需 要 , 特 别 是 连 续 性 、 离 散 性 数 据 混 合 出 现 的 情 形 ; 最 后 , 这 些 方 法 在 类 别 数 确 定 时 或 者 要 求 用户 自 行 指 定 , 或 者 需 要 计 算 出 所 有 可 能 的 解 决 方 案 后 从 中 加 以 判 断 , 这 些 往 往 都 不 符 合 数 据 挖 掘的 实 际 情 况 。为 此 , 希 望 能 找 到 这 样 一 些 聚 类 方 法 , 它 们 计 算 量 较 小 , 能 自 动 判 断 最 适 宜 的 类 别 数 , 同 时 又能 够 发 掘 类 别 间 的 复 杂 联 系 。 借 助 于 人 工 智 能 技 术 的 发 展 , 一 系 列 新 的 智 能 聚 类 方 法 被 发 展 出来 , 其 中 较 常 见 的 是 两 步 聚 类 法 和 神 经 网 络 中 的 自 组 织 图 技 术 。 SPSS 从 1 1. 5 版 起 提 供 了 两 步聚 类 法 , 具 体 位 置 为 菜 单 Analyze→ Classify→ TwoStep Cluster 0 而 对 自 组 织 图 的 支 持 则 放 在 了 数据 挖 掘 专 用 工 具 Clementine 中 , 在 SPSS 中 并 未 提 供 。12.2 层 次 聚 类 法12.2.1 方 法 原 理根 据 运 算 的 方 向 , 层 次 聚 类 法 可 以 被 分 为 合 并 法 和 分 解 法 两 大 类 , 但 这 两 类 方 法 的 运 算 原 理实 际 上 是 完 全 相 同 的 , 仅 仅 是 方 向 相 反 而 己 。 SPSS 中 提 供 的 是 层 次 聚 类 法 中 的 合 并 法 。 它 的 实现 过 程 如 下 :(1) 首 先 将 各 条 数 据 各 自 作 为 一 类 ( 这 时 有 n 类 ) , 按 照 所 定 义 的 距 离 计 算 各 数 据 点 之 间 的距 离 , 形 成 一 个 距 离 阵 ;(2) 将 距 离 最 近 的 两 条 数 据 并 为 一 个 类 别 , 从 而 成 为 了 n 一 1 个 类 别 , 计 算 新 产 生 的 类 别 与其 他 各 个 类 别 之 间 的 距 离 或 者 相 似 度 ( 这 涉 及 如 何 计 算 两 个 类 别 之 间 距 离 或 者 相 似 度 的 问 题 ) ,形 成 了 新 的 距 离 阵 ;(3) 按 照 和 第 二 步 是 相 同 的 原 则 , 再 将 距 离 最 接 近 的 两 个 类 别 合 并 , 这 时 如 果 类 的 个 数 仍 然大 于 1, 则 继 续 重 复 这 一 步 骤 , 直 到 所 有 的 数 据 都 被 合 并 成 为 一 个 类 别 为 止 。层 次 聚 类 法 的 优 点 是 非 常 明 显 的 : 可 以 对 变 量 ( 样 品 ) 或 记 录 进 行 聚 类 , 变 量 可 以 为 连 续 或分 类 变 量 , 提 供 的 距 离 测 量 方 法 和 结 果 表 示 方 法 也 非 常 丰 富 。 但 是 由 于 它 要 反 复 计 算 距 离 , 当 样本 量 太 大 或 变 量 较 多 时 , 采 用 层 次 聚 类 运 算 速 度 明 显 较 慢 。在 层 次 聚 类 法 中 , 当 每 个 类 别 有 多 于 一 个 的 数 据 点 构 成 时 , 就 会 涉 及 如 何 定 义 两 个 类 间 的 距离 的 问 题 。 根 据 计 算 两 个 类 别 之 间 距 离 的 不 同 , 会 得 到 不 同 的 结 果 , 也 就 进 一 步 构 成 了 不 同 的 层次 聚 类 方 法 。 常 用 的 方 法 有 如 下 几 种 , 如 图 12.2 所 示 。(1) 最 短 距 离 法 (Nearest Neighbor) : 用 两 个 类 别 中 各 个 数 据 点 之 间 最 短 的 那 个 距 离 来 表 示两 个 类 别 之 间 的 距 离 。• 238 •
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•【 苗 C~ , 饵 " .7. Il ,~
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序---Ì......口知 识 经 济
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日 录第 一 部 分一 般 线
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6.3.2 分 析 实 例 .............
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思 考 与 练 习 ..............
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19.3.3 比 例 风 险 性 的 图
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Yij μ i + E: iJ其 中 Yij 代 表
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3. 元 素 CElement)元 素 指 用
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值 。 因 此 在 多 因 素 方
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表 1. 4 是 对 前 面 所 假
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义 不 难 理 解 , 具 体 输
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中 的 Weight Estimation 过 程
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表 1. 13 Tests of Between-Subjects
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在 设 定 好 一 张 轮 廓 图
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表 1. 17 Lack of Fit TestsDependen
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表 1. 18 中 给 出 的 是 各
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一 下 。因 篇 幅 所 限 ,
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此 。 而 在 随 机 效 应 方
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第 2 章 常 用 实 验 设 计
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受 试 对 象 按 性 质 ( 如
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Patient 选 入 Random Factor 框 ,
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表 2.5Tests of Between-Subjects Ef
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此 为 2 x3 析 因 设 计 , 一
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表 2.11正 交 设 计 及 其 结
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表 2.14均 匀 设 计 安 排 及
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2.3.2 重 复 测 量 设 计重
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理 的 小 白 鼠 其 进 食 量
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期 70末考试成 60结90 -l 曰
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表 2.23 是 两 组 的 修 正
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第 3 章 多 元 方 差 分 析
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文 、 数 学 、 英 语 的 考
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迹 。 值 越 大 , 该 效 应
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3. 1. 4 对 引 例 的 进 一 步
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大 , 即 计 算 F 值 时 的 分
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促 销 手 段 前 两 个 月 的
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区 、 实 行 不 同 促 销 手
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表 3.16 即 为 一 元 方 差
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第 4 章 混 合 线 性 模 型
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图 4. 1 第 一 所 学 校 的
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表 4.1 是 方 差 分 析 的 检
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l i i可 号 事 3气 》 矿标
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表 4.11 同 样 是 对 随 机
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由 上 面 的 分 析 结 果 可
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进 行 动 态 监 测 , 走 时
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在 预 定 义 对 话 杠 中 未
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表 4.25 中 给 出 了 4 次 重
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表 4.31任 意 两 次 的 相 关
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设 定 非 常 丰 富 , 这 里
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参 考 文 献221 Liang KY , Zeger
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第 5 章 多 重 线 性 回 归
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此 处 之 所 以 从 散 点 图
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将 自 变 量 引 起 的 变 异
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町 ,…, 与 ) 与 反 应 变 量
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5.3 同 归 预 测 与 残 差 分
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图 5.5三 维 空 间 中 的 可
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图 5.6几 种 常 见 的 残 差
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差 间 相 互 独 立 。 例 5.
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根 据 公 式 55 total = 55R + 55
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SPSS 输 出 结 果 如 下 :表 5
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表 5. 12 Excluded Variables eColli
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读 者 可 自 行 练 习 在 例
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共 线 性 越 强 , 提 取 主
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参 考 文 献1 John Neter, Michae
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2.52.01.51.01!ð主 0.5附口 口
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因 变 量 模 型 ; 自 变 量
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自 身 预 测 值 或 者 其 他
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系 数 必 然 会 小 于 普 通
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Source variable. . n POWER value =
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映 的 实 际 上 是 除 了 生
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际 上 是 假 设 这 4 档 间
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还 对 两 种 分 类 变 量 类
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结 果 输 出 的 最 后 就 是
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第 7章 路 径 分 析 入 门在
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表 7. 2 Coefficients aUnstandardiz
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个 , 因 变 量 为 LW , 最 下
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型 中 各 变 量 的 具 体 联
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根 据 该 测 量 值 , 可 以
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表 7. 10 Model SummaryModel R R Sq
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第 8 章 非 线 性 回 归 模
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相 应 的 主 对 话 杠 如 图
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的 相 关 系 数 可 用 来 辅
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从 图 8. 3 中 可 以 看 到 ,
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图 8.5一 乘 法 与 二 乘 法
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Source DF Sum of Squares Mean Squar
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接 下 来 方 杠 中 的 文 本
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第 9 章 二 分 类 Logistic 回
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0.5 为 对 称 点 , 分 布 在 o
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81) 1 (42/69) = 1. 217 , 并 不
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Waldx2 , 是 对 总 体 回 归
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exp ( - 5. 642 - 1. 356 X sex - O.
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有 意 义 , 有 些 无 意 义
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表 9.15Variables in the EquationB
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验 , 就 可 以 得 知 它 们
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法 的 分 析 结 果 。表 9.18
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究 者 找 到 一 系 列 的 指
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: Graphs• ROC Curve:Test Variable
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变 量 所 求 出 的 典 型 相
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数 据 由 Fisher 在 1940 年 首
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功 能 作 进 一 步 解 释 。
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的 是 各 类 别 的 信 息 在
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的 Dimensions In Solution 杠 中
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换 , 交 叉 表 就 被 转 换
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!Analyze• Data Reduction→ Corre
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15.4 多 重 对 应 分 析15.4.1
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以 确 认 图 形 中 所 观 察
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图 15.14哑 变 量 设 置 格
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果 上 的 联 系 。(2) 使 用
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是 用 某 个 r 维 欧 氏 空
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图 16.3MDS 过 程 的 子 对 话
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别 间 的 问 阳 就 会 比 较
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Warning # 14654> The total number o
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在 INDSCAL 模 型 中 , 仍 然
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接 下 来 方 杠 中 的 结 果
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(2) 如 果 有 可 能 , 为 每
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在 后 面 结 合 案 例 给 予
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Reduced rank: 和 广 义 欧 氏
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N口。吕A。 中 国 科 大 0.6
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5 张 文 月 三 主 编 . SPSS 11
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Model Selection 过 程 拟 合 的
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这 样 做 不 会 影 响 统 计
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作 用 , 即 不 同 胃 溃 荡
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17.3 因 果 关 系 明 确 时
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表 17.14 和 表 17.15 两 个 表
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表 17.18抽 查 人 员 的 工
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以 下 方 杠 中 的 文 本 是
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If Deleted Simple Effect is DF L. R
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17.5 对 数 线 性 模 型 与
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本 例 的 主 要 分 析 结 果
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第 18章 信 度 分 析在 各
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低 于 0.7 , 则 应 该 弃 之
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低 , 提 示 这 两 道 题 的
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表 18.5 ANOVA with Friedman's Test
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在 表 格 的 最 上 面 , SPSS
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同 ) , 因 此 计 算 公 式 有
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续 表类 型 假 设 测 量 的
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18.4.3 SPSS 中 相 应 的 分 析
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第 19章 生 存 分 析19. 1 生
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下 来 , 而 不 是 等 数 据
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风 险 函 数 非 负 生 存 函
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= 川 c1 - d/n)ti
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除 以 上 用 到 的 杠 组 外
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分 布 曲 线 、 风 险 函 数
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(1) Pooled over strata: 系 统 默
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This subfile contains:20 observatio
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19.3 Cox 同 归 模 型前 面 介
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杠 的 含 义 与 操 作 和 前
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模 型 拟 合 时 完 全 相 同
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间 的 抗 体 水 平 、 不 同
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会 对 研 究 结 果 造 成 影
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情 况 :图 19.14真 分 层 时
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鳞 癌 型 肺 癌 或 夫 访 )
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集 中 其 他 无 缺 失 变 量
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20.2.2 对 缺 失 模 式 的 分
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记 录 的 输 出 。 如 果 指
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失 值 的 变 量 , 然 后 为
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20.3.2 使 用 回 归 算 法 进
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示 。 因 20.6 Ca) 为 回 归
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图 20.8EM 算 法 的 散 点 图
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SPSS 产 品 简 介SPSS 系 列