在 设 定 好 一 张 轮 廓 图 的 绘 制 方 式 后 , 一 定 要 单 击 下 方 的 Add 按 钮 确 认 , 否 则 相 应 的 选 择 无效 。 以 超 市 规 模 和 摆 放 位 置 为 例 , 如 果 希 望 分 别 绘 制 这 二 者 的 轮 廓 图 , 则 操 作 如 下 :IPlotsl:Horizontal Axis杠 : size: ~ 画Horizontal Axis 杠 : position: 国|Continuel相 应 的 图 形 如 图 1. 2 所 示 , 实 际 上 , 在 这 种 情 况 下 各 散 点 的 位 置 和 原 始 样 本 均 数 并 无 差 异 。图 1. 2超 市 规 模 和 摆 放 位 置 的 轮 廓 图下 面 来 看 复 杂 一 些 的 情 形 , 如 果 希 望 绘 制 上 述 两 个 变 量 的 联 合 轮 廓 图 , 则 将 另 一 个 变 量 选 入 Separatelines 杠 中 即 可 。 对 于 不 同 的 模 型 , 边 际 均 数 的 估 计 值 不 同 , 从 而 联 合 轮 廓 图 也 不 同 。 图 1. 3 分 别为 模 型 中 加 入 和 不 加 入 交 互 作 用 时 的 轮 廓 图 , 可 见 当 模 型 中 有 交 互 项 时 , 各 边 际 均 数 实 际 上 和 样 本 单元 格 均 数 相 同 , 且 代 表 摆 放 位 置 的 4 条 曲 线 大 致 平 行 , 并 未 出 现 明 显 的 交 叉 , 这 提 示 两 变 量 间 的 交 互 作图 1. 3含 交 互 作 用 时 的 轮 廓 图• 18 •
用 可 能 不 明 显 , 与 前 面 检 验 的 结 论 相 一 致 ; 而 右 侧 图 形 反 映 的 是 不 加 入 交 互 作 用 的 模 型 轮 廓 , 由 于 模 型中 无 交 互 项 , 相 当 于 强 行 规 定 无 论 摆 放 位 置 如 何 , 超 市 规 模 各 水 平 的 均 数 差 异 应 当 完 全 相 同 , 所 以 在 轮廓 图 中 就 会 看 到 4 条 均 数 线 是 完 全 平 行 的 。除 轮 廓 图 外 , 还 可 以 使 用 残 差 图 对 模 型 的 拟 合 效 果 进行 观 察 , 选 择 Options 子 对 话 杠 中 的 Residual plot 复 选 框 ,则 结 果 中 会 出 现 如 图 1. 4 所 示 的 残 差 图 。 这 幅 图 实 际 上是 一 个 散 点 图 矩 阵 , 由 因 变 量 实 测 值 、 预 测 值 和 标 准 化 残差 构 成 , 如 果 模 型 拟 合 效 果 很 好 , 则 预 测 值 和 实 测 值 应 当有 明 显 的 相 关 , 呈 现 出 较 好 的 直 线 趋 势 , 而 标 准 化 残 差 则应 当 完 全 随 机 地 在 O 上 下 分 布 , 不 随 预 测 值 的 上 升 而 出 现变 动 趋 势 。 由 图 1. 4 中 的 Predicted: Std Residl 叫 单 元 格可 见 , 残 差 的 分 布 的 确 较 好 , 未 发 现 明 显 违 反 模 型 中 正 态分 布 假 设 的 情 况 , 因 此 本 模 型 的 拟 合 效 果 是 令 人 满 意 的 。如 果 希 望 对 残 差 图 作 进 一 步 的 观 察 , 则 可 以 双 击 该 图形 , 进 入 编 辑 状 态 , 以 添 加 相 应 的 参 考 线 , 这 一 部 分 内 容 实际 上 和 回 归 模 型 中 的 残 差 诊 断 相 同 , 因 此 大 家 可 以 参 考 相EEEAO电UHUH 叮UHι-dp-VZUM∞-2Dependent Variable: 用 销 售 量自~8&0S000 YJO。;4 伊也 lD 0000o8Ov、 @q 哺 飞 咱 eu。 毛 内 v0B。 6。E@1 飞 o。A uObserved Predicted Std. ResidualModel: Intercept 十 Slze+poslt \Oll图 1. 4模 型 的 残 差 图关 章 节 , 这 里 不 再 详 述 。1. 3. 3拟 和 劣 度 检 验在 例 1. 2的 分 析 中 , 由 于 交 互 项 没 有 统 计 学 意 义 , 所 以 直 接 将 其 剔 除 出 模 型 重 新 进 行 了 数 据的 拟 合 。 当 交 互 项 较 少 时 , 这 样 做 并 不 困 难 。 但 是 , 如 果 需 要 分 析 的 因 素 很 多 , 则 交 互 项 也 会 非常 繁 杂 , 对 它 们 一 一 进 行 筛 选 不 仅 十 分 麻 烦 , 还 很 有 可 能 出 错 , 毕 竟 方 差 分 析 模 型 没 有 提 供 变 量筛 选 的 方 法 , 而 且 这 样 多 个 检 验 并 行 , 又 涉 及 一 类 错 误 是 否 被 正 确 控 制 的 问 题 。 事 实 上 , 对 交 互项 是 否 应 当 纳 入 模 型 的 分 析 可 以 被 理 解 为 与 纳 入 全 部 主 效 应 和 交 互 效 应 的 模 型 ( 全 模 型 ) 相 比 ,当 前 模 型 对 样 本 信 息 的 解 释 程 度 是 否 充 分 , 两 者 间 的 差 异 是 否 有 统 计 学 意 义 这 样 一 个 问 题 , 如 果当 前 模 型 和 全 模 型 的 解 释 程 度 无 统 计 学 差 异 , 则 表 明 模 型 己 经 包 含 了 数 据 的 主 要 信 息 , 不 需 要 再另 行 纳 入 更 多 交 互 项 了 。 反 之 , 则 意 味 着 还 有 交 互 项 需 要 纳 入 , 以 改 善 模 型 对 数 据 的 解 释 。 结 合上 面 有 、 无 交 互 项 时 的 轮 廓 图 , 大 家 可 能 对 此 会 有 更 直 观 的 了 解 。Options 子 对 话 杠 中 提 供 了 一 个 Lack of Fit 复 选 框 , 就 是 用 于 进 行 当 前 模 型 和 全 模 型 效 果 相比 的 拟 和 劣 度 检 验 ( 也 被 称 为 失 拟 检 验 ) 的 。 如 果 无 效 假 设 被 拒 绝 , 则 说 明 现 有 模 型 尚 不 能 充 分刻 画 因 变 量 , 自 变 量 间 的 关 系 , 可 能 还 有 交 互 作 用 未 被 发 现 , 或 尚 有 其 他 因 素 需 要 被 引 入 模 型 。对 上 面 无 交 互 项 的 模 型 , 拟 和 劣 度 检 验 结 果 参 见 表 1. 17 0注 意 表 1. 17 中 的 Pure Error 二 栏 实 际 上 就 是 全 模 型 的 误 差 项 输 出 , 而 主 效 应 模 型 的 Error 其SS (Sum of Squares) 为 346.917 , 和 全 模 型 的 误 差 项 的 SS = 258 相 减 , 恰 好 就 等 于 Lack of Fit 二 栏" 的 输 出 88.917 ! 事 实 上 自 由 度 的 计 算 也 是 如 此 。 也 就 是 说 , 该 检 验 比 较 的 就 是 两 个 模 型 的 方差 解 释 量 , 随 后 进 行 的 假 设 检 验 就 是 标 准 的 F 检 验 , 这 里 不 再 详 述 。 最 终 的 p{ 直 为 0.663 , 正 好等 于 全 模 型 中 对 交 互 项 的 检 验 P 值 。 当 只 有 一 个 交 互 项 时 , 这 两 个 检 验 应 当 是 等 价 的 。 但 在 交互 项 多 于 一 个 的 时 候 , 拟 和 劣 度 检 验 的 优 势 就 很 明 显 了 。• 19 •
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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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就 一 定 很 好 。 例 如 使
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的 知 识 都 可 以 被 系 统
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第三部分多 元 统 计 分 析
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特 别 需 要 注 意 的 是 ,
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计 量 不 一 定 能 真 实 地
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图 10.2 Output 子 对 话 框图
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(1) Test of Parallel Lines 检 验
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O. 458 • Csex = 1) 00.4)表 10. 1
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变 量 叫 ,… , X m 对 目 标
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表 10. 15 Model Fitting Informatio
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10.4.2 实 例 一 与 Logistic 模
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关 ) 的 不 同 取 值 水 平
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!Analyze• Regression• Probit:Re
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第 11 章 主 成 分 分 析 与
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的 信 息 , 其 他 的 可 以
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表 1 1. 1 为 8 个 原 始 变
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各 个 因 子 间 互 不 相 关
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由 Bartlett 检 验 可 以 看
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于 斜 交 旋 转 则 显 示 旋
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F2 =0. 011ZX1 +0. 387ZX2 +0. 129ZX3
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部 的 经 济 结 构 , 找 到
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化 , 对 初 始 因 子 载 荷
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得 到 综 合 因 子 得 分 sco
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AUi从ì (U 11IU 21川AU l2 从U 22
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图 12.1不 同 的 分 类 方 法
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目 前 , 非 层 次 聚 类 法
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从 表 12. 1 中 可 以 看 出 5
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一 次 出 现 是 在 第 1 步 ,
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藏 等 13 省 市 ;第 5 类 : 包
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第 4 类 : 消 费 水 平 相 对
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更 新 类 别 中 心 点 。(5)
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3. 结 果 解 释分 析 结 果
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在 K - Means 生 成 的 结 果
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0.017 3 。现 希 望 通 过 聚
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这 就 意 味 着 在 原 来 12
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散 变 量 和 连 续 变 量 。
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思 考 与 练 习1. 对 于 例 1
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x2图 13.1典 型 判 别 分 析
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就 说 明 判 别 的 效 果 较
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Analyze• Classify • Discriminan
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表 13.4 给 出 的 是 判 别
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Canonical OiscriminantFunction 2UO-
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别 函 数 进 行 新 样 品 的
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er) 、 贝 叶 斯 学 派 。 它
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刚 毛 王 军 尾 花 y = - 80. 2
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第 14章 典 型 相 关 分 析
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(Rl~lR12R2;lR21 -Â;) (Slâ ω) =0(
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Correlations Between Set - 1 and Se
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由 这 两 对 典 型 变 量 的
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0.5640.733立 定 { 本 前 屈图
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变 量 所 求 出 的 典 型 相
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第 15章 对 应 分 析15.1 模
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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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表 15.10 Iteration History 表 15.
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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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图 16.4 12 城 市 三 维 空 间
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16. 1. 3 距 离 的 计 算 方
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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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第 17 章 对 数 线 性 模 型
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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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18.4.3 SPSS 中 相 应 的 分 析
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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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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