有人問我該如何做數據分析。其實數據分析的過程是相對固定的,分析結論的差異性主要是分析者的視點。雖然比較固定,我還是結合了自己寫文章的心得,整理出這份ppt。希望對於徘徊在數據分析門口的人有用。整理的過程,我也根據這個過程做了一個小分析,對公司寶貝進行一個十分簡單的分析。如果在閱讀文章后,有意 ...
看似小小的中介,廢了我好多腦細胞,這個東西真的不簡單,從 月份有人問我,我多重中介,到現在的縱向數據中介,從一般的回歸做法,到結構方程框架下的路徑分析法,到反事實框架做法,從中介變量和因變量到是連續變量到中介變量和因變量是分類變量,很浩渺的系統知識,今天開始一點一點給大家寫。 今天就和大家一起探討縱向數據的中介效應檢驗,一般來講考慮因果關系的時間先后順序,縱向數據才是探討中介的理想數據形式: In ...
2021-08-25 18:01 0 297 推薦指數:
有人問我該如何做數據分析。其實數據分析的過程是相對固定的,分析結論的差異性主要是分析者的視點。雖然比較固定,我還是結合了自己寫文章的心得,整理出這份ppt。希望對於徘徊在數據分析門口的人有用。整理的過程,我也根據這個過程做了一個小分析,對公司寶貝進行一個十分簡單的分析。如果在閱讀文章后,有意 ...
今天要給大家分享的統計方法是馬爾可夫多態模型,思路來源是下面這篇文章: Ward DD, Wallace LMK, Rockwood K Cumulative health deficits, APOE genotype, and risk for later-life mild ...
【摘要】 物聯網設備正在產生大量的數據,如何為開發者提供簡單有效的數據分析服務,簡化開發過程,提升開發效率,讓IoT數據快速變現是一個擺在我們面前的問題。 沒有疑問,我們已經身處物聯網時代了,每天都有數不清的各類物聯網設備被連接起來,讓我們可以以前所未有的視角重新觀察和感知我們所處 ...
前面給大家寫的關於結構方程模型的文章都是基於變量的方差協方差矩陣來探討變量間關系的,叫做covariance-based SEM,今天給大家介紹一下另外一個類型的SEM,叫做偏最小二乘結構方差模型。一般來講covariance-based SEM大家會用的更多,但是了解一下PLSSEM也挺好 ...
數據分析工具R和RStudio入門介紹 R是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具,對比SPSS和SAS等付費軟件,R具備跨平台、自由、免費、源代碼開放、繪圖表現和計算能力突出等一系列優點,受到了越來越多的數據分析工作者的喜愛,下面筆者就R語言和它常用的UI界面RStudio進行 ...
今天給大家寫廣義混合效應模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效應logistics回歸模型,這個和線性混合效應模型一樣也有好幾個叫法: Mixed Effects Logistic Regression ...
Rattle實現AdaBoost算法 Boosting算法是簡單有效、易使用的建模方法。AdaBoost(自適應提升算法)通常被稱作世界上現成的最好分類器。 Boosting算法使用其他的弱學習算法建立多個模型,對數據集中對結果影響較大的對象增加權重,一系列的模型被創建,然后調整那些影響分類 ...
大數據時代,不僅人人都是產品經理,還人人都是數據分析師,人們每天都在與各種各樣的數據打交道,妥善歸置自己身上的數據標簽和數據信息。 這是一個用數據說話的時代,也是一個依靠數據競爭的時代,大家相信得數據者得天下,目前世界500強企業中,有90 ...