第九章属性分类数据分析

合集下载

《商务数据分析》第九章——复杂数据分析方法

同出现的词语不同，但是两个文档主题是相似的情况。
• 主题模型是用来在大量的文档中发现潜在主题的一种统计模型。
• 一个文档通常包含多个主题且每个主题所占比例各不相同，主题模型能够统计文档中
的词语，根据文档中词的信息判断文档包含的主题以及各个主题所占比重。
• 一种典型的词袋模型：LDA
• 基本设想为一篇文档是由一组词组成的集合，词与词之间没有顺序和先后关系。同时，
• 为了将文本处理为模型可用的数据，需要先对文本进行预处理。一般预
处理步骤为分词、清洗、标准化、特征提取，然后将提取出来的特征应
用下游任务中，如分类、情感分析等。
商务数据分析
1. 文本预处理
• （1）文本分词
• 组成文本的词，被认为是重要的特征。因此文本分析首先要做的
是对文本进行分词。
• 对于英文来说，文本本来就是根据空格分开的，可以直接以空格
• Word2vec词向量模型
• 是一个小型的神经网络，目前较为流行的有两种模型：
• （1）CBOW模型：用上下文单词作为输入来预测目标词语，对于小型数据比较合适。
• （2）skip-gram模型：用一个词语作为输入来预测它周围的上下文，在大型语料中表
现更好。
• 两个模型均是一个三层的神经网络，分别包含输入层、隐藏层和输出层，输入层以词
出现的频率，它默认文档中的每个单词都是独立的。不依赖于其他单词是否出现。
• （1）词袋模型之TF-IDF算法（Term Frequency–Inverse Document Frequency,TF-IDF）
• 特征关键词应该是那些在某个文本中出现频率高而在整个语料库的其他文档中出现频率少的词或短语。
• 首先用d表示待处理的文档，t表示文档分词后的词语，用D表示语料库。TF(t, d)是词语t在文档d中出现的次数：

贾俊平《统计学》(第5版)课后习题-第9章分类数据分析【圣才出品】

第9章　分类数据分析一、思考题1．简述列联表的构造与列联表的分布。

答：列联表是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。

列联表的分布可以从两个方面看，一个是观察值的分布，又称为条件分布，每个具体的观察值就是条件频数；一个是期望值的分布。

2．用一张报纸、一份杂志或你周围的例子构造一个列联表，说明这个调查中两个分类变量的关系，并提出进行检验的问题。

答：对三个生产厂甲、乙、丙提供的学习机的A、B、C三种性能进行质量检验，欲了解生产厂家同学习机性能的质量差异是否有关系。

抽查了450部学习机次品，整理成为如表9-2所示的3×3列联表。

表9-2根据抽查检验的数据表明：次品类型与厂家（即哪一个厂）生产是无关的（即是相互独立的）。

建立假设：H0：次品类型与厂家生产是独立的，H1：次品类型与厂家生产不是独立的。

可以计算各组的期望值，如表9-3所示（表中括号内的数值为期望值）。

表9-3 各组的期望值计算表所以2222(2017)(4033)(7058)9.821173358χ---=+++=…。

而自由度等于（R －1）（C －1）=（3－1）×（3－1）=4，若以0.01的显著性水平进行检验，查χ2分布表得20.01(4)13.277χ=。

由于220.019.821(4)13.277χχ=<=，故接受原假设H 0，即次品类型与厂家生产是独立的。

3．说明计算2χ统计量的步骤。

答：计算2χ统计量的步骤：（1）用观察值o f 减去期望值e f ；（2）将（o f －e f ）之差平方；（3）将平方结果2)(e o f f -除以e f ；（4）将步骤（3）的结果加总，即得：22()o e ef f f χ-=∑。

4．简述ϕ系数、c 系数、V 系数的各自特点。

答：（1）ϕ相关系数是描述2×2列联表数据相关程度最常用的一种相关系数。

它的计算公式为：ϕ，式中，∑-=ee of f f 22)(χ；n 为列联表中的总频数，也即样本量。

贾俊平统计学第七版课后思考题

第一章导论1.什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。

2.解释描述统计与推断统计。

描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。

推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据。

4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。

分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。

5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。

6.变量可分为哪几类？变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。

分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。

7.举例说明离散型变量和连续型变量。

离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。

第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。

使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。

2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。

举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。

属性层次模型及其应用电子教案

属性层次模型及其应用电子教案第一章：属性层次模型简介1.1 属性层次模型的概念解释属性层次模型的定义和基本概念强调属性层次模型在信息组织和管理中的重要性1.2 属性层次模型的结构介绍属性层次模型的基本结构和组成元素解释属性层次模型的树状结构及其层级关系1.3 属性层次模型的应用领域探讨属性层次模型在不同领域的应用实例强调属性层次模型在数据分析和决策支持中的应用价值第二章：属性层次模型的构建2.1 确定属性层次模型的目标讲解如何明确属性层次模型的目标和应用场景强调属性层次模型的目标对模型构建的重要性2.2 收集和整理属性数据介绍属性数据的来源和收集方法讲解如何整理和清洗属性数据以保证模型构建的准确性2.3 构建属性层次模型讲解属性层次模型的构建步骤和方法强调在构建过程中需要注意的细节和技巧第三章：属性层次模型的评估与优化3.1 属性层次模型的评估指标介绍常用的属性层次模型评估指标及其含义强调评估指标在模型优化中的作用和重要性3.2 属性层次模型的评估方法讲解常用的属性层次模型评估方法及其步骤强调评估方法的可靠性和实用性3.3 属性层次模型的优化策略介绍常用的属性层次模型优化策略和方法强调优化策略在提高模型性能和效果中的作用第四章：属性层次模型在数据挖掘中的应用4.1 数据挖掘与属性层次模型讲解数据挖掘的概念和过程强调属性层次模型在数据挖掘中的应用价值4.2 分类任务中的属性层次模型应用介绍属性层次模型在分类任务中的应用方法和步骤强调属性层次模型在提高分类准确率中的作用4.3 聚类任务中的属性层次模型应用介绍属性层次模型在聚类任务中的应用方法和步骤强调属性层次模型在发现数据中的潜在规律和模式的作用第五章：属性层次模型在决策支持系统中的应用5.1 决策支持系统与属性层次模型讲解决策支持系统的概念和功能强调属性层次模型在决策支持系统中的应用价值5.2 属性层次模型在决策问题描述中的应用介绍属性层次模型在决策问题描述中的应用方法和步骤强调属性层次模型在问题理解和分析中的作用5.3 属性层次模型在决策方案评估中的应用介绍属性层次模型在决策方案评估中的应用方法和步骤强调属性层次模型在方案比较和选择中的作用第六章：属性层次模型在信息检索中的应用6.1 信息检索与属性层次模型讲解信息检索的基本概念和过程强调属性层次模型在信息检索中的应用价值6.2 属性层次模型在索引构建中的应用介绍属性层次模型在索引构建中的应用方法和步骤强调属性层次模型在提高信息检索效率中的作用6.3 属性层次模型在查询优化中的应用介绍属性层次模型在查询优化中的应用方法和步骤强调属性层次模型在提高查询质量中的作用第七章：属性层次模型在推荐系统中的应用7.1 推荐系统与属性层次模型讲解推荐系统的概念和类型强调属性层次模型在推荐系统中的应用价值7.2 属性层次模型在用户行为分析中的应用介绍属性层次模型在用户行为分析中的应用方法和步骤强调属性层次模型在理解用户需求和兴趣中的作用7.3 属性层次模型在推荐算法中的应用介绍属性层次模型在推荐算法中的应用方法和步骤强调属性层次模型在个性化推荐结果中的作用第八章：属性层次模型在数据可视化中的应用8.1 数据可视化与属性层次模型讲解数据可视化的概念和目的强调属性层次模型在数据可视化中的应用价值8.2 属性层次模型在数据关系展示中的应用介绍属性层次模型在数据关系展示中的应用方法和步骤强调属性层次模型在揭示数据中隐藏关系中的作用8.3 属性层次模型在多维数据可视化中的应用介绍属性层次模型在多维数据可视化中的应用方法和步骤强调属性层次模型在处理高维数据和提高可视化效果中的作用第九章：属性层次模型在中的应用9.1 与属性层次模型讲解的基本概念和发展历程强调属性层次模型在中的应用价值9.2 属性层次模型在知识表示中的应用介绍属性层次模型在知识表示中的应用方法和步骤强调属性层次模型在表达不确定性和模糊性知识中的作用9.3 属性层次模型在专家系统中的应用介绍属性层次模型在专家系统中的应用方法和步骤强调属性层次模型在模拟专家决策过程中的作用第十章：属性层次模型的实际应用案例分析10.1 属性层次模型在企业决策中的应用案例分析一个企业决策中应用属性层次模型的实际案例强调属性层次模型在帮助企业做出更好决策中的作用10.2 属性层次模型在电子商务中的应用案例分析一个电子商务中应用属性层次模型的实际案例强调属性层次模型在提高用户体验和满意度中的作用10.3 属性层次模型在公共服务领域的应用案例分析一个公共服务领域中应用属性层次模型的实际案例强调属性层次模型在提升服务质量和效率中的作用重点和难点解析一、属性层次模型的概念及其在信息组织和管理中的重要性；二、属性层次模型的结构及其组成元素；三、属性层次模型的应用领域及其在不同领域的具体应用实例；四、属性层次模型的构建过程，包括确定模型目标、收集和整理属性数据以及构建模型的具体步骤和方法；五、属性层次模型的评估与优化，包括评估指标、评估方法以及优化策略；六、属性层次模型在数据挖掘中的应用，特别是在分类任务和聚类任务中的具体应用方法和步骤；七、属性层次模型在决策支持系统中的应用，特别是在决策问题描述和决策方案评估中的具体应用方法和步骤；八、属性层次模型在信息检索中的应用，特别是在索引构建和查询优化中的具体应用方法和步骤；九、属性层次模型在推荐系统中的应用，特别是在用户行为分析和推荐算法中的具体应用方法和步骤；十、属性层次模型在数据可视化中的应用，特别是在数据关系展示和多维数据可视化中的具体应用方法和步骤；十一、属性层次模型在中的应用，特别是在知识表示和专家系统中的具体应用方法和步骤；十二、属性层次模型的实际应用案例分析，特别是企业决策、电子商务以及公共服务领域的具体应用案例。

医用数据挖掘案例与实践第9章决策树模型分析

2
分类（Classification）是一种数据分析过程，即根据记录各种属性的值确定该记录属于预定类别中的哪一类。分类是数据挖掘中的常用方法，在医学应用中，疾病的诊断和鉴别诊断就是典型的分类过程。
3
分类器的产生主要通过学习和测试两部分完成。学习过程是依据训练样本（Training Sample）进行有监督的学习，通过学习得到特定的分类器（Classifier）。测试过程是以学习得到的分类器对测试样本（Testing Sample）进行分类，并将分类结果与该样本的类别归属进行对照，以此判断分类器的性能。当分类器的分类性能达到预定目标后，即可用该分类器对未知数据的类别进行判定。用于评估分类器性能的测试样本必须独立于训练样本。常用的测试样本主要有以下几种方法：
（1）随机分组法：将已知数据集合随机的分为互不重叠的学习样本和测试样本，训练样本量越大，对于分类器的学习就会越准确。因此，当已知数据集较大的时候，常采用原始数据的三分之二作为训练样本，但缺点是可能会导致不同类别的样本在两个样本中分布不均衡。
4
（2）N倍交叉验证法：将原有数据集随机的分为N组，分别以其中的一组数据作为测试样本，其他组数据作为训练样本进行训练和测试。这样一共训练了N次，得到N个分类准确率。最后取N次测试的分类准确率的均值来反应分类器的性能。特别的，当N为总样本数时，此方法则成为留一法（leaveone-out）。
log2
3 9
6 9
log2
6 9
0.918
E(age)

I
(1,
2)
6 9
(
2 6
log2
2 6
4 6
log2
4 6
)
3 9

第九章属性(分类)数据分析[最新]

SAS软件与统计Байду номын сангаас用教程
STAT
9.1.1 属性数据分析与列联表
1. 属性变量与属性数据分析
从变量的测量水平来看分为两类：连续变量和属性 (Categorical) 变量，属性变量又可分为有序的 (Ordinal) 和无序的变量。对属性数据进行分析，将达到以下几方面的目的： 1) 产生汇总分类数据——列联表； 2) 检验属性变量间的独立性(无关联性)； 3) 计算属性变量间的关联性统计量； 4) 对高维数据进行分层分析和建模。
SAS软件与统计应用教程
表9-1 关于改革方案的调查结果（单位：人）
一分公司二分公司三分公司四分公司合计
STAT
赞成该方案
反对该方案合计
68
32 100
75
45 120
57
33 90
79
31 110
279
141 420
表中的行 (row) 是态度变量，这里划分为两类：赞成改革方案或反对改革方案；表中的列 (column)是单位变量，这里划分为四类，即四个分公司。表 9-1 所示的列联表称为24表。
SAS软件与统计应用教程
STAT
第九章属性（分类）数据分析

9.1 属性数据及其分析
9.2 SAS中的属性数据分析
SAS软件与统计应用教程
STAT

9.1
属性数据及其分析

9.1.1 属性数据分析与列联表

9.1.2 属性变量关联性分析
9.1.3 属性变量关联度计算

9.1.4 有序变量关联性分析
SAS软件与统计应用教程
STAT
3. V系数

第九章概率与统计-9.2 成对数据的统计分析

第九章概率与统计
9.2 成对数据的统计分析
课程标准
必备知识
自主评价
核心考点
课时作业
1.结合实例，了解样本相关系数的统计含义，了解样本相关系数与标准化数据向量夹
角的关系.
2.结合实例，会通过相关系数比较多组成对数据的相关性.
3.结合具体实例，了解一元线性回归模型的含义，了解模型参数的统计意义，了解最小
෠ = =1
∑ −ҧ 2
=1
෠ = ത − ෠ ҧ

时， = ∑ − − 2 达到最小.
=1
经验回归方程
෠ + 称为关于的______________，也称经验回归函数或经验回归
我们把ො =
ො
最小二乘法
公式，其图形称为经验回归直线.这种求经验回归方程的方法叫做____________，求
返回至目录
（2）样本相关系数.
①样本相关系数的计算公式.

=
∑ − −
=1

∑ − 2
=1
.

∑ − 2
=1
样本相关系数
我们称为变量和变量的______________.
②与标准化数据向量夹角的关系
令′ = ′1 , ′2 , ⋯ , ′ ,′ = ′1 , ′2 , ⋯ , ′ ，
+ 之间的__________.如果______，那么与之间的关系就
可用一元线性函数模型来描述.
返回至目录
（2）一元线性回归模型参数的最小二乘估计.
设满足一元线性回归模型的两个变量的对样本数据为 1 , 1 , 2 , 2 ,⋯ ,

∑ −ҧ −ത
, ,当,的取值为

分类和预测算法

计算每个属性的熵(从年龄开始)：
9 9 5 5 I (9,5) log2 log2 14 14 14 14 0.94
C1对应买（y)，C2不买（n）
例：电器销售顾客训练数据元组，类标号属性买PC，构造决策树
年龄 <=30 <=30 31..40 >40 >40 >40 31..40 <=30 <=30 >40 <=30 31..40 31..40 >40 收入高高高中低低低中低中中中高中学生 n n n n y y y n y y y n y n 信用中良中中中良良中中中良良中良买PC n n y y y n y n y y y y y n
j 1
v
s1 j .. smj s
I ( s1 j ,.., smj )
例：假定v=“年龄”，值为{a1,a2,a3}={<=30,31..40,>40},这样可以将50个样本分成3个子集合S1,S2,S3。C1买计算机的样本集合，C2是不买的。
如果在C1中31..40岁的人有5个，则s12=5 以A分枝将获得的信息增益是： Gain(A)=I(s1,s2,…,sm)-E(A) 决策树如何分枝？计算属性的信息增益，取最大的信息增益分枝
模型评价指标a是正确预测到的负例的数量truenegativetn00falsepositivefpfalsenegativefnd是正确预测到的正例的数量truepositivetpab是实际上负例的数量actualnegativecd是实际上正例的个数actualpositiveac是预测的负例个数predictednegativebd是预测的正例个数predictedpositive模型评价指标准确分类率正确预测的正反例数总数accuracytruepositivetruenegativetotalcasesacc误分类率错误预测的正反例数总数errorratefalsepositivefalsenegativetotalcaseserrorratefpfnpn模型评价指标正例的覆盖率正确预测到的正例数实际正例总数recalltruepositiverateorsensitivitytruepositivetotalactualpositivetprfalsepositiveratefpr等同于

第九章景观生态数量化方法

景观数量化分析方法构成
1. 景观要素特征分析 2. 景观要素空间相互关系分析 3. 景观异质性分析 4. 景观总体空间分布格局分析 5. 景观模型
第二节. 景观生态研究数据
景观研究属于中尺度的生态学问题，因此需要介绍其数据类型和来源。
1. 数据类型
1)空间数据：系指反映景观要素空间位置（地理位置或在景观中的相对位置）、空间大小或规模（景观总体的空间范围大小、景观要素的平均规模、变异程度，一般用面积表示）、空间形状（含斑块形状特征、边界特征和分形特征等）、空间关系（景观要素斑块间及其与其他景观要素间的空间位置关系）的数据。
景观属于等级结构系统，且类型多样：森林景观、湿地景观、城市景观和农田景观等。不同学者提出了不同数量研究方法。李哈滨和傅伯杰将景观格局数量研究方法分为：景观异质性指数、景观格局分析方法、景观模型和模拟；郭晋平将景观指数分为：景观要素斑块特征指数、景观异质性指数、景观要素空间相互关系分析指数、景观总体空间分布格局分析指数和景观动态模拟预测模型。
2) 属性数据：指反映景观要素的生态学、生物学、自然地理学、社会经济学和美学特征或属性的数据，包括定性和定量数据。（1）属性数据的范围、地质、土壤、水文、地貌、小气候、植被类型、群落组成结构、生产力、更新和演替、水土流失、干扰、人为经营、美学价值和宜人性等，以及由上述数据派生的数据：生境适宜性指数、立地指数和立地生物生产潜力等。（2）属性数据的类型土层厚度、土壤pH值、温度、降水以及地位级、美感度等，和二值数据。
1) 基于地形部位、坡度和坡向，划分出地形斑块，其中坡度等级为：平坡（≤5° ）、缓坡 6°~15 ° 、斜陡坡 16°~35 ° 和急险坡≥36 °；

《SAS软件与统计应用教程》第九章属性(分类)数据分析

从变量的测量水平来看分为两类：连续变量和属性 (Categorical)变量，属性变量又可分为有序的(Ordinal) 和无序的变量。
对属性数据进行分析，将达到以下几方面的目的： 1) 产生汇总分类数据——列联表； 2) 检验属性变量间的独立性(无关联性)； 3) 计算属性变量间的关联性统计量； 4) 对高维数据进行分层分析和建模。
这是一张具有r行和c列的一般列联表，称它为rc表。其中，第i行第j列的单元表示为单元ij。交叉表常给出在所有行变量和列变量的组合中的观测个数。表中的总观
测个数用n表示，在单元ij中的观测个数表示为nij，称为单元频数。
9.1.2 属性变量关联性分析
对于不同的属性变量，从列联表中可以得到它们联合
H0：变量之间独立；
H1：变量之间不独立
1. 2检验
在双向表的情形下，如果行变量与列变量无关联性的
原假设H0成立，则列联表中各行的相对分布应近似相等，
即
nij
nij i
（j = 1，2，…，c）
nij
n
或
j
nij
j
nij
i
n
nij
def
mi（j j
=
1，2，…，c）
其中mij称为列联表中单元ij在无关联性假设下的期望频
其中min[(r – 1)(c – 1)]表示取(r – 1)，(c – 1)中较小的一
个。V = 0，表示两个变量相互独立，|V | = 1，表示变量
之间完全相关。
9.1.4 有序变量关联性分析
对于数值变量，可以计算两两的相关系数。属性变量因为没有数值概念所以不能计算相关系数，但对于两个有序变量可以计算类似于相关系数的关联性量度。用来度量有序变量关联程度的统计量有γ统计量、τb统计量和τc统计量等。这几个统计量均由以下定义的观测对一致或不一致的个数（即P和Q）来计算。

第九章路径分析 SPSS数据分析教学课件

[例9.2]心理学研究人员赵小军进行了西北初中生自我概念、学业求助及其关系的研究，使用心理测量的研究方法，请建立路径图，来探讨变量间的因果关系。
通过量表结构和已有研究建立初始模型。
② 运用适当回归模型，检验差异是否显著，估计残差系数。复回归分析一：自变量：自我概念的各个子因素＋性别，年级与地区因变量：求助态度的各个子因素复回归分析二：自变量：求助态度的各个子因素因变量：求助行为的各个子因素复回归分析三：自变量：自我概念的各个子因素＋性别，年级与地区因变量：求助行为的各个子因素 ③ 评估
Collinearity Diagnostics a Condition Index 1.000 11.813 14.822 17.256 18.742 Variance Proportions 学习态度学习技术学习环境 .00 .00 .00 .01 .00 .62 .33 .19 .32 .56 .78 .00 .10 .03 .06
Dimension 1 2 3 4 5 6
Eigenvalue 5.717 .156 .069 .035 .018 .004
Condition Index 1.000 6.047 9.098 12.788 17.797 36.263
(Constant) .00 .00 .00 .00 .00 .99
Regression Residual Total
a. Predic tors: (Con stant), 心身健康 , 学习态度 , 学习环境 , 学习技术 b. Dependent Variable : 自我怀疑感
Coefficientsa Unstandardized Coefficients B Std. Error 2.608 .388 .004 .011 .007 .010 .002 .008 -.016 .010 Standardized Coefficients Beta .030 .060 .024 -.126 Correlations Zero-order Partial .035 .045 .028 -.086 .023 .048 .019 -.115 Collinearity Statistics Tolerance VIF .607 .616 .632 .830 1.648 1.622 1.583 1.205

统计学第9章分类数据分析

可解释性
分类结果应具有可解释性，能够清晰地说明各类别的特征和差异，方便用户理解和应用。
避免过拟合
在训练分类模型时，应避免过拟合现象，确保模型泛化能力良好，能够适用于不同的数据集和场景。
交叉验证
采用交叉验证方法评估分类模型的性能，以客观地评价分类结果的准确性和可靠性。
谢谢聆听
02
目的：通过频数分布表，可以直观地了解数据的分布情况，发现数据的异常值和缺失值，以及数据的离散程度和集中趋势。
03
制作步骤
04
1. 将数据按照某一属性进行分类。
05
2. 统计每一类别的频数和频率。
06
3. 制作频数分布表，包括类别、频数、频率和累积频数、累积频率等列。
列联表分析
定义：列联表分析是一种将两个或多个分类变量进行联合，并分析它们之
社会阶层划分
通过分类数据分析，将社会人群划分为不同的阶层，分析不同阶层的社会特征和行为模式。
人口普查
分类数据分析可以用于人口普查数据的分析和处理，提供更准确的人口统计信息。
舆情分析
通过分类数据分析，了解公众对某一事件或话题的态度和意见，为政策制定和舆论引导提供依据。
06 分类数据分析的注意事项
优势比和相对风险
基本概念
相对风险
优势比（Odds Ratio）和相对风险（Relative Risk）是衡量分类数据关联强度的指标。
表示暴露于某因素下发生事件的相对危险度，计算方法为相对风险=暴露组的事件发生率/非暴露组的事件发生率。
优势比
表示一个事件发生的相对概率，计算方法为优势比=事件组的发生概率/非事件组的发生概率。
分类数据分析
目录

第九章生物分子网络与通路

负调控
转录调控网络-2
转录调控网络-检测技术
ChIP是一项比较流行的研究转录因子与启动子相互
结合的实验技术。
CHIP与基因芯片相结合建立的CHIP-on-chip方法已广泛用于特定反式因子靶基因的高通量筛选； CHIP-SEQ新一代测序技术。
基本流程
转录调控数据库
TRANSFAC数据库——MATCH软件
网络的基本概念
网络定义有向网络与无向网络加权网络与等权网络二分网络
网络中的路径与距离
网络定义
网络定义：通常可以用图G=（V,E）表示网络。其中， V 是网络的节点集合，每个节点代表一个生物分子，或者一个环境刺激； E 是边的集合，每条边代表节点之间的相互关系。当V中的两个节点v1与v2之间存在一条属于E的边e1 时，称边e1连接v1与v2，或者称v1连接于v2，也称作 v2是v1的邻居。
有向网络与无向网络
根据网络中的边是否具有方向性或者说连接一条边的两个节点是否存在顺序，网络可以分为有向网络与无向网络，边存在方向性，为有向网络，否则为无向网络。
生物分子网络的方向性取决于其所代表的关系。
如调控关系中转录因子与被调控基因之间是存在顺序关系的，因此转录调控网络是有向网络，而基因表达相关网络中的边代表的是两个基因在多个实验条件下的表达高相关性，因此是无向的。
人体经络网络思考：如果说经脉图就是一个网络的话，那么网络的节点应该是什么？网络的边又应该是什么？
人体穴位就是该网络的节点，其医疗功能不同且相互联系。经络理论和针炙是网络科学初创时期有文字记载的最早的人体生物网络模型及成功的医学应用。
发展历史-2

卫生统计学第九章分类变量的检验

第二节率的比较
2 对上述2×3列联表，作检验：
（1）建立检验假设，确定检验水准
H
H
0
:
:
大骨节病区男、女性的膳食结构相同
1
大骨节病区男、女性的膳食结构不全相同
α=0.05 （2）检验统计量的选择与计算
( Aij Tij ) 2 Tij

2 i 1 j 1
R
C
=2.53
（3）确定 P 值，作出统计推断
（2）检验统计量的选择与计算
2
AT
2
T (7 8.00)2 (9 8.00)2 (24 23.00) 2 (22 23.00) 2 + 0.34 8.00 8.00 23.00 23.00
（3）确定 P 值，作出统计推断
2 2 =(2-1)×(2-1)=1， 0.025,1 = 5.02，可知 =0.34<5.02，则P >0.025，在自由度
（3）确定 P 值，作出统计推断
2 2 0.05,1 =3.84。本例 =14.82>3.84，即P<0.05。在 α=0.05水平上拒绝H ，接受H 。可
0
1
以认为两个病区大骨节病的检出率之间差别具有统计学意义，且泉水饮用区的检出率较高。
第二节率的比较
2 检验适用条件：
（1）若n ≥ 40，且任意一个格子的理论频数Tij ≥ 5，可直接使用检验公式。
第二节率的比较
2 3. 分割
多个率或多个频率分布比较的检验，当结论为拒绝 H 时，仅表示多组之间是有差别的。
2
0
若需明确究竟是哪两组之间存在差别，可做率的多重比较，将R×C表分割为若干个小的四格表进行检验。但在具体分割过程中，需根据比较的次数合理地修正检验水准α ，否则将人为地增大犯第Ⅰ类错误的概率。

统计学课件第9篇章分类数据分析

谢谢聆听
其他回归模型
总结词
除了线性回归分析和Logistic回归分析之外，还有许多其他类型的回归模型可供选择。
详细描述
这些模型包括岭回归、套索回归、多项式回归、逐步回归等，每种模型都有其特定的适用场景和假设条件。选择合适的回归模型需要考虑数据的特征、模型的预测精度和解释性等因素。
06 分类数据分析的实际应用
市场细分分析
市场细分
通过分类数据分析，将市场划分为不同的细分市场，以便更好地理解客户需求和行为，从而制定更有效的营销策略。
消费者行为研究
通过分析消费者的购买行为、偏好和态度，了解不同细分市场的消费者需求和趋势，以优化产品设计和市场定位。
人口统计学研究
人口普查
利用分类数据分析对人口普查数据进行处理和分析，了解人口分布、年龄结构、性别比例等人口统计学特征。
05 分类数据的回归分析
线性回归分析
总结词
线性回归分析是一种通过建立自变量与因变量之间的线性关系来预测因变量的方法。
总结词
线性回归分析的假设包括线性关系、误差项独立同分布、误差项无偏和误差项同方差。
详细描述
线性回归分析基于最小二乘法原理，通过拟合一条直线来描述自变量和因变量之间的关系。这种方法适用于因变量是连续变量的数据，并且自变量和因变量之间存在线性关系。
选择合适的图形类型，将频数分布表中的数据按照分类变量进行分组并绘制图形。
相对频率与累积频率
相对频率
01
某一组的频数与总频数之比，用于表示该组在总体中的相对重
要程度。
累积频率
02
某一组的相对频率与前面所有组的相对频率之和，用于表示该
组及之前所有组在总体中的相对重要程度。

信息技术初中七年级第九章数据处理教学方案

信息技术初中七年级第九章数据处理教学方案随着信息技术的快速发展，数据处理成为了我们生活中不可或缺的一部分。

为了培养初中七年级学生的数据处理能力和信息素养，我们设计了以下的教学方案。

一、教学目标1. 掌握基本的数据处理概念，如数据的收集、整理、分类和展示等。

2. 学会使用电子表格软件，如Excel等，进行数据的录入、计算和图表生成。

3. 发展学生的逻辑思维能力和问题解决能力，通过数据处理的实践活动培养学生的数据分析能力。

4. 培养学生的团队合作精神，通过小组合作完成数据处理任务。

二、教学内容1. 数据处理的基本概念- 数据的收集和整理：通过调查问卷、实地观察等方式收集数据，并对数据进行整理和分类。

- 数据的展示：学生学习如何使用表格、图表等工具展示数据。

2. 电子表格软件的基本操作- 学生学习如何打开、关闭电子表格软件，并熟悉其基本界面和功能。

- 学生学习如何创建、保存、打印电子表格文件。

3. 数据录入和计算- 学生学习如何在电子表格中录入数据，并进行简单的计算操作，如求和、求平均值等。

4. 图表的生成和编辑- 学生学习如何使用电子表格软件生成各种图表，如柱状图、折线图等，并进行编辑和美化。

5. 数据处理实践活动- 学生分组完成一系列的数据处理任务，如调查统计、数据分析等。

- 学生通过小组合作，学会协作解决问题，并展示他们的成果。

三、教学方法1. 多媒体教学法：使用多媒体资源展示数据处理的基本概念和技能。

2. 导入式教学法：通过引入真实的数据案例，激发学生学习数据处理的兴趣和动力。

3. 实践性教学法：学生通过实际操作电子表格软件进行数据录入、计算和图表生成等任务，巩固所学的知识和技能。

4. 小组合作学习法：学生分组完成数据处理任务，培养学生的团队合作意识和能力。

四、教学过程安排1. 教师引入：介绍数据处理的重要性和应用领域，激发学生学习的兴趣。

2. 基础知识讲解：讲解数据处理的基本概念和电子表格软件的基本操作技能。

第九章属性分类数据分析

《商务数据分析》第九章——复杂数据分析方法

贾俊平《统计学》(第5版)课后习题-第9章 分类数据分析【圣才出品】

贾俊平统计学 第七版 课后思考题

属性层次模型及其应用电子教案

医用数据挖掘案例与实践 第9章 决策树模型分析

第九章 属性(分类)数据分析[最新]

第九章 概率与统计-9.2 成对数据的统计分析