第五讲-分类数据统计分析
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第五讲-指标体系及权重确定
，说明在固定m，p的情况下，单纯由q的变动引起的X的变动， 即由于平均开放床位数的增加，使得1988年1季度较1987年 同期的住院收入增加了0.35%。
.
3．平均床位周 q q1 1m m 转 1 0p p0 0次 5 41 8数 7 5 ..4 82 3 4 6指 9 4 1.8 3 3 0% 数 2
，说明在固定q，p的情形下，单纯由m的变动而引起的X的 变动，即由于病床周转次数的下降，使得住院收入减少了 6.18%。
4．出院者人 q q 1 均 1 m m 1 1p p 1 0 费 4 68 1用 ..5 0 8 0 3 4 6 8 1 指 1 8.2 9 0 5 % 数 5 6
，说明在固定q，m的情形下，单纯由p的变动而引起的X的 变动，即由于人均费用的增加，使住院收入增加了25.79%。
.
综合指数是编制总指数的基本计算形式。它一方面，我 们可利用综合指数的方法来进行因素分析；当我们可以把某个 总量指标分解为两个或多个因素指标时，如果固定其中的一个 或几个指标，便可观察出其中某个指标的变动程度；另一方面， 也可以综合观察多个指标同时变动时，对某一现象或结果影响 的程度和方向，进而评价其优劣。
得：W1=0.6370，W2=0.2583，W3=0.1047。
.
用同样方法可获得其他分层中各项目的权重系数，见表5-9 表5-9 第二层、第三层子目标权重系数
.
（4）求组合权重 病床使用率的组合权重系数
C1=0.6370*0.2970=0.1892； 治疗有效率的组合权重系数
C2=0.6370*0.5396*0.6670=0.2292 重患收治率的组合权重系数
1.30，那么加权后的权数分配为A：B：C：D=114：83：51： 27，经归一化处理后，A：B：C：D=0.41：0.30：0.19：0.10。
分类资料的统计分析
分类资料的统计分析一、概念分类资料是指观测对象按照其中一种特征进行分类或分组的数据。
常见的分类资料有性别（男、女）、学历（小学、初中、高中、大学）、职业（医生、教师、律师等）。
分类资料中每个分类称为一类或一组，根据组别统计频数或百分比可以揭示不同分类间的差异和关系。
二、方法1.频数与频率分析：通过统计每个类别的个数，得到各类别的频数和频率（频次比），并绘制柱状图、饼图等图表，直观地展示不同类别的占比情况。
2.极差分析：对于有序分类资料，比如学历，可以计算最高和最低值的差距，该差距称为极差。
极差分析衡量了不同类别之间的距离，有助于比较不同类别在一些变量上的差异。
3.交叉分析：用于分析两个或多个分类资料之间的关系。
通过交叉表格（列联表）和卡方检验，可以计算出各类别之间的关联度，判断不同分类是否相互关联。
4.分类资料的描述性统计分析：主要包括计算百分比、计算平均数、计算方差等统计指标。
通过这些指标，可以对不同类别的分布情况进行综合分析。
三、实践应用1.人口统计学：年龄、性别、婚姻状况等是人口统计学中常见的分类资料。
通过对这些资料的统计分析，可以了解人口结构、人口变动趋势等，为制定人口政策提供参考。
2.市场调研：对于市场调研中收集到的消费者分类资料，可以通过频数分析和交叉分析揭示不同人群的消费偏好和购买行为，帮助企业制定更加精准的销售策略。
3.教育评估：对学生的学历、家庭背景等进行统计分析，可以了解学生群体的整体素质水平、教育资源配置情况等，为教育政策制定和学校招生计划提供依据。
4.健康管理：对医疗数据中患者的病种、治疗效果等分类资料进行统计分析，可以评估不同病种的流行趋势、治疗效果、药物副作用等，为医疗决策提供参考。
总之，分类资料的统计分析是统计学中的重要内容，通过对分类资料的频数、频率、交叉分析等方法进行利用，可以揭示分类之间的差异、关系和趋势，为各个领域的决策者和研究者提供参考依据。
中国医科大学研究生医学统计学 第五讲 计数资料及卡方检验2
（四）注意资料的可比性 用以比较的资料应是同质的，除 了要比较的处理因素外，其它条件应 基本相同。对于不同时期、地区、条 件下的资料应注意是否齐同。
• （五）对比不同时期资料应注意客观 条件是否相同 例如，疾病报告制度完善和资料完整 的地区或年份，发病率可以“升高”； 居民因医疗普及，就诊机会增加，或诊 断技术提高，也会引起发病率“升高” 。因此在分析讨论时，应根据各方面情 形全面考虑，慎重对待。
2 ( A T ) 2 RC RC TRC
=
[b- (b+c)/2]2
+
[c- (b+c)/2]2
(b+c)/2 [(c- b)/2]2 (b+c)/2
(b+c)/2
= [ (b-c)/2]2 +
(b+c)/2
= (b-c)2/2
(b+c)/2
(b c) 2 bc
H0：总体B = C H1：总体B≠C α= 0.05 b + c = 12 + 2 = 14 < 40。
本资料若不校正时，X2=4.35，P<0.05，结 论与之相反。
最小理论频数TRC的判断： R行与C列中，行合计数中的最小 值与列合计数中的最小值所对应
格子的理论频数最小。
如本例，第2行与第2列所对应的格子 理论频数最小(4.67)。
第二节 配对设计的四格表资料的χ2检验
（一）配对四格表形式 B 甲种属性 + 合计 A乙种属性 + 合计 a b a+b c d c+d a+c b+d n=a+b+c+d
无效 b d b+d
第五讲 定性资料的统计分析
2
行×列ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ资料的 χ 检验
2
四格表资料卡方检验
进行比较， 一定是两组进行比较，实验结果是两个对 立的结果。 四格表资料表格
_____________________________________ + 合计 _____________________________________ a b a+b 第一组 c d c+d _____________________________ a+b b+d a+b+c+d 合计 ______________________________________ 第二组
A χ = n(Σ −1) nRnC
2
2
ν = (行数−1)(列数−1)
配对设计资料的两样本检验
配对设计是医学研究中常用的设计方法之一， 配对设计是医学研究中常用的设计方法之一， 配对研究常用于比较两种检验方法 二分类结果资料的配对研究常用于比较两种检验方法、 二分类结果资料的配对研究常用于比较两种检验方法、 两种培养方法、两种提取方法等的差别。 两种培养方法、两种提取方法等的差别。 配对四格表资料表格 甲种属性
用药史 曾服该药 未服该药 合计 不敏感 180 73 253 敏感 215 106 321 合计 395 179 574 耐药率（ ） 耐药率（%） 45.57 40.78 44.08
Public health school, Xuzhou medical college
建立数据文件
Dose 表示服该药情况 1 2 Sensi 表示敏感情况 1 2 Weight 表示相应的频数 表示不敏感 表示敏感 表示曾服该药 表示未曾服该药
行×列ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ资料的 χ 检验
2
四格表资料卡方检验
进行比较， 一定是两组进行比较，实验结果是两个对 立的结果。 四格表资料表格
_____________________________________ + 合计 _____________________________________ a b a+b 第一组 c d c+d _____________________________ a+b b+d a+b+c+d 合计 ______________________________________ 第二组
A χ = n(Σ −1) nRnC
2
2
ν = (行数−1)(列数−1)
配对设计资料的两样本检验
配对设计是医学研究中常用的设计方法之一， 配对设计是医学研究中常用的设计方法之一， 配对研究常用于比较两种检验方法 二分类结果资料的配对研究常用于比较两种检验方法、 二分类结果资料的配对研究常用于比较两种检验方法、 两种培养方法、两种提取方法等的差别。 两种培养方法、两种提取方法等的差别。 配对四格表资料表格 甲种属性
用药史 曾服该药 未服该药 合计 不敏感 180 73 253 敏感 215 106 321 合计 395 179 574 耐药率（ ） 耐药率（%） 45.57 40.78 44.08
Public health school, Xuzhou medical college
建立数据文件
Dose 表示服该药情况 1 2 Sensi 表示敏感情况 1 2 Weight 表示相应的频数 表示不敏感 表示敏感 表示曾服该药 表示未曾服该药
第五讲数据描述性分析与绘图-
> dnorm(data, mean=0, sd=1, log=F); > pnorm(data, mean=0, sd=1, lower.tail=T, log.p=F); > p<-c(0.975, 0.95) > qnorm(p, mean=0, sd=1, lower.tail=T, log.p=F); [1] 1.959964 1.644854 # 0.05/2, 0.1/2分位数
• 若要计算数据的加权平均，可以用 weighted.mean()函数，其基本格式为：
weighted.mean(x, w, na.rm=FALSE)
• 其中w是数据x的权重系数，其维数与x相同，基 本用法与mean()相同，唯一有区别的地方是：
weighted.mean()不适用于数据框，它作用在数据 框的时候，和作用于矩阵的时候，结果是一样的， 返回全部数据的加权平均
• > x<-c(75, 76, 77); mean(x)
[1] 76 • 若x是个矩阵，则mean(x)返回矩阵所有元素的均值。 • > x<-1:12；dim(x)=c(3,4)
> mean(x)
[1] 6.5
• 若要分别求矩阵的行和列，则要用apply()函数 • > apply(x, 1, mean)
0% 20% 40% 60% 80% 100% 47.4 56.98 62.20 64.00 67.32 75.00
数据的分布
• 数据的分布主要考察分布函数(p), 密度函数 (d), 分位数函数(q)及产生随机数(r).
• 以正态分布为例： • > data<-rnorm(100, mean=0, sd=1);
• 若要计算数据的加权平均，可以用 weighted.mean()函数，其基本格式为：
weighted.mean(x, w, na.rm=FALSE)
• 其中w是数据x的权重系数，其维数与x相同，基 本用法与mean()相同，唯一有区别的地方是：
weighted.mean()不适用于数据框，它作用在数据 框的时候，和作用于矩阵的时候，结果是一样的， 返回全部数据的加权平均
• > x<-c(75, 76, 77); mean(x)
[1] 76 • 若x是个矩阵，则mean(x)返回矩阵所有元素的均值。 • > x<-1:12；dim(x)=c(3,4)
> mean(x)
[1] 6.5
• 若要分别求矩阵的行和列，则要用apply()函数 • > apply(x, 1, mean)
0% 20% 40% 60% 80% 100% 47.4 56.98 62.20 64.00 67.32 75.00
数据的分布
• 数据的分布主要考察分布函数(p), 密度函数 (d), 分位数函数(q)及产生随机数(r).
• 以正态分布为例： • > data<-rnorm(100, mean=0, sd=1);
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5讲 统计整理-频数分布
2016/8/31
xueye@
10
一般地说，分成5—10个组，组距取整数比较合适 若组距定为10 ，组数 = 54 ÷ 10 = 6（组）
2016/8/31
xueye@
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第四步：汇总各组标志值出现的次数和频率 第五步：确定各组限绘制变量数列表
按生产定额完成情 况分组（%） 90—100 100—110 110—120 120—130 130—140 140—150 合 计
xueye@
28
2016/8/31
xueye@
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先画一个正方形，其底边作为洛伦茨曲 线图的横轴，按家庭收入水平的高低把 全国家庭划分为5组，即最低收入的20％ 家庭、次低收入的20％家庭、中等收入 的20％家庭、高收入的20％家庭和最高 收入的20％家庭；该正方形的左边为洛 伦茨曲线图的纵轴，用于比较各组家庭 合计收入占全国总收入的百分比。
2016/8/31
xueye@
22
类型
1、正态分布（也叫钟型分布）：对称和偏态 特征：两头小，中间大。
2、U型分布 特征：两头大，中间小。
3、J型分布：正J型和反J型 特征：一头大，一头小。
2016/8/31
xueye@
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对称分布
正偏分布
负偏分布
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频数或次数f 频率f/N
7
xueye@
变量数列的编制
1· 计算极差 2· 确定形式 单项数列：离散型且取值不多。 组距数列：离散型且取值多或连续型。 3· 组距数列：组距；组数； 4.确定各组限
5.计算各组频数（频数密度），频率（频率密度）。
频数密度＝频数/组距
频率密度＝频率/组距
第五讲-CRM中的数据分析PPT课件
营销子系统 销售子系统 售后子系统
11.04.2020
客户关系管理
21
整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构， 具体由下图表示。
11.04.2020
客户关系管理
22
二、数据仓库的多维模型
1. 星型模式
维度表 维度表
事实表
维度表 维度表
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客户关系管理
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（1）以销售机会作为一个主题，可以同其他几个维表组 成一个星状的关系结构。
11.04.2020
客户关系管理
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2．间接渠道
（1）各种媒介 （2）工商行政管理部门及驻外机构 （3）国内外金融机构及其分支机构 （4）国内外咨询公司及市场研究公司 （5）从已建立客户数据库的公司租用或购买 （6）其他渠道
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客户关系管理
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第一节CRM的客户数据
1. 客户描述性数据
11.04.2020
客户关系管理
4
点评：
从本例可以看出，CRM运用的成功必须依靠客户数据， 对客户数据进行科学地分析，往往会带来意想不到的 商机：对客户数据进行初级处理，可以完成基本业务 过程；对数据进行高级处理(如数据挖掘)，可以提供 企业决策支持，促进销售，保持消费群体的稳定。所 以说，客户数据是整个CRM运用的灵魂，本章内容就是 以客户数据管理与分析为主。
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客户关系管理
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2.使用匿名身份信息 3.尽量使用汇总数据
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客户关系管理
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三、构建客户数据库
（1）适当超前。
按照可预见未来所需的信息量，尽可能多地考虑预 期客户购买产品的情况和购买后的反应。
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。
数据统计分析方法
数据统计分析方法数据统计分析是指通过收集、整理、描述、分析和解释数据来寻求特定问题的答案或结论的方法。
它是研究、决策和预测的基础，可以用于各种领域，如经济、金融、医学、社会科学等。
在数据统计分析过程中，可以使用各种统计方法和技术来帮助理解数据，并从中发现有意义的模式、关系和结论。
1.描述统计分析：这种方法用于描述数据的基本特征，包括中心趋势（如平均值、中位数、众数）、离散程度（如方差、标准差）和分布形状（如偏度、峰度）。
通过描述统计分析，可以对数据的总体情况有一个整体的了解。
2.相关分析：这种方法用于探索两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）来衡量变量之间的线性关系的强度和方向。
相关分析可以帮助确定变量之间的关联性，并发现隐藏的模式和趋势。
3.回归分析：回归分析用于建立变量之间的函数关系，并通过拟合一个数学模型来预测一个变量的值。
线性回归是最常用的回归方法之一，它假设变量之间存在线性关系。
回归分析可以用于预测和解释变量之间的关系。
4.方差分析：方差分析（ANOVA）用于比较两个或多个群体之间的均值是否有显著差异。
它可以帮助确定不同因素对群体均值的影响，并检验这些因素是否统计上显著。
5.t检验与z检验：t检验和z检验是用于比较两个群体均值的方法。
t检验用于小样本（样本量较小）情况，而z检验适用于大样本（样本量较大）情况。
这些检验方法可用于确定两个群体均值之间是否存在显著差异。
6. 非参数统计方法：非参数统计方法在对总体分布形状和参数未知的情况下使用。
它不依赖于特定的总体分布假设，而是基于样本数据进行推断。
例如，Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验是用于比较两个或多个群体之间中位数的非参数方法。
7.时间序列分析：时间序列分析是研究时间上连续观测值的统计方法。
它可以帮助发现时间上的趋势、季节性和周期性。
时间序列分析可以用于预测未来的值，并做出决策。
以上只是一些常见的数据统计分析方法，还有其他更复杂和高级的方法，如因子分析、聚类分析、多元回归等。
2023年高考数学二轮复习第三篇小题提速练透大题规范增分第5讲统计、概率和成对数据的统计分析
∴P(X＞4)＝P(X＜0)＝0.158 7，
∴P(0≤X≤4)＝1－P(X＞4)－P(X＜0)＝1－0.158 7－0.158 7＝0.682
6.
故选C.
第三篇 小题提速练透•大题规范增分
高考二轮总复习 • 数学
5．(2022·萍乡三模)具有线性相关关系的变量 x，y 有一组观测数据(xi，
yi)(i＝1，2，…，8)，其回归直线方程是^y＝b^x＋18，若 x1＋x2＋x3＋…＋x8
个季节中的6个节气．若从24个节气中任选2个节气，这2个节气恰好在
一个253
D．16
第三篇 小题提速练透•大题规范增分
高考二轮总复习 • 数学
【解析】 从 24 个节气中任选 2 个节气，这 2 个节气恰好在一个季 节的事件总数为：4C26 ＝60，
从 24 个节气中选取两个节气的事件总数有：C224 ＝276， ∴P＝26706＝253， 故选 C.
的平均数为2＋2 3＝2.5，
故选 D.
第三篇 小题提速练透•大题规范增分
高考二轮总复习 • 数学
3．(2022·青岛二模)二十四节气歌是为了方便记忆我国古时立法中
的二十四个节气而编成的小诗歌，体现着我国古代劳动人民的智慧四句
诗歌“春雨惊春清谷天，夏满芒夏暑相连；秋处露秋寒霜降，冬雪雪冬
小大寒”中，每一句诗歌的开头一字代表着季节，每一句诗歌包含了这
第三篇 小题提速练透•大题规范增分
高考二轮总复习 • 数学
6．(2022·浦东新区二模)甲乙两工厂生产某种产品，抽取连续5个月
的产品生产产量(单位：件)情况如下：甲：80、70、100、50、90；乙：
60、70、80、55、95，则下列说法中正确的是
秋季六年级 第五讲 数据处理 基础版
第5讲 数据处理知识点一：扇形统计图-认识扇形统计图扇形统计图是用整个圆的面积表示总数量，用圆内各扇形的面积表示各部分数量占总数量的百分比。
知识点二：统计图的选择-三种统计图的特点要正确选择合适的统计图进行统计，首先要掌握三种统计图的不同特点，再根据不同的特点结合实际情况在反复实践中加强对比，这样才能选择合适的统计图。
知识点三：身高的情况 1.分段整理数据并解决问题在分组整理数据时，要根据实际情况来确定每一段的数量，以便清楚地表达信息。
2.绘制复式折线统计图、选择合适的比较方法分析两组数据的区别 在同等情况下，折线越陡，数量变化越大，反之，数量变化越小。
题型一：扇形统计图【典例1】（•广东模拟）某班男、女生情况如图，男生人数占全班人数的（ ）。
A ．26%B ．48%C ．52%【典例2】（•广东模拟）如图是根据淘气家上个月各项支出分配情况绘制的统计图。
如果他家的生活费支出是750元，那么教育支出是（ ）A．2000元B．1000元C．600元D．1500元【典例3】（勃利县期末）如图是六（1）班同学进行体能检测成绩统计图。
（1）六（1）班体能检测成绩优秀的同学比良好的同学少7人，六（1）班在体能检测中几人成绩为待提高？（2）你还能提出哪些数学问题并解答？题型二：统计图的选择【典例1】（广安期末）如果要反映某城市一天24小时内的气温变化，采用（）比较合适。
A．单式折线统计图B．复式折线统计图C．条形统计图【典例2】（临漳县期末）要同时表示运城和北京两地一周内气温的变化情况，应选用（）A．单式折线统计图B．复式折线统计图C．复式条形统计图【典例3】（永城市期末）要表示学校六个年级男、女生的人数情况，应该选用（）统计图比较合适。
A．条形B．复式条形C．折线D．复式折线题型三：统计图表的填补【典例1】（武安市期末）（1）班同学最喜欢的小动物如图所示。
根据图填写下表。
乌龟 猴子 小猫 小狗 熊猫 人数喜欢 的人最多，喜欢 的人最少，喜欢 和 的人一样多。
分类数据分析-PPT精选文档
150
干扰因素和解决办法
边际分布不均匀（如表6）： 调整数据 将表格标准化 选择对边际总数不敏感的测量方法 行列不相等： 选择可以达到最大值的测量方法。
表6：不同边际分布，相同相关程度
(a)
X 60% （60） Y 30% （30） 10% （10） Totals 100% （100） 20% （200） 60% （600） 20% （200） 100% （1000） 10% （10） 30% （30） 60% （60） 100% （100） Totals 270 60% （180） Y 30% （90） 10% （30） Totals 100% （300） X 20% （120） 60% （360） 20% （120） 100% （600） 10% （30） 30% （90） 60% （180） 100% （300）
百分比法
X 0.9 (45) 0.1 (5) 1.0 (50) 0.4 (20) 0.6 (30) 1.0 (50) 0.9－0.4=0.5
Y
差额比率法
X:党派
民主党
Y: 立 场 革命的 保守的 193 153 346
共和党
46 229 275 239 382 621
n 11 n 21 ˆ n 12 n 22
差额比率法的性质
a X 75 Y 10 85 15 100 115 Y 750 100 850 b X 15 100 115
ˆ 50 ˆ 3 . 91
ˆ 50 ˆ 3 . 91
193 1.26 153 6.28 46 0.20 229
差额比率法的性质
a 100 25 125 50 200 250 25 200 225 b 100 50 150
《分类数据分析》课件
分类算法如逻辑回归、 支持向量机等被广泛应 用于疾病预测中。通过 对疾病相关数据的特征 进行提取和选择，利用 分类算法建立预测模型 ，对疾病的发生和发展 趋势进行预测。
经过训练的预测模型能 够准确地对疾病的发生 和发展趋势进行预测， 为疾病的预防和治疗提 供科学依据，提高人们 的健康水平。
05
总结与展望
分类数据分析实践
数据准备
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量 。
数据转换
对数据进行必要的转换，如编码、归一化等， 以适应模型需求。
数据分割
将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便于模型训练和评估。
数据探索与特征工程
数据探索
了解数据的基本特征和分布，识别潜在的问题和机会 。
特征选择
选择与目标变量相关的特征，去除无关或冗余的特征 。
实际效果
利用分类数据分析技术对客户 进行细分，将客户划分为不同 的群体，以便更好地了解客户 需求并提供个性化服务。
客户细分是将客户划分为不同 群体的过程，有助于企业更好 地了解客户需求、偏好和行为 模式，从而制定更加精准的市 场策略。
分类算法如聚类算法、决策树 等被广泛应用于客户细分中。 通过对客户数据的特征进行提 取和选择，利用分类算法进行 聚类分析，将客户划分为不同 的群体。
基于强化学习的分类数据分析方法
未来发展方向与趋势
• 强化学习作为一种机器学习方法 ，通过与环境的交互进行学习， 可以应用于分类数据分析中，以 提高分类性能和泛化能力
未来发展方向与趋势
数据隐私保护与安全分类分析
随着数据隐私和安全问题的日益突出，如何在保护数据隐私的同时进行分类分析成为未来的研究重点
疾病诊断
利用分类数据分析进行医学诊断，根据患者的症状和体征将其归类为 不同的疾病类型。
计数资料的统计分析
OpLeabharlann ions… Desceipitve
(2) 用单样本K-S拟合优度检验（1-Sample K-S Test) 例题：例7-12，例02-01 建立数据文件：例7-12.sav：1列279行。例02-01.sav 过程：
Analyze Nonparametric test 1-Sample K-S …
Row(s): smoke Column(s): case_ctr Layer: gender
Statistics…
Chi-square Risk Cells… Row
5. 样本率与总体率比较 数据文件：“例06-04.sav”。例题6-4
数据格式：2列2行。1个分组变量“受孕” ，1个 频数变量“freq” 。
Analyze
Descriptive Statistics Crosstabs…
Row(s)：免疫荧光 Collumn(s)：乳胶凝集
Statistics… McNemar
3．多个样本率比较的2检验 例题：例7-6 数据文件：“例07-06.sav”
数据格式：3列6行。2个分类变量，“疗法”和 “疗效”，1个频数变量“freq”
3．多个样本率比较的2检验: Chi-Square （Descriptive Statistics Crosstabs)
4.分层资料的2检验 （Descriptive Statistics Crosstabs)
5. 样本率与总体率比较 (Nonparametric Tests Binomial)
Test Variable List: x
Test Distribution Normal
Poisson Options…
Desceipitve
(2) 用单样本K-S拟合优度检验（1-Sample K-S Test) 例题：例7-12，例02-01 建立数据文件：例7-12.sav：1列279行。例02-01.sav 过程：
Analyze Nonparametric test 1-Sample K-S …
Row(s): smoke Column(s): case_ctr Layer: gender
Statistics…
Chi-square Risk Cells… Row
5. 样本率与总体率比较 数据文件：“例06-04.sav”。例题6-4
数据格式：2列2行。1个分组变量“受孕” ，1个 频数变量“freq” 。
Analyze
Descriptive Statistics Crosstabs…
Row(s)：免疫荧光 Collumn(s)：乳胶凝集
Statistics… McNemar
3．多个样本率比较的2检验 例题：例7-6 数据文件：“例07-06.sav”
数据格式：3列6行。2个分类变量，“疗法”和 “疗效”，1个频数变量“freq”
3．多个样本率比较的2检验: Chi-Square （Descriptive Statistics Crosstabs)
4.分层资料的2检验 （Descriptive Statistics Crosstabs)
5. 样本率与总体率比较 (Nonparametric Tests Binomial)
Test Variable List: x
Test Distribution Normal
Poisson Options…
Desceipitve
《STATA第五讲》课件
总结词：在Stata编程中，宏和循环结构的使用可能会 带来一些问题。
错误与调试
详细描述：熟悉常见的语法错误提示，根据错误提示检 查代码；采用逐步调试方法，设置断点、单步执行和查 看变量值，定位和修正逻辑错误。
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
2023
PART 06
Stata常见问题解答
REPORTING
数据处理问题解答
总结词
当遇到数据导入困难时，可能是由于文件格 式、编码或分隔符不正确所致。
详细描述
确保数据文件格式（如.csv、.dta等）与 Stata软件兼容；检查文件编码（如UTF-8 、ANSI等），确保与软件设置一致；确认 数据字段分隔符（如逗号、制表符等）是否 正确。
Stata是一种统计分析软件，专门用于数据管理和统 计分析。
02
它提供了广泛的数据分析工具，包括描述性统计、 回归分析、方差分析、生存分析等。
03
Stata具有易于使用的界面和强大的编程语言，使数 据分析变得简单而高效。
Stata的用途
数据分析
Stata提供了各种数据分析工具， 可以帮助用户进行数据探索、描 述性统计和复杂统计分析。
Cox比例风险模型
研究多个因素对生存时间的影响，并假设风险函 数与时间无关。
ABCD
Kaplan-Meier曲线
非参数方法描述生存函数随时间的变化。
时间依赖性Cox模型
在某些情况下，风险函数可能随时间变化，可以 使用此模型进行描述。
2023
PART 04
Stata编程基础
REPORTING
Stata命令基础
数据管理
Stata具有强大的数据管理功能， 可以方便地导入、导出数据，进 行数据清洗和整理。
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1.是；2.否
•
你赞成还是反对这一改革方案?
1.赞成；2.反对
4. 5.
对分类数据的描述和分析通常使用列联表 可使用检验
分类数据与列联表
一.
分类数据
二.
三.
列联表的构造
列联表的分布
列联表的构造
列联表
(contingency table)
1. 2. 3.
4.
5.
6.
由两个以上的变量交叉分类的频数分布表 行变量的类别用 r 表示， ri 表示第 i 个类别 列变量的类别用 c 表示， cj 表示第 j 个类别 每种组合的观察频数用 fij 表示 表中列出了行变量和列变量的所有可能的组合， 所以称为列联表 一个 r 行 c 列的列联表称为 r c 列联表
2 ( f e ) 2 e 3.0319
合计：3.0319
拟合优度检验
分类数据的假设检验
分类数据
比例检验
一个总体 两个以上总体
独立性检验
Z 检验
Z 检验
两个总体
检验
检验
拟合优度检验
(goodness of fit test)
1.
2.
检验多个比例是否相等 检验的步骤
63.35 13.6% 23.4% 36.7% 7.9%
21.4%
71.8% 18.8% 22.0% 28.2% 7.4%
26.2%
—
— 33.6% — — 100%
期望频数的分布
1. 2.
假定行变量和列变量是独立的 一个实际频数 fij 的期望频数 eij ，是总频 数的个数 n 乘以该实际频数 fij 落入第 i 行 和第j列的概率，即
2 2 2 2 ( a e ) ( b e ) ( c e ) ( d e ) 11 12 21 22 2 e11 e12 e21 e22
•
计算检验的统计量
2
i 1 j 1
r
c
( f ij eij ) 2 eij
进行决策
根据显著性水平和自由度(r-1)(c-1)查出临界值2 若22，拒绝H0；若2<2，接受H0
独立性检验
(例题分析)
【例】一种原料来自三个不同的地区，原料质量被分成三个 不同等级。从这批原料中随机抽取 500件进行检验，结果如 下表。检验各地区与原料之间是否存在依赖关系（ 0.05)
因素 X x1 x2 合计
因素 Y y1 y2 合计
a c a+c
b d b+d
a+b c+d n
相关系数
(原理分析)
列联表中每个单元格的期望频数分别为 (a b)( a c) (a c)(c d ) e11 e21 n n (a b)(b d ) (b d )(c d ) e12 e22 n n 将各期望频数代入 的计算公式得
拟合优度检验
H0: 1= 2= 3= 4 H1: 1234 不全相等 = 0.1 df = (2-1)(4-1)= 3 临界值(s):
(例题分析)
统计量:
2
i 1 j 1 r c
( f ij eij ) 2 eij
3.0319
决策:
=0.1 在 = 0.1的水平上不能拒绝H0
立
= 0.05 df = (3-1)(3-1)= 4 临界值(s): =0.05
2
i 1 j 1
r
c
( f ij eij ) 2 eij
19.82
决策:
在 = 0.05的水平上拒绝H0
结论:
0
9.488
19.82
地区和原料等级之间存在依 赖关系
似然比卡方统计量
•
提出假设
H0：1 = 2 = … = j；H1： 全相等
1
, 2 , … , j 不
•
计算检验的统计量 进行决策
2
i 1 j 1
r
c
( f ij eij ) 2 eij
根据显著性水平和自由度(r-1)(c-1)查出临界值2 若2>2，拒绝H0；若2<2，接受H0
1.
如果两个变量之间为完全关联，那么测度值等于+1(正相关) 或-1(负相关)。
如果两个变量无关，那么测度值等于0。
2.
3.
测度值的符号表明关联的方向。大于0的值 (正数)对应于正 关系;小于0的值 (负数)对应于负关系。
两个变量之间的关联越紧密，测度值越大。统计量的绝对值 (不考虑符号)用来衡量关联度的大小。
一分公司 二分公司 三分公司 四分公司
赞成该方案 反对该方案
合计 合计 279 141 420
68 32
100
75 75
120
57 33
90
79 31
110
列联表的分布
观察值的分布
1.
边缘分布
•
行边缘分布
行观察值的合计数的分布 例如，赞成改革方案的共有279人，反对改革方案的141人
•
一分公司 二分公司 三分公司 四分公司
赞成该 方案
实际频数 期望频数
实际频数 期望频数
68 66
32 34
75 80
75 40
57 60
33 30
79 73
31 37
反对该 方案
拟合优度检验
一. 二.
统计量
拟合优度检验
统计量
统计量
1. 2. 3.
用于检验列联表中变量间拟合优度和独立性 用于测定两个分类变量之间的相关程度 计算公式为
地区
甲地区
一级
二级
三级
合计
140
52
64
24
乙地区
丙地区
合计
60
50
162
59
65
188
52
74
150
171
189 500
独立性检验
(例题分析)
1.
提出假设
• • H0：地区与原料等级之间独立 H1：地区与原料等级之间不独立
2.
计算检验的统计量
2 i 1 j 1 r c
( f ij eij ) 2 eij
第二讲 分类数据统计分析
1. 2.
分类数据与列联表 卡方检验
3.
相关的度量
数据的类型与列联分析
数据
数值型数据
离散数据 连续数据
分类数据(顺序数据)
列联分析
分类数据
1.
分类变量的结果表现为类别
• 例如：性别 (男, 女)
2. 3.
各类别用符号或数字代码来测度 使用分类或顺序尺度
•
你吸烟吗?
r1 c1 n n
由于观察频数的总数为n ，所以f11 的期望频数 e11 应为
r1 c1 r1c1 279 100 e11 n 66.43 66 420 n n n
期望频数的分布
(例题分析)
1. 2. 3.
测度22列联表中数据相关程度 对于22 列联表， 系数的值在0～1之间 相关系数计算公式为
n
2
2 r c （f ij eij ） 2 式中： i 1 j 1 e ij n为实际频数的总个数，即样本容量
相关系数
(原理分析)
一个简化的 22 列联表
列联表的结构
(2 2 列联表)
列(cj) 行 (ri) j =1 列( cj ) 合计 j =2
i =1 i =2
合计
f11 f21
f11+ f21
f12 f22
f12+ f22
f11+ f12 f21+ f22
n
列联表的结构
(r c 列联表的一般表示)
列(cj) 行(ri)
列(cj)
j =1
结论:
可以认为四个分公司对改革方 案的赞成比例是一致的
0
3.0319 6.215
2
四格表资料使用条件
（1）n≥40且T≥5 用Pearson χ2检验
（2）n≥40且1≤T<5连续性校正χ2检验
（3）n<40或T<1 用Fisher确切概率法
29
行×列表资料使用条件
要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5 的格子数不超过总格子数的1/5；
(例题分析)
实际频数 期望频数
(fij)
68 75 57 79 32 45 33 31
(eij)
66 80 60 73 34 40 30 37
fij - eij
2 -5 -3 6 -2 5 3 -6
(fij- eij)2
eij
0.0606 0.3125 0.1500 0.4932 0.1176 0.6250 0.3000 0.9730
19.82
3. 根据显著性水平 ＝ 0.05 和自由度 (3-1)(3-1)=4 查 出 相 应 的 临 界 值 2=9.488 。 由 于 2=19.82>2＝9.448，拒绝H0
独立性检验
(例题分析)
H0:地区与原料等级之间独立 统计量: H1:地区与原料等级之间不独
2
i 1 j 1 r c
( f ij eij ) 2 eij
其自由度为(r 1)(c 1) 式中：f ij
•
你赞成还是反对这一改革方案?
1.赞成；2.反对
4. 5.
对分类数据的描述和分析通常使用列联表 可使用检验
分类数据与列联表
一.
分类数据
二.
三.
列联表的构造
列联表的分布
列联表的构造
列联表
(contingency table)
1. 2. 3.
4.
5.
6.
由两个以上的变量交叉分类的频数分布表 行变量的类别用 r 表示， ri 表示第 i 个类别 列变量的类别用 c 表示， cj 表示第 j 个类别 每种组合的观察频数用 fij 表示 表中列出了行变量和列变量的所有可能的组合， 所以称为列联表 一个 r 行 c 列的列联表称为 r c 列联表
2 ( f e ) 2 e 3.0319
合计：3.0319
拟合优度检验
分类数据的假设检验
分类数据
比例检验
一个总体 两个以上总体
独立性检验
Z 检验
Z 检验
两个总体
检验
检验
拟合优度检验
(goodness of fit test)
1.
2.
检验多个比例是否相等 检验的步骤
63.35 13.6% 23.4% 36.7% 7.9%
21.4%
71.8% 18.8% 22.0% 28.2% 7.4%
26.2%
—
— 33.6% — — 100%
期望频数的分布
1. 2.
假定行变量和列变量是独立的 一个实际频数 fij 的期望频数 eij ，是总频 数的个数 n 乘以该实际频数 fij 落入第 i 行 和第j列的概率，即
2 2 2 2 ( a e ) ( b e ) ( c e ) ( d e ) 11 12 21 22 2 e11 e12 e21 e22
•
计算检验的统计量
2
i 1 j 1
r
c
( f ij eij ) 2 eij
进行决策
根据显著性水平和自由度(r-1)(c-1)查出临界值2 若22，拒绝H0；若2<2，接受H0
独立性检验
(例题分析)
【例】一种原料来自三个不同的地区，原料质量被分成三个 不同等级。从这批原料中随机抽取 500件进行检验，结果如 下表。检验各地区与原料之间是否存在依赖关系（ 0.05)
因素 X x1 x2 合计
因素 Y y1 y2 合计
a c a+c
b d b+d
a+b c+d n
相关系数
(原理分析)
列联表中每个单元格的期望频数分别为 (a b)( a c) (a c)(c d ) e11 e21 n n (a b)(b d ) (b d )(c d ) e12 e22 n n 将各期望频数代入 的计算公式得
拟合优度检验
H0: 1= 2= 3= 4 H1: 1234 不全相等 = 0.1 df = (2-1)(4-1)= 3 临界值(s):
(例题分析)
统计量:
2
i 1 j 1 r c
( f ij eij ) 2 eij
3.0319
决策:
=0.1 在 = 0.1的水平上不能拒绝H0
立
= 0.05 df = (3-1)(3-1)= 4 临界值(s): =0.05
2
i 1 j 1
r
c
( f ij eij ) 2 eij
19.82
决策:
在 = 0.05的水平上拒绝H0
结论:
0
9.488
19.82
地区和原料等级之间存在依 赖关系
似然比卡方统计量
•
提出假设
H0：1 = 2 = … = j；H1： 全相等
1
, 2 , … , j 不
•
计算检验的统计量 进行决策
2
i 1 j 1
r
c
( f ij eij ) 2 eij
根据显著性水平和自由度(r-1)(c-1)查出临界值2 若2>2，拒绝H0；若2<2，接受H0
1.
如果两个变量之间为完全关联，那么测度值等于+1(正相关) 或-1(负相关)。
如果两个变量无关，那么测度值等于0。
2.
3.
测度值的符号表明关联的方向。大于0的值 (正数)对应于正 关系;小于0的值 (负数)对应于负关系。
两个变量之间的关联越紧密，测度值越大。统计量的绝对值 (不考虑符号)用来衡量关联度的大小。
一分公司 二分公司 三分公司 四分公司
赞成该方案 反对该方案
合计 合计 279 141 420
68 32
100
75 75
120
57 33
90
79 31
110
列联表的分布
观察值的分布
1.
边缘分布
•
行边缘分布
行观察值的合计数的分布 例如，赞成改革方案的共有279人，反对改革方案的141人
•
一分公司 二分公司 三分公司 四分公司
赞成该 方案
实际频数 期望频数
实际频数 期望频数
68 66
32 34
75 80
75 40
57 60
33 30
79 73
31 37
反对该 方案
拟合优度检验
一. 二.
统计量
拟合优度检验
统计量
统计量
1. 2. 3.
用于检验列联表中变量间拟合优度和独立性 用于测定两个分类变量之间的相关程度 计算公式为
地区
甲地区
一级
二级
三级
合计
140
52
64
24
乙地区
丙地区
合计
60
50
162
59
65
188
52
74
150
171
189 500
独立性检验
(例题分析)
1.
提出假设
• • H0：地区与原料等级之间独立 H1：地区与原料等级之间不独立
2.
计算检验的统计量
2 i 1 j 1 r c
( f ij eij ) 2 eij
第二讲 分类数据统计分析
1. 2.
分类数据与列联表 卡方检验
3.
相关的度量
数据的类型与列联分析
数据
数值型数据
离散数据 连续数据
分类数据(顺序数据)
列联分析
分类数据
1.
分类变量的结果表现为类别
• 例如：性别 (男, 女)
2. 3.
各类别用符号或数字代码来测度 使用分类或顺序尺度
•
你吸烟吗?
r1 c1 n n
由于观察频数的总数为n ，所以f11 的期望频数 e11 应为
r1 c1 r1c1 279 100 e11 n 66.43 66 420 n n n
期望频数的分布
(例题分析)
1. 2. 3.
测度22列联表中数据相关程度 对于22 列联表， 系数的值在0～1之间 相关系数计算公式为
n
2
2 r c （f ij eij ） 2 式中： i 1 j 1 e ij n为实际频数的总个数，即样本容量
相关系数
(原理分析)
一个简化的 22 列联表
列联表的结构
(2 2 列联表)
列(cj) 行 (ri) j =1 列( cj ) 合计 j =2
i =1 i =2
合计
f11 f21
f11+ f21
f12 f22
f12+ f22
f11+ f12 f21+ f22
n
列联表的结构
(r c 列联表的一般表示)
列(cj) 行(ri)
列(cj)
j =1
结论:
可以认为四个分公司对改革方 案的赞成比例是一致的
0
3.0319 6.215
2
四格表资料使用条件
（1）n≥40且T≥5 用Pearson χ2检验
（2）n≥40且1≤T<5连续性校正χ2检验
（3）n<40或T<1 用Fisher确切概率法
29
行×列表资料使用条件
要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5 的格子数不超过总格子数的1/5；
(例题分析)
实际频数 期望频数
(fij)
68 75 57 79 32 45 33 31
(eij)
66 80 60 73 34 40 30 37
fij - eij
2 -5 -3 6 -2 5 3 -6
(fij- eij)2
eij
0.0606 0.3125 0.1500 0.4932 0.1176 0.6250 0.3000 0.9730
19.82
3. 根据显著性水平 ＝ 0.05 和自由度 (3-1)(3-1)=4 查 出 相 应 的 临 界 值 2=9.488 。 由 于 2=19.82>2＝9.448，拒绝H0
独立性检验
(例题分析)
H0:地区与原料等级之间独立 统计量: H1:地区与原料等级之间不独
2
i 1 j 1 r c
( f ij eij ) 2 eij
其自由度为(r 1)(c 1) 式中：f ij