傅一航老师《大数据挖掘工具:SPSS Statistics入门与提高》培训

1、数据预处理的基本步骤??数据读取、数据理解、数据处理、变量处理、探索分析2、数据预处理的主要任务??数据集成：多个数据集的合并??数据清理：异常值的处理??数据处理：数据筛选、数据精简、数据平衡??变量处理：变量变换、变量派生、变量精简??数据归约：实现降维，避免维灾难3、...

自回归模型的优缺点及改进方向

一、自回归模型的原理过程自回归模型(AutoregressiveModel,简称AR模型)在时间序列分析领域占据着举足轻重的地位,它构成了预测未来数据点的关键工具,特别是在那些数据点间展现时间连续性与动态依赖性的序列中。此模型的核心逻辑围绕一个深刻见解构建:即某一时间点的观测值,可以通过一组精心挑选的过去观测值的加权和,加...

不用“坐班”的高校教师,每天到底有多累?

之所以选用多元线性回归而不是相关分析做显著性检验,主要考虑相关分析是在没有控制其他自变量的情况下,考察各自变量对因变量的影响,但是这样得出的结果会有所偏颇,当把多个自变量同时纳入一个回归方程观察显著性时,就可以在有所控制的条件下,系统地检测哪个自变量对因变量有影响且影响程度多大。上文对高校教师工作时间进...

对于437名高校教师的调查发现:不用“坐班”的高校教师,每天工作...

之所以选用多元线性回归而不是相关分析做显著性检验,主要考虑相关分析是在没有控制其他自变量的情况下,考察各自变量对因变量的影响,但是这样得出的结果会有所偏颇,当把多个自变量同时纳入一个回归方程观察显著性时,就可以在有所控制的条件下,系统地检测哪个自变量对因变量有影响且影响程度多大。上文对高校教师工作时间进...

技术应用 | 基于大数据的征信评分模型构建与应用

检验回归模型:本研究使用了两种检验方法。一种是拟合优度检验,拟合优度检验是指评价模型对数据的拟合程度,即模型预测的结果与实际观察到的结果之间的差异有多大。本研究使用了准确率和AUC作为拟合优度检验的指标,Wald检验作为参数显著性检验的方法。Wald检验的一般形式如公式所示:...

冰雪运动公共服务协同治理诉求的影响因素与实证分析

2)在整体回归方程拟合优度检验中,R2=0.646,表明预测变量(资源感知、价值感知、情感交互、系统感知、任务交互和中心性感知)可以解释64.6%的协同治理诉求变化原因(www.e993.com)2024年11月28日。在整体回归方程显著性检验中,F=237.120(P<0.05),说明资源感知、任务交互、情感交互、中心性感知、系统感知等影响因素对协同治理诉求的整体解释较好。

大学老师从不加班,因为他们从不下班

之所以选用多元线性回归而不是相关分析做显著性检验,主要考虑相关分析是在没有控制其他自变量的情况下,考察各自变量对因变量的影响,但是这样得出的结果会有所偏颇,当把多个自变量同时纳入一个回归方程观察显著性时,就可以在有所控制的条件下,系统地检测哪个自变量对因变量有影响且影响程度多大。上文对高校教师工作时间...

56位上市公司CFO离职!CFO变更,对财务报告影响几何?

因此,本文利用Roodman提出的条件混合过程估计方法(ConditionalMixedProcess,CMP)对模型进行两阶段回归。表4报告了CMP估计方法的两阶段回归结果。在列(1)中,CFO在职时间与CFO变更在1%的水平上显著负相关,这与预期一致,表明CFO在职时间满足工具变量的相关性要求。在列(2)和列(5)中,CMP估计方法的内生性检验参数...

探究基差策略在企业套保过程中的量化规则

表为新的3组样本显著性检验到这里若继续从线性回归的角度去纠正差异,就需要通过残差散点图去寻找异常点,或者通过最小二乘法、梯度下降法等去求解最小均方差,进而剔除或合并异常值,再重新拟合数据,修正线性回归方程,但得出的是围绕因变量(现货价)的函数公式,并非本次测算目的(基差)的函数公式,且过程复杂。因此,...

关于摊余成本法定期开放型债券基金业绩评价方法的探讨

分析SPSS计算得出的方差可知,该线性回归方程通过F检验,在以上自变量的系数中,至少有一个显著不为0,说明该模型的构建是有意义的。同时,四个自变量的系数均通过t检验,在95%的置信区间显著不为0(见表7)。由以上回归模型可见,被解释变量yi与截至变量均呈正相关性,与经验判断保持一致。通过计算各只债券实际年化收益...