广州培训大数据的学校怎么收费

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　　大数据分析的三种常用方法

　　一、方差分析

　　使用条件：各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。

　　分类

　　1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系

　　2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系

　　3、多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系

　　4、协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。

　　二、回归分析

　　分类：

　　1、一元线性回归分析：只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。

　　2、多元线性回归分析

　　使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。

　　1)变呈筛选方式：选择较优回归方程的变里筛选法包括全横型法(CP法)、逐步回归法，向前引入法和向后剔除法

　　2)横型诊断方法：

　　A残差检验：观测值与估计值的差值要艰从正态分布

　　B强影响点判断：寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis距离法

　　C共线性诊断：

　　诊断方式：容忍度、方差扩大因子法(又称膨胀系数VIF)、特征根判定法、条件指针CI、方差比例

　　处理方法：增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等

　　3、Logistic回归分析

　　线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况

　　分类：

　　Logistic回归模型有条件与非条件之分，条件Logistic回归模型和非条件Logistic回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。

　　4、其他回归方法非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等

　　三、聚类分析

　　样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。

　　1、性质分类：

　　Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、距离等

　　R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度，相关系数、列联系数等

　　2、方法分类：

　　1)系统聚类法：适用于小样本的样本聚类或指标聚类，一般用系统聚类法来聚类指标，又称分层聚类

　　2)逐步聚类法：适用于大样本的样本聚类

　　3)其他聚类法：两步聚类、K均值聚类等