如何用spss 求 Logistic曲线回归方程以及预测未来值
是用SPSS求出各个参数然后带进去得到的方程吗？得到方程之后如何预测啊，就是预测结果是怎么来的?
按照标准程序，需要将得出的各个参数代进回归方程中才能得出预测结果。不过，在SPSS中这个过程可以省略，而由SPSS代劳...
cdadata
8年前 (2017-05-17) 13700℃
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如何在stata中做GMM
关键词：如何用stata做gmm、stata gmm、系统gmm stata 命令、stata gmm 面板模型
广义矩估计（Generalized Method of Moments，即GMM）
一、解释变量内生性检验
首先检验解释变量内生性（解释变...
cdadata
8年前 (2017-05-17) 21521℃
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stata中处理面板数据、工具变量选择和HAUSMAN检验的若干问题
第一节 关于面板数据PANEL DATA
1、面板数据回归为什么好
一般而言，面板数据模型的误差项由两部分组成，一部分是与个体观察单位有关的，它概括了所有影响被解释变量，但不随时间变化的因素，因此，面板数据模型...
cdadata
8年前 (2017-05-17) 6001℃
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如果自变量分类不全,可否用方差分析处理
自变量一个是分类 一个是连续变量 怎么方差分析
单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）
在spss中打开你要...
cdadata
8年前 (2017-05-17) 5117℃
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初试Spark之K-Means聚类算法实现
关键词：kmeans文本聚类spark、spark kmeans 聚类、spark实现kmeans算法、kmeans聚类算法原理、k means聚类算法
自学Spark有将近一个月了，一直想找一个稍微复杂点的例子练练手，K均值聚类算法实...
cdadata
8年前 (2017-05-13) 5670℃
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随机森林算法实现
关键词：随机森林算法原理、随机森林算法 python、随机森林算法
随机森林是一个包含多个决策树的分类器，该分类器的输出结果是由所有决策树输出结果的众数而定，每个决策树都生长于一个被称为bootstrap样本的训练数据集之上，所谓“bootstrap样本”的构造...
cdadata
8年前 (2017-05-12) 4586℃
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Py tricks(1): python实现不可修改的常量
关键词：python 常量、python 全局常量、python 定义全局常量、python特殊变量
因为种种原因，Python并未提供如C/C++/Java一样的const修饰符，换言之，python中没有常量，至少截...
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8年前 (2017-05-11) 3088℃
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Spark 随机森林算法原理、源码分析及案例实战
关键词：随机森林算法原理、随机森林算法详解、随机森林算法流程、随机森林算法实现、机器学习、随机森林算法源码分析
本文首先对决策树算法的原理进行分析并指出其存在的问题，进而介绍随机森林算法。同单机环境下的随机森林构造不同的是，分布式...
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8年前 (2017-05-11) 4887℃
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jieba分词学习笔记（三）
关键词：jieba分词 python、python jieba中文分词、数据分析师
DAG（有向无环图）
有向无环图，directed acyclic graphs，简称DAG，是一种图的数据结构，其实很naive，就是没有环的有向图_(:з」∠)_...
cdadata
8年前 (2017-05-11) 3050℃
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jieba分词学习笔记（二）
关键词：jieba分词 NER、 jieba文本分词、jieba分词原理、jieba python
分词模式
jieba分词有多种模式可供选择。可选的模式包括：
全切分模式
精确模式
搜索引擎模式
同时也提供了HMM模型的开关。
其中全切分模式就...
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8年前 (2017-05-11) 5384℃
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