SAS統(tǒng)計(jì)分析(第九講)by文庫(kù)LJ佬2024-05-21CONTENTS數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理單變量統(tǒng)計(jì)分析多變量統(tǒng)計(jì)分析01數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)預(yù)處理方法介紹。包括缺失值處理、異常值處理等。數(shù)據(jù)探索分析探索性數(shù)據(jù)分析方法介紹。包括描述統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)可視化等。數(shù)據(jù)清洗缺失值處理:

使用均值填充缺失值，確保數(shù)據(jù)完整性。異常值處理:

通過(guò)箱線圖檢測(cè)異常值，并進(jìn)行適當(dāng)處理。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:

將分類(lèi)變量轉(zhuǎn)換為啞變量，以便進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。變量選擇:

使用相關(guān)性分析等方法選擇最相關(guān)的變量。數(shù)據(jù)探索分析描述統(tǒng)計(jì):

分析數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)特征，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差等。數(shù)據(jù)可視化:

利用直方圖、散點(diǎn)圖等工具展示數(shù)據(jù)特征。相關(guān)性分析:

探究變量之間的相關(guān)性，為后續(xù)建模做準(zhǔn)備。02單變量統(tǒng)計(jì)分析單變量統(tǒng)計(jì)分析假設(shè)檢驗(yàn)對(duì)單個(gè)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，包括均值、中位數(shù)、眾數(shù)等。描述統(tǒng)計(jì)分析對(duì)單個(gè)變量的統(tǒng)計(jì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，包括t檢驗(yàn)、方差分析等。描述統(tǒng)計(jì)分析均值分析:

計(jì)算變量的平均值，了解數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。頻數(shù)分布分析:

統(tǒng)計(jì)變量各取值出現(xiàn)的頻次，描繪數(shù)據(jù)分布情況。分布擬合:

使用正態(tài)分布等模型擬合數(shù)據(jù)分布。假設(shè)檢驗(yàn)t檢驗(yàn):

檢驗(yàn)樣本均值與總體均值之間的差異。方差分析:

檢驗(yàn)不同組之間的均值是否存在顯著差異。非參數(shù)檢驗(yàn):

使用秩和檢驗(yàn)等方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。03多變量統(tǒng)計(jì)分析多變量統(tǒng)計(jì)分析相關(guān)性分析：

分析多個(gè)變量之間的相關(guān)性關(guān)系，包括Pearson相關(guān)系數(shù)、Spearman相關(guān)系數(shù)等。回歸分析：

建立多變量之間的回歸模型，包括線性回歸、邏輯回歸等。相關(guān)性分析Pearson相關(guān)系數(shù):

衡量連續(xù)變量之間的線性相關(guān)程度。Spearman相關(guān)系數(shù):

評(píng)估變量之間的等級(jí)相關(guān)性，適用于非正態(tài)數(shù)據(jù)。相關(guān)矩陣圖:

可視化展示變量之間的相關(guān)性結(jié)構(gòu)?；貧w分析線性回歸:

分析自變量對(duì)因變量的線性影響。邏輯回歸:

預(yù)測(cè)二分類(lèi)因變量的概率分