在这个信息化时代，数据分析在各领域中发挥着越来越重要的作用。大家使用大数据技术从海量数据中挖掘信息，发现规律，探索潜在价值。在大数据的研究和应用中，数学是坚实的理论基础。在数据预处理、分析与建模、模型评价与优化等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。所以接下来，我们用python语言去实现微积分的一些基础计算等。常用第三方SymPy库来实现微积分计算。SymPy的全称为Symbolic Pytho

多数情况下，变量关系研究是问卷研究的核心，变量关系研究包括相关分析，线性回归分析，中介作用分析，调节作用分析等，并且如果因变量Y值是分类数据，则会涉及Logistic回归分析。相关分析是研究两两变量之间的相关关系情况，线性回归分析或者Logistic回归分析均是研究影响关系，区别在于线性回归分析的因变量Y值是定量数据，而Logistic回归分析的因变量Y值是分类数据。中介作用或者调节作用研究是更深

A%直接影响矩阵（直接右侧工作区新建一个A，然后把你的打分数据粘进去就行）[m,n]=size(A)for i=1:ma(i)=sum(A(i,:))endM=max(a)b=A/M%归一化%%t=b/(eye(m)-b)%综合影响矩阵for i=1:mfor j=1:mD(i)=sum(t(i,:))R(j)=sum(t(:,j))end...

判别分析是多元分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析方法，即在已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下，确定新的样本属于哪一类。一、距离判别距离判别的基本思想是按就近原则进行归类。首先根据已知分类的数据分别计算各类的中心，即各类的均值，若任一新样本的观测值都与第i类的中心距离最近，就认为它属于第i类。用统计语言表述：已知总体G1，G2，…，Gk，先从每个总体中分别抽取n1，n2，…，nk个样

单样本t检验，即考察单个变量样本的均值与给定常值之间是否存在差异。在医学统计中，常用于某组资料与标准值的比较，如考察某地区居民的身高与基本身高的差异情况、某地区儿童的各阶段体重、头围等发育情况等，是计量资料中最为常用的方法。下面，我们来具体了解下单样本t检验的基本原理、应用条件及其在SPSS中的操作步骤。一、基本假设H0：μ=μ0；H1：μ≠μ0。α=0.05单样本T检验的原假设为样本均值与给定常

单因素方差分析适用于一个自变量（离散变量，水平数≥3）对1个因变量（连续变量）的影响。独立样本T检验适用于两个组之间的对比。适用条件基本一致：各组数据服从（或近似服从）正态分布；各组方差近似相等；各组的研究对象独立。概括：正态性、方差齐性、独立性。案例：不同训练方法对青年亚健康人群血脂的影响1.实验设计简介实验对象：将240名青年亚健康人群随机分为3组（HIIT组、持续有氧组、不运动组）。实验方案

spss分析方法-生存分析（转载）生存分析，是一种将生存时间和生存结果综合起来对数据进行分析的一种统计分析方法。主要用于对涉及一定时间发生和持续长度的时间数据的分析。下面我们主要从下面四个方面来解说：一、实际应用生存分析最早可追溯至19世纪的死亡寿命表，但现代的生存分析则开始于20世纪30年代工业科学中的相关应用。第二次世界大战极大地提高了人们对武器装备可靠性的研究兴趣，这一研究兴趣延续到战后对武

参数检验的前提是关于总体分布的假设成立，但很多情况下我们无法获得有关总体分布的相关信息。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。单样本K-S检验用于检验样本是否来自于特定的理论分布的非参数检验方法，这个理论分布可以是正态分布、均匀分布、泊松分布或指数分布。下面我们主要从下面四个方面来解说：一、实际应用可以判断一组样本观测结果的经

AMOS软件究竟用来干什么？一般的研究论文的数据分析部分少不了对样本的描述，对变量进行探索式因素分析，然后再利用多变量分析技术或SEM来进行数据分析，最后提出研究结论（验证假说），提出建议。什么是SEM?结构方程模型,英文名Structural equation modeling, 简称SEM，是一种融合了因子分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。我们常见的因子分

spss分析方法-对应分析（转载）对应分析也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。对应分析法是在R型和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法。下面我们主要从下面四个方面来解说：一、实际应用‍对应分析法可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。当所涉及的分类变量类别较多或者分类变量的个数较多的时候，我们就需要用