16種統(tǒng)計分析方法

1、1616種常用的數據分析方法匯總種常用的數據分析方法匯總20151110分類：數據分析評論(0)經常會有朋友問到一個朋友，數據分析常用的分析方法有哪些，我需要學習哪個等等之類的問題，今天數據分析精選給大家整理了十六種常用的數據分析方法，供大家參考學習。一、描述統(tǒng)計一、描述統(tǒng)計描述性統(tǒng)計是指運用制表和分類，圖形以及計筠概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決

2、策樹法。2、正態(tài)性檢驗：很多統(tǒng)計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布，所以之前需要進行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K量檢驗、PP圖、QQ圖、W檢驗、動差法。二、假設檢驗二、假設檢驗1、參數檢驗參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗。1）U驗使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合正態(tài)分布2）T檢驗使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值符合正態(tài)分布A單

3、樣本t檢驗：推斷該樣本來自的總體均數μ與已知的某一總體均數μ0(常為理論值或標準值)有無差別；B配對樣本t檢驗：當總體均數未知時，且兩個樣本可以配對，同對中的兩者在可能會影響處理效果的各種條件方面扱為相似；C兩獨立樣本t檢驗：無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時使用。2、非參數檢驗3、偏相關：在某一現象與多種現象相關的場合，當假定其他變量不變時，其中兩個變量之間的相關關系稱為偏相關。六、方差分析六、方差分析使用條件：各樣本須是相

4、互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。分類1、單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變量的關系2、多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變量的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系3、多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系4、協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存

5、在的某些隨機因素，使之影響了分祈結果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法，七、回歸分析七、回歸分析分類：1、一元線性回歸分析：只有一個自變量X與因變量Y有關，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布。2、多元線性回歸分析使用條件：分析多個自變量與因變量Y的關系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布。1）變呈篩選