统计模型基本方法

.1，统计模型的一般构造方法，隐藏文件wjqu11，2，目录，1，构建阶段1。假设(创新点)2。变量设计(属性，规模)3。数据收集(问卷、访谈、实验)4。数据分析(变量之间的关系)5。建立模型(检查模型)6。研究评价(可靠性和有效性)2，变量关系分析1。变量之间的相关性测试2。变量之间变化关系的模型，3、研究过程的要点(创新点)，研究中最重要的是创新点，研究问题的假设是研究过程的核心，所有这些都要抓住研究过程的两个主要部分。(1)问题识别问题，提炼主题(2)论证和验证主题(即，选择解决某个问题，预测某个结果，并证明其结果的技术方法)，4，1假设(革新点)，(1)问题识别问题，精炼主题(2)论证和验证主题(即，选择解决某个问题，预计取得某种结果，并证明结果正当化的技术方法)。5，1假设(革新点)，(1)问题识别问题，精炼主题(2)论证和验证主题(即，选择解决某个问题、预计某个结果并证明结果的技术方法)。6，1假设(创新点)，(1)问题识别问题，提炼主题(2)论证和验证主题(即，选择解决某个问题，预计取得某种结果，并证明结果正当化的技术方法)。7，找出研究问题(创新)的要点。(1)阅读和思考很多理论，(2)在实践和理论中回顾和总结。因此，可以按感兴趣的领域选择研究领域，集中阅读有关问题领域的文献，了解以前的研究结果，收集实际问题所需的资料领域，将其具体化为领域问题分类、问题定位和变量审查等研究问题，确认问题领域的研究观点，抓住领域，然后找到研究主题问题导向或方法导向。据说，有些学生问题还没有查明，但必须使用某种理论或方法使问题适应适应方法。8，问题分析要素(1)分析单位、个人、组、组织、项目、社会产品(2)研究重点、类别、特性、行动。(3)时间维度，横文研究，纵向研究单位，同一对象：缺勤率和单身就业率政策支持率对青年老年人比率，9，门类别-个人的性别、年龄、婚姻、高特性-个人的态度、价值概念、信念、性格、动机、偏好、倾向、思维方式行为-个人的消费投资行为、企业的产品价格、合并、招聘、分析门、特性和行为组合构成了研究的主要内容。(3)时间维度、横档研究、纵向研究趋势研究、同步组研究、跟踪研究、10，11，2变量之间的关系，(1)单个变量(统计特性数值)(2) 2变量(相关性，相关性)(3)多变量(轮廓分析，因子分析，聚类分析，判别分析，相应的分析，典型的相关性)，1产品差异相关系数，第一，概念和应用条件(a)概念乘积相关，产品力矩相关(也称为对等)公式为(5.1)，(2)适用条件1，两个变量都是通过测量生成的连续变量。2，两个变量的总体分布必须是正态分布或接近正态的单峰对称分布。3、变量必须是成对的数据。两个变量之间存在线性关系。二、计算方法(a)基本公式计算步骤：例1有些学校为了学习各科目之间的能力转移问题，随机挑选10名学生的政治及语言分数列在表5-1中，请计算一下其相关性。解决方法：根据表5-1，10名学生的政治与语言成绩相关度为0.475。(b)原始数据计算方法，课后练习：使用原始数据计算方法计算示例5-1。，2其他相关系数，1，等级相关系数(1)仅斯皮尔伯格与等级相关1，概念和应用条件(1)概念两个变量是等级测量数据，整体上不能是正态分布，样品容量不能大于30。将这两个变量的相关性与等级相关(仅与斯皮尔伯格相关)，(2)应用条件两个变量的数据是具有线性关系的等级测量数据。连续变量的测量数据根据其大小进行分级，也可以进行等级相关计算。整体正态分布不需要。2，计算方法，样式：d是两个变量中每个数据对之间的差异。n表示样品容量。(5.4)，计算步骤：(1)计算两个变量等级的差值d。(2) D2计算；(3)计算D2；(4)代入公式，(5.4)，求出rR，实例3求出10名学生的语言分数和阅读能力分数之间的等级相关系数。表5-310学生的语言分数和阅读能力分数相关计算表，求解：如果将相关数据赋予公式(5.4)以查找连续变量，则计算时将两组数据分别按大小排名，最大值为1等。如果出现相同的评级分数，则可以使用该评级位置的平均值作为评级。例4有的学校为了研究学生自学能力和学业成就之间的关系，随机抽取10名学生的自学能力和学制成绩，参考表5-4求出其相关系数。表5-410学生自学能力及学业成就相关计算表，解决方案：即学生的自学能力与学习分数有多大关系. 85。(b)肯德尔和谐系数1，概念和应用条件(1)概念多个变量值按等级顺序显示时，这些变量之间的一致性程度称为肯德尔和谐系数或肯德尔w系数。(2)适用的条件适用于两列以上的等级变量。即，了解多位评价者对同一组学生成绩等级的一致性程度。2，计算方法为符号w，公式，计算阶段：5评价组7人根据确定的4种内容对教师评分，将分数转换为等级的结果见表5-5。要求这7人评价对该教师的意见一致性程度。表5-57是教师意见表，求解：将上述数据替换为公式(5.5)，实际上对于相同等级，必须对w系数进行补偿，相应的修正公式为，示例5中的第一个人对2个等级进行相同的评价，第二个人对2个3.5等级和2个1.5等级进行评价，c为，第二，第二列相关(1)概念和适用条件1，两列变量一列是正则连续变量，另一列是正则连续变量2，适用条件一列是正则连续变量，另一列是二分变量(例如，男性和女性，对与错等)。(b)计算方法点2列相关系数表示rpb。公式为：p是其中一个2分钟变量的比率。q是平分变量中其他项的比率。p q=1；平分变量的比率等于p部分的连续变量的平均值。平分变量中比率为q的连续变量的平均值。x是连续变量的标准差。范例6 .随机抽取某地区的15份初数学期末考试权，并试验计算第二题的分数与总分一致的程度(考试题的区分，衡量考试题识别能力的指标值)。数据见表5-6。表5-6数据表，解法：(1)取得第二个问题正确答案的比率p与回答错误的比率q: p=10/15=0.67 q=1-p=0.33 (2)总计，回答错误的学生分数平均数目：(3换句话说，这篇论文第二个问题的差异是0.297。iii，相关(a)概念和适用条件1，概念当两个变量都是二分变量时，说明这两个变量之间的相关性，称为相关。2，两个适用的变量是二次变量。或者，数据将整理为22行连接表格格式。(b)由符号r表示，a、b、c和d分别表示四个表中的实际次数，如表5-7所示。，表5-722列连接表，例7个地区为了研究性别和数学的关系，随机抽取100名学生，将数学分数85除以线，求出性别和数学分数之间的相关系数。表5-8100学生成绩分布表，也就是说，性别和数学分数的相关系数为0.065。第4节说明了应用相关系数时应注意的问题。简要：第一节，任务：1，组10学生物理期间和期末考试分数如下：使用相关散点图分析其成果的动态变化，并提出指导。2，某学校为了研究高中模拟考试和高考之间的相关性，随机抽取20名学生模拟考试和高考的数学成绩如下，计算相关系数。3，4名教师对5名学生的论文水平进行了分级评价，结果如下表所示，得出评价结果的一致性程度。1 .趋势模型选择方法，(1)观测散点图(2)根据观测数据本身，根据以下标准，趋势线主要差异大致相同，拟合直线次要差异大致相同，拟合二次曲线对数的主要差异大体相同，拟合指数曲线主要差异的环比值大体相同，校正指数曲线对数主要差异的环比值大致相同，Gompertz曲线的逆向差异的环比值，线性模型方法(概念点和基本形式)，如果线性模型随线性趋势变化，则可以使用线性模型格式，即时间序列的趋势值t-时间标签a-y轴上趋势线截止b-趋势线的斜率的线性模型。时间t变更一个单位时观测值的平均变异数，线性模型方法(a和b的最小二乘法估计)、趋势方程式的两个未知常数a和b可以根据回归分析的最小二乘法原理，将每个实际观测值和趋势值的偏差平方和作为最小二乘法总和拟合到趋势线。也可用于根据趋势线计算每个期间的趋势值，线性模型方法(a和b的最小二乘估计)，1。根据最小二乘法求解a和b的标准方程式包括：如果使用时间序列的中间周期作为原点，则t=0，自顶向下简化，求解：求解：二次曲线(SecondDegreeCur