分析

价格、成交量、时间和趋势。1、价格是指证券的市场价格。2、成交量是指在一定时间内证券的交易量。3、时间是指交易的时间段。4、趋势是指证券价格的走势方向。

解释变量(explanatory variable)又称独立变量(independent variable),与之相对的是非独立变量(dependent variable).一般的解释变量就是X,非

多分类logistic回归

一、概念不同1、单因素统计：单因素分析（monofactor analysis）是指在一个时间点上对某一变量的分析。2、多因素回归分析：指在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式并利用样本数据进行分析的统计分析方法。二、方法不同1、单因素统计：试验单元编号、随机分组。2、多因素回归分析：引进虚拟变量的回归分析、曲线回归、多元回归模型。三、应用方向不同1、单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。2、多因素回归分析：影响因变量的因素有多个，这种多个自变量影响一个因变量的问题可以通过多元回归分析来解决。例如，经济学知识告诉我们，商品需求量Q除了与商品价格P有关外，还受到替代品的价格、互补品的价格，和消费者收入等因素，甚至还包括商品品牌Brand这一品质变量(品质变量不能用数字来衡量，需要在模型中引入虚拟变量)的影响。参考资料来源：百度百科- 多元回归分析参考资料来源：百度百科-单因素分析

SPSS多因素非条件logistic回归分析中：SE表示标准误、B表示回归系数、R表示拟合优度指标、P表示：P>1是危险因素、P<1保护因素、P=1该因素不起作用。1、SPSS多因素非条件logistic回归分析是解决2012年数模国赛a题的重要工具，spss是常用的多因素分析软件，通过显著性水平来衡量因素对变量的影响。2、对每个自变量与因变量做相关，看是否有线性关系，有意义的自变量进行分析，分析SPSS多因素非条件logistic分析自变量和因变量，因变量是得分，自变量需要重新编码，都要先编码虚拟变量（虚拟变量个数等于变量数减一）。扩展资料：SPSS多因素非条件logistic回归分析功能：SPSS多因素非条件logistic对于某一特定事物而言它内部的各要素和所有的其它事物都会与它发生联系，我们可以把这种联系称之为影响，把这些与它发生联系的事物、要素称之为因素 ，由此便可以提出一种分析问题的方法即因素分析法。参考资料来源：百度百科-SPSS百度百科-多因素分析法百度百科-logistic回归

如果只是本科 要求不高的话 不考虑内生性问题 不考虑异方差等就直接OLSStata 代码 reg 因变量 自变量 虚拟产量 直接输就行 还有问题私戳我

p<0.05说明这个因素对结果有影响，保留此因素，p>0.05说明这个因素对结果无影响，删除此因素后重新建立新的回归方程模型。这时候可能又有一些因素p>0.05，重复删除无关因素（或影响较小因素），直到所有因素p<0.05。另外注意的是交叉影响因素中其中一因素作为无关因素被删除，该交叉项一定要删除。如y=AI(1)+BI(2)+CI(3)+DI(4)+EI(5)+FI(1,3), 此时，如果I(1)的p>0.05被删除，那么FI(1,3)这项也要删去。但是，当系数很小的时候，也可以选择删或者不删，如当B=0.0001,根据实际情况，可以当做无关项去除，也可以尝试改变I(2)的单位，改变B的值

SE标准误 、B 回归系数、R拟合优度指标、 P和0.05比较只要看P和OR其他不用管统计专业

逐个进行分析，确定相关性最好的。具体的分析方法，一个是机理分析，从内部探讨原因，二是数量分析，通过回归等方法加以确定。

一般来说，将比较固定的变量比如人口统计学变量放入第一层；之后再逐步加入其它变量。回归的方法我一般在BLOCK1里面选择ENTER法，BLOCK2选择STEPWISE法。

这里写了的，以第一个类别或者以最后一个类别作为参照

可以的，只要确定要因变量和自变量就可以。

无法控制变量的如何进行分析的步骤如下：1、第一步，将数据输入到SPSS中，并进行了良好的处理。2、然后依次选择分析—回归—线性。3、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中。4、之后，单击下一个。5、接着，输入控制变量。6、最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。

spss进行回归分析控制变量步骤：1、第一步，将数据输入到SPSS中，并进行了良好的处理，请参考下图操作：2、然后依次选择分析—回归—线性，请参考下图操作：3、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中，请参考下图操作：4、之后，单击下一个，请参考下图操作：5、接着，输入控制变量，请参考下图操作：6、最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。一般见R放与系数的表，请参考下图操作：

一般是指多元回归中将年度变量和行业变量加入回归。多元回归分析的X变量一般分为两种：解释变量和控制变量，解释变量往往是论文中作者希望关注的变量，而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量，但是并不是作者需要研究的变量，但是为了研究的严谨必须也考虑。打个比方，假设我的Y变量是看“工资”，我的研究希望探究“性别变量”怎样影响“工资”，可是这里就有两个问题：第一，工资是随着时间变化的，过去的工资因为经济发展比较低而现在的工资高，男女加入工作的比例也是随着时间变化的，现在女性工作的更多；第二，工资是根据行业不同的，而男女的行业分布也往往不同。因此，如果不控制“年份”和“行业”两个变量，许多结论就无从下。例如我不控制行业和年份，得出了“工资女性较低，女性被歧视”的结论，有人可能就会反驳——女性在的行业往往是注重安稳而工资较低的，女性偏好安稳，因此并不是工资上有女性歧视，而是行业不同而已。所以为了真的发现女性是否被歧视，我就需要控制行业。比如看教师行业男性女性工资是否有统计差距？金融业？……那么怎么控制行业呢？如果只有一个行业还好，可是行业很多，我们一个一个更改数据库做单变量回归是很没有效率的，这时我们就用到了多元回归的一个特性，每一个系数的含义是说：“控制其他加入多元回归的解释变量不变，这个解释变量变动1单位，则Y变动系数个单位”，因此我们就直接将行业变量（对行业变量的处理往往是考虑N个行业就加入N个不同变量，它们都是0、1的虚拟变量，0是指在这个行业里，1是指不在）和年份变量（直接加入时间变量）加入多元回归就可以得出“控制行业和年份”下的性别对工资的影响系数了。这样，我再分析出来就不会受到质疑。实现这种回归，大部分统计软件都可以，包括SPSS，在写公式的时候按照我上述的方法在回归中添加入这些变量就可以了。

设置为（0,1）的哑变量即可

纳入控制变量即可

spss进行回归分析控制变量步骤：1、第一步，将数据输入到SPSS中，并进行了良好的处理，请参考下图操作：2、然后依次选择分析—回归—线性，请参考下图操作：3、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中，请参考下图操作：4、之后，单击下一个，请参考下图操作：5、接着，输入控制变量，请参考下图操作：6、最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。一般见R放与系数的表，请参考下图操作：

对选择适当的控制变量对于设计一个具有明确因果效应的实证检验至关重要。然而，与其他方法学问题相比，控制变量在会计研究中的重要性似乎未得到充分重视。我们评估了会计研究中控制变量使用的演变，并讨论了研究人员在选择控制变量时应考虑的一些问题。通过模拟，我们认为 “更多控制变量” 并不总是更好，一些控制变量可能会引入偏差。最后，我们为未来的会计研究提供了一些实践性的建议。

控制变量不就相当于自变量吗？

1、Analyze----regression---linear----打开的窗口中把atitude拖进independent里面，在dependent这边右上方有一个inext的按钮，这就是用于分步骤将自变量和控制变量放进去的。第一步，把休整好的control variable拖进去，然后点击next。2、把你的自变量全拖进去。就ok了

spss进行回归分析控制变量步骤：1、第一步，将数据输入到SPSS中，并进行了良好的处理，请参考下图操作：2、然后依次选择分析—回归—线性，请参考下图操作：3、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中，请参考下图操作：4、之后，单击下一个，请参考下图操作：5、接着，输入控制变量，请参考下图操作：6、最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。一般见R放与系数的表，请参考下图操作：

确实没什么方法,但要说控制变量也对：在相同的地点做实验.因为不同地区g的取值是不同的,G=mg当然也受影响了.

你的问题太多了，具体数据发给我看看

将自变量和调节变量中心化 之后用中心化的值相乘 得到一个新的变量 然后再放入回归

sem如何分析调节变量，主要受质量度和出价影响。有以下几个方面因质量度的提升是长期经营的结果，这里不具体说明。这里对出价进行说明，出价受关键词的热度影响，关键词热度越高，出价人数越多，出价就会越高，排名才会越高。出价的变动可以直接调节出价，也可以调节出价比例，使出价提高。

我认为可以

因为相关2113分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之5261间是否存在相关性，当然4102通过相关分析求得相关系数1653没有回归分析的准确。如果相关分析时各自变量跟因变量之间没有相关性 ，就没有必要再做回归分析；如果有一定的相关性了，然后再通过回归分析进一步验证他们之间的准确关系。同时 相关分析还有一个目的，可以查看一下 自变量之间的共线性程度如何，如果自变量间的相关性非常大，可能表示存在共线性。扩展资料：做回归分析时的注意问题：应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判断现象之间的依存关系。②避免回归预测的任意外推。③应用合适的数据资料。

很模糊。看结果显著性

在SPSS当中，有个因子分析，可以通过因子分析最后得到各个因子在每一个项目上的得分，保存这个得分作为新的变量。然后用新变量再去做回归分析就可以了。

可以做的我经常帮别人做这类的数据分析的

让一个保持不变，研究另外两个如研究欧姆定律I=U/RR一定时，I与U成正比。U一定时，I与R成反比。

差异是指不同样本组的某个指标的差异，例如男生和女生的智力差异；相关分析是两个变量之间的关系，和样本分组无关，例如智力和学习成绩是否相关。二者的研究目的不同。前者主要研究变量之间是否存在线性关系以及这种关系的强弱程度，而后者则是在前者的基础上进一步研究变量之间的联系方式，以便在给定一个或几个变量值的条件下预测或控制另一个变量的值。因此，相关分析中的变量之间的关系是对等的，而回归分析中的变量间的地位是不对等的。在进行回归分析时，必须明确变量间的依赖关系，即哪个变量依赖于哪个或哪些变量。一般把说明或解释另一个变量的变量称为解释变量，用x表示；而作为被说明或被解释的变量称为被解释变量，用y表示。其次，两者的假设条件不同。相关分析假设研究的两个变量都是随机的。事实上，只要有一个变量是确定性的，则相关系数一定为零。而回归分析一般都假设解释变量是确定性的，在重复抽样中取固定的值；被解释变量是随机的，它有一个概率分布。回归分析的目的就是要通过给定解释变量的值来预测或控制被解释变量的总体均值或个别值。1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的；3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制.

在经典模型中,被解释变量是随机变量,解释变量是非随机的,两者之间是线性关系,y=a+bx+u,其中干扰项设定为正态分布,被解释变量与随机干扰项是线性关系,利用正态分布的线性变换也是正态分布可以得出,被解释变量也是正态变量,y~N(,a+bx,σΛ2),得到了其方差为σΛ2

中介分析可以使用网页使用的spss就是spssau这个进行，里面帮助手册里面也非常详细的说明如何做，有2个中介变量应该是分别两次进行。

分开做，B的三个维度如果是独立的。如果是有相关的，那么一起做，加个三个维度的with语句。1、研究目的不同：中介变量主要考察自变量如何影响因变量，是一种机制和原因研究。调节变量主要考察自变量何时（或者在什么条件下）影响因变量，是一种边界条件研究。2、适用情况不同：当自变量与因变量的关系较强且比较稳定的时候，适合做中介变量分析。当自变量与因变量的关系时强时弱、不稳定的时候，适合做调节变量分析。3、前提条件不同：中介变量与自变量、因变量的相关关系必须显著，调节变量和自变量、因变量的相关可以显著也可以不显著，不显著更好。

参与因子分析的变量必须是字符型。从相关实验结果来看，除博客数外，其他均为字符型变量。

调节分析（moderation analysis）研究的是在不同条件下（调节变量不同水平下），自变量X对Y的影响发生变化的情况，也即不同条件下X对Y的回归系数不同。具体的操作可以参考我在B站的教学视频。网页链接

调节变量 的一个主要作用是为现有的理论划出限制条件和适用范围。研究调节变量时，我们正是通过研究一组关系在不同条件下的变化及其背后的原因，来丰富我们原有的理论的。 这里的“不同条件”就是理论的适用范围和假设。所以，调节变量能够帮助我们发展已有的理论，使理论对变量间关系的解释更为精细。 什么是调节变量？ 简单来说，如果变量X与变量Y有关系，但是X与Y的关系受第三个变量Z的影响，那么变量Z就是调节变量。调节变量所起的作用称为调节作用。 我们以zhou等（2017）的研究为例。这个研究以中国企业为样本，探讨了新兴市场中企业的所有权类型通过研发投入水平进而对创新产生影响的过程，以及对这个关系产生影响的几个主要情景因素。 研究模型中有一部分探讨的是企业所有权类型对企业研发投入的影响以及制度发展水平对这个关系的调节作用。如下图所示，“制度发展水平”有一个箭头指向“企业所有权类型”影响“企业研发投入”的箭头（注：这个调节变量既不是指向“企业所有权类型”，也不是指向“企业研发投入”，而是指向两者的关系。） 这就是调节变量一般的图表表达方式。调节变量影响自变量和因变量之间的关系，既可以是对关系方向的影响，又可以是对关系强度的影响。在组织研究中，调节变量既可以是类别变量（如性别、种族、教育水平等），也可以是连续变量（如工资水平、智力等） 显然，调节变量的概念是建立在另外两个变量的关系之上的。如果没有两个变量的关系作为前提，也就不必讨论第三个变量的“调节作用”了。 调节效应的三种类型： 加强型(strengthening):指的是随着调节变量Z的值的增加，X—Y的正向或负向的关系被强化。 削弱型（weakening)：指的是随着调节变量Z的值的增加，X—Y的正向或负向的关系被弱化。 颠覆型（reversing)：指的是随着调节变量Z的值的增加，X—Y的关系从正向转为负向，或者从负向转化为正向。 研究中注意事项： 关于研究假设的文字表述。研究假设的提出应该尽量准确，我们不应该笼统的假设“Z在X与Y的关系中起到了调节作用”，而应该具体说明Z是如何调节X和Y的关系中。 例如：当变量Z高的时候，变量X会变量Y有正面的影响；当变量Z低的时候，变量X会变量Y有负面的影响。 到了这里，想必大家对调节变量的相关知识有了一定的认识了吧！ 首先，调节作用和交互作用在统计上地检验方法相同，但两者在概念上是不同的。 1.交互作用 两个变量（X1和X2）共同作用时对Y的影响不等于两者分别影响Y的简单数学和。 2.调节作用 一个变量X1影响了另一个变量X2对Y的影响。 其次，在调节作用和交互作用的分析中，关于变量地位的不同。 1.交互作用 在交互作用的分析中，两个自变量的地位可以是对称的，可以把其中任何一个解释为调节变量；它们的地位也可以是不对称的，只要其中有一个起到了调节变量的作用，交互作用就存在。 2.调节作用 在调节作用中，哪个是自变量，哪个是调节变量是很明确的，是由理论基础决定的，在一个确定的模型中两者不能互换。 读到这里，相信大家已经能够很好的区分调节作用和交互作用了 用回归法检验调节作用 1.用虚拟变量代表类别变量 如果自变量或调节变量中有一个是类别变量，那么第一步首先就是将类别变量转换为虚拟变量(dummy variable)。所需的虚拟变量的数目等于类别变量的水平个数减1。 2.对连续变量进行中心化或者标准化 用回归的方法检验调节变量的一个重要步骤就是把自变量和调节变量中的连续变量进行整理。 3.构造乘积项 构造乘积变量时，只需要把经过编码或者中心化（或标准化）处理以后的自变量和调节变量相乘即可。 4.构造方程 构造乘积项之后，把自变量、因变量和乘积项都放到多元层级回归方程中就可以检验调节作用了。这时，乘积项的系数如果显著，就可以说明调节作用存在了。 5.调节作用的分析和解释 当检验中发现一个显著的调节作用存在时，下一个重要的步骤就是分析它的作用模式。

这个内容很多的，涉及交互。具体数据给我吧

分层回归 第一层 自变量第二层 调节变量第三层 自变量与调节变量的交互作用

方差分析是没有调节变量这个处理的.这个是在回归分析中才有的 一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的,又称之为控制变量,中介变量,比如性别、年龄、学历这些已经是固定的 当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量,但是通常情况是需要看你的研究目的了 如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量,此时就可以设置调节变量 如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量,那就没必要考虑,一并放入自变量就好了

说的是协变量么？再具体一点。

方差分析是没有调节变量这个处理的。这个是在回归分析中才有的一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的，又称之为控制变量，中介变量，比如性别、年龄、学历这些已经是固定的当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量，但是通常情况是需要看你的研究目的了如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量，此时就可以设置调节变量如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量，那就没必要考虑，一并放入自变量就好了

方差分析是没有调节变量这个处理的。这个是在回归分析中才有的一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的，又称之为控制变量，中介变量，比如性别、年龄、学历这些已经是固定的当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量，但是通常情况是需要看你的研究目的了如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量，此时就可以设置调节变量如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量，那就没必要考虑，一并放入自变量就好了

说的是协变量么？再具体一点。

调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的excludedvariables（已排除的变量）你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心HD乘H，分两次做就不会有了。

调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的excludedvariables（已排除的变量）你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心HD乘H，分两次做就不会有了。

主要是观察所选变量与模型整体的拟合优度！不断调整和删除变量，找到最佳的拟合有度

分层回归第一层自变量第二层调节变量第三层自变量与调节变量的交互作用

差析没调节变量处理归析才般作调节变量意思没办实施些更改或变化称控制变量介变量比性别、龄、历些已经固定些其自变量作控制变量通情况需要看研究目研究目假设哪些作调节变量设置调节变量研究目根本没考虑需要设置调节变量没必要考虑并放入自变量

只有一个因变量结果分析方法，调节变量默认调节的是因变量和自变量间的关系。（除非你想研究调节变量间的关系，那方程可就多了）一般地，若设调节变量为M1,M2,则只需三个方程:1.Y，X2.Y， X，M1X3.Y，X，M2X

看看有帮助吗

马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带就叫板凳吧！只是样式不同于其他的板凳而已，这种东西我们小时候经常看见补鞋的师傅就坐在这上面补鞋子，还有一些老年人钓鱼的时候也喜欢坐这个。马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。马马扎

协变量只能是连续变量，年级变量是不符合这个前提假设的，你要排除年级的影响，可以先试试把年级当自变量，看看不同年级在各个因变量上是否有差异，没有的话那就是年级没影响，不用再做处理，若是有显著差异，那就要让有差异的各个年级的被试人数比较平均。另外可以考虑研究一下这个年级的变量和其他自变量的交互作用。

调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的excludedvariables（已排除的变量）你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心HD乘H，分两次做就不会有了。

在SPSS中进行调节变量的回归分析，可以按照以下步骤进行操作：打开SPSS软件，并导入需要分析的数据集。选择“分析”（Analyze）菜单，然后选择“回归”（Regression）子菜单，再选择“线性”（Linear）回归分析。在“线性回归”对话框中，将需要分析的因变量添加到“因变量”（Dependent）框中，将需要作为调节变量的自变量添加到“自变量”（Independent）框中。点击“方法”（Method）标签页，然后选择“层次回归”（Hierarchical）方法。在“层次回归”对话框中，将需要作为调节变量的自变量添加到“层次”（Hierarchical）框中，并选择“层次1”（Step 1）和“层次2”（Step 2）。点击“统计”（Statistics）标签页，在“统计”对话框中，勾选“调整后的R平方”（Adjusted R Square）和“总体模型拟合信息”（Model Fit）中的其他适当的选项。点击“确定”（OK）按钮，SPSS将会生成一个层次回归分析的结果报告，其中包括每个层次的回归系数、拟合优度指标、残差分析等等。需要注意的是，当进行层次回归分析时，需要将所有的自变量都添加到“自变量”框中，而不仅仅是调节变量。此外，还需要注意研究问题和数据的特点，选择合适的回归模型和统计方法。希望对你有所帮助~

　　变量的调整方法：　　第一步：自变量的变化能显著地解释因变量的变化（即回归系数显著不等于零）；　　第二步：自变量的变化能显著地解释中介变量的变化（即回归系数显著不等于零）；　　第三步：当控制中介变量后，自变量对因变量的影响（回归系数）应等于零或者显著降低（回归系数远小于第一步的系数）。　　注：多元逻辑回归（Logistic）被引入财务风险预测研究之后，财务危机预测即简化为已知一公司具有某些财务特征，而计算其在一段时间内陷入财务危机的概率问题。

cox回归是做生存分析的一个半参数模型，目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析．常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。 采用分层的cox回归（stratified cox），也就是按协变量分层分析，然而这种方法有个缺点，所谓“分层虽好，也不能贪多啊”。说错了，分层虽好，但该变量也就没有估计结果了。试想，你把主要研究因素分层了，所以就要说到第二种处理方式，也就是采用时依cox回归，也就是带时依协变量的cox回归。辅助的时依协变量，跟内部时依协变量有点不同。内部的顾名思义，主要靠自己，而辅助的，则是靠外部的推动而改变。比如污染状态，这个如果城市的工厂关闭一段时间，大气状况变成了“优”，如果工厂恢复运作，大气状况变成了“污染”，这就随时间而发生了变化，而且是靠外部力量推动的变化。回归是做生存分析的一个半参数模型，目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析。常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。 Cox比例风险回归模型，简称Cox回归模型。该模型由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出，主要用于肿瘤和其它慢性病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索。 Cox 回归是一种半参数模型，与参数模型相比，该模型不能给出各时点的风险率，但对生存时间分布无要求，可估计出各研究因素对风险率的影响，因而应用范围更广。

从你的提问来看，是不是实验班与控制班均进行了前、后两次测量，若是这样，需要把前一次测量所得数据当做协变量来处理，以消除其对处理因素的混杂作用。具体需要定义三个变量，即组别、前测数据、后测数据，选用多因素方差分析模块（Univariate），将三个变量分别调入相应的窗口即可，最后从方差分析表中判定剃除协变量的影响后，实验组与控制组的差异是否具有统计学意义，得出结论。

问题一：什么是单因素分析 龚单说就是把实验或问题分析的变量控制在一个，这样就可以检测出这个变量是不是导致结果的诱因 单因素分析还是个数学的术语 问题二：单因素分析方法有哪些 现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0和1表示。如果我们采用多个因素对0－1表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用到logistic回归。 1、把所有变量代如回归方程，逐步回归分析，必要是多用几种筛选变量得技术，同时要考虑因素得交互作用，综合分析” 2、单因素分析的结果和多因素分析的结果不一样是很正常的事情，因为单因素分析往往存在混杂因素的影响 3、要明白在建立多元回归模型之前，单因素分析的主要作用是起到筛选的作用，通常选取p小于0.1或者0.2的因素进入多元回归模型，而多元回归模型中偏回归系数有意义才是真正的有意义； 问题三：什么是单因素logistic回归分析 现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0和1表示。如果我们采用多个因素对0－1表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用到logistic回归。 Logistic回归分为二值logistic回归和多值logistic回归两类。首先用实例讲述二值logistic回归，然后进一步说明多值logistic回归。最好先看看有关SPSS软件操作技术的教科书。 问题四：统计单因素分析和多因素分析的区别 总得来说就是II类错误（不拒绝实际不成立的H0）的概率，其次均衡性检验通常为成组设计的单因素分析，对外部混杂的控制力一般，为获取最佳随机化，通常在有必要的时候改用配对设计或配伍组设计。 查看更多答案>> 问题五：单因素方差分析能解决哪些基本问题 单因素方差分析 （one-way ANOVA），用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。 完全随机设计（pletely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。 问题六：单因素统计和多因素回归分析有什么区别 先单独分析各个变量对研究因素是否有意义,然后把有意义的进入回归分析。 多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。 问题七：什么是单因素协方差分析 方差分析目的是检验不同影响因素的水平对因变量的影响是否显著基本思想是对比不同影响水平下整体方差和组间方差的差异,即不同水平的数据间方差和随机方差的对比单因素既是单个影响变量 多因素既是多个影响变量 协方差既是二维随机变量联合分布中两个分量间相关程度的特征数 应该是多因素分析的特里 问题八：单因素方差分析和假设检验的区别是什么 这个问题问过很多遍了 方差分析是3组及以上， 独立样本T检验是两组的差异 都需要方差齐和正态性 统计专业研究生工作室为您服务 问题九：单因素方差分析 数据主要是干什么用的 数据主要是用来分析消费者的行为分析，浏览行为分析，购买行为分析，消费行为分析等。 他主要通过数据化运营通过数据分析，获取更好的流量，通过数据分析给企业带来更多营收。

一楼正解。也叫比例风险模型。cox回归比参数模型的好处在于它其中的时间函数最后是会约分掉的，也就是说你不需要知道风险概率是随着时间如何变化的就可以求解了。

协方差分析是加入协变量的方差分析，协变量实际上就是我们所说的控制变量，你的调查研究中如果有一些你并不真正关心、但有可能对因变量有影响的变量，可以将其作为协变量，这就意味着你控制了该变量对因变量的效应，从而可以考察自变量与因变量的真实关系。协方差分析出了要设定协变量这一点，其他方面与一般的方差分析没有太大区别。方差分析是不能控制这种无关的连续变量的，所以协方差分析能够得到更可靠的研究结果。

　Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。

cox回归是做生存分析的一个半参数模型，目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析．常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。采用分层的cox回归（stratified cox），也就是按协变量分层分析，然而这种方法有个缺点，所谓“分层虽好，也不能贪多啊”。说错了，分层虽好，但该变量也就没有估计结果了。试想，你把主要研究因素分层了，你还研究什么呢？所以就要说到第二种处理方式，也就是采用时依cox回归，也就是带时依协变量的cox回归。扩展资料辅助的（ancillary）时依协变量辅助的时依协变量，跟内部时依协变量有点不同。内部的顾名思义，主要靠自己，而辅助的，则是靠外部的推动而改变。比如污染状态，这个如果城市的工厂关闭一段时间，大气状况变成了“优”，如果工厂恢复运作，大气状况变成了“污染”，这就随时间而发生了变化，而且是靠外部力量推动的变化。再比如，工作状态，本来你可能在一家公司工作，结果公司不景气，裁员了，把你解雇了。这不是你内部自身决定辞职，而是被辞职，这就是外部的辅助力量。

先单独分析各个变量对研究因素是否有意义,然后把有意义的进入回归分析。多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。

近用SPSS做COX模型分析，有关协变量分类的问题不太懂，手头也没有这方面的书，一直以来都是在网上下载资料一点点的学的。我做临床的预后分析时纳入了一些变量，比如临床危险等级这个变量，我设置的低危=1，中危=2，高危=3. 将此变量纳入模型时想以低危组作为Reference group，目的想看中危和高危组对于低危组的HR，现在主要有一下几个问题。1 图中圈红色的那个“层”是做什么

先单独分析各个变量对研究因素是否有意义,然后把有意义的进入回归分析。多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。

logistic或者cox回归属于广义线性模型，你这个应该是多元分析与roc的混合使用找到临界值可以做的具体加q谈

边际分析法在管理策略中最主要的意义是能够通过这个专业的分析，对管理起到一定的促进作用，让决策能够更有效的实施以及更加科学安全。

进行是非问题分析 建立诊断框架的过程有时候被称为"是非问题分析""(issue Analysis)。但是这种说法并不准确，造成人对使用诊断框架还是其他的逻辑树感到困惑。是非问题对困难的解决至关重要，能不能设计出鲜明的是非问题决定着解决困难的成效。是非问题它是指措辞上需要用是或否给以回答的问题，最早起源于法律名词"at issue"，意思是双方就某一论点进行辩论，其中一方将获胜。它有经过深思熟虑后进行决策的含义。是非问题分析的产生 是非问题分析(issue Analysis)"一词最早是由麦肯锡公司的大卫·赫兹和卡特·贝尔斯在 20 世纪 60 年的一份研究报告里提出的。是非问题分析是他们发明的一种在复杂情况下进行决策分析的方法。是非问题分析可以用来对如何平衡这些目标进行决策。是非问题分析过程中的关键步骤，是按先后顺序画出该政策领域的图解，标明每个阶段的主要决策变量(MVD)，包括影响每项活动的环境、经济、管理和社会因素。然后，对这些主要决策变量如何影响目标的实现提出假设，并根据对实现目标有重要影响的主要决策变量，决定应该做出哪些决策。但由于过于复杂，一般人很难掌握，最终遭到弃用。不过这种思想的应用已经深入人心 。使用是非问题分析的错误 每个咨询顾问对如何分析问题有各自不同的解释，这是导致目前对是非问题的应用混乱的局面。在使用是非问题分析时要注意以下几个问题。 1、"是非问题(issues)"不应该来自客户的问题，而应该来自导致 R1 的情境 。 2、从"客户的问题"到"主要是非问题和次要是非问题"有一个思维跳跃，否则的话就不知道主要是非问题和次要是非问题来自哪里，也不知道如何判断我的是非问题列表是否完全穷。 3、论点和假设之间也存在混乱。 4、可供客户选择的解决方案不等于是非问题，描绘行动的可能结果的逻辑树也不等于是非问题分析。非问题分析所使用的逻辑树与诊断框架使用的逻辑树是完全不同的两种类型。我是铄爸，终身学习者，阅读推广人，跑步达人，一月精读一本书，一月跑步150KM+

　　 问：简述风险型决策分析的特征？ 　　 校解析答案： 1、具有决策者期望达到的明确目标； 　　2、存在着不以决策着的意志为转移的两种或两种以上的自然状态，是不可控制因素或叫状态变量； 　　3、具有两个或两个以上可供决策者选择的可行方案，也称策略或决策变量； 　　4、不同可行方案在不同自然状态下的损益值可以计算出来； 　　5、各种自然状态未来出现概率可以主观判断估计或依据客观资料统计推算； 　　6、在风险决策中，同一决策方案在执行中会出现几种可能结果，风险决策便有一个选择决策方案的标准问题。 　 　 　　我是云南会计独立本科段的考生，这次报了《管理系统中计算机应用》和《国际贸易理论与实务》，两科都及格了，感谢网校，感谢两位老师！ 　　江西省的成绩出来了，《古代汉语》考了三次，现在终于通过了，75.5分的成绩，谢谢张老师！现在可以毕业啦！

不同类型的应用，所注重的数据指标也不同，这里以openinstall提供的统计数据为例：活跃量指标（包括平均打开次数、平均在线时长）：对于新闻类、社交类App等这些希望用户每天都使用的App，活跃度反馈了该类型产品的用户规模和用户质量，是衡量产品当前现状的重要指标。留存率指标（次日留存、周留存和月留存）：衡量App对于用户的吸引力，若留存率在某一时段有明显的跌落，则应考虑是否应该更新某些功能或者提供某些营销活动来保证用户粘性。新增用户数指标：衡量推广效果的基础指标，若新增用户量比用户活跃量高，则产品应重视用户留存方面的情况。其他的曝光、访问、点击、安装、激活、注册等数据属于渠道评估指标，根据这些指标结合产品的特点和受众用户群体，可以对投放渠道进行筛选。

层次分析法在人力资源管理方面的应用 作者：周红燕 -------------------------------------------------------------------------------- 入库时间：2005年7月1日 摘要：本文旨在应用层次分析法（AHP）对人力资源中的经常碰到的问题：岗位工资等级、绩效评估进行一个量化的分析，从而定义一个合理的薪酬水平，对员工做出公正的绩效评估，使员工觉得公平，使公司得到效率。 关键词：层次分析法、薪酬分析、决策变量、评判标准 1、什么是层次分析法 层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP，是由Thomas L.Staaty 最先发明的用于解决包含多项标准时的复杂问题，在这个过程中，决策者需要判断各项评判标准的重要性、决策变量相对于评判标准的优先极。应用层次分析法可以给出各个标准的权重，各个决策变量相对于每项标准的优先级，量化决策变量，从而为决策提供依据。 层次分析法广泛地应用于设施规划、选址、决策等，笔者曾将之用于人力资源管理中的岗位薪酬分析，用这种方法对一个工厂的众多岗位的薪酬标准进行分析，从而定义出岗位工资，这对于薪酬分配的公平性具有很重要的意义。 层次分析法中有几个很重要的定义 决策变量（Decision variate）：要进行判断进行取舍的参量 评判标准（Criteria）：用以做为比较指标的参量 优先级(Preference)：重要性 权重（weight）：指定给某数字反映其重要性的系数 2、案例： 在一个工厂里，有一百多个岗位，这些岗位复杂程度各不相同，工作的环境各不一样，一个合理的岗位工资分配制度对于提高员工满意度、体现人力资源的公平性具有非常重要的作用，而该工厂所处的行业比较特殊，没有可以借鉴的经验，必须由该工厂对自已的岗位工资水平进行合理地定义。 现已知社会的平均工资水平，该公司决定比社会平均工资水平高10%做为公司总的基数，如何对工厂内部各个岗位的工资基数进行分配，这是该文章要解决的问题。 本文以一线员工的岗位工资为例，在对公司各层次的调查中，大家一致同意将劳动强度、岗位技术含量、生产出的产品对质量的影响以及该岗位员工的获得性做为一个评判标准。 1) 劳动强度：越高则工资应该越高； 2) 技术含量：越高则工资应该越高； 3) 对质量影响：影响越大则工资应该越高； 4) 工人获得性：越难获得的岗位，工资应该越高。 以A、B、C、D四个岗位为例，利用层次分析法进行分析求出这四个岗位的薪酬水平应该怎样分配，才是合理的，在这里A、B、C、D是我们要分析的决策变量。 3.利用层次分析法进行分析 3.1 对劳动强度这项标准进行分析 将A、B、C、D四个岗位两两进行比较，如岗位A这一列，岗位A同岗位A比，劳动强度相等的，岗位B在劳动强度方面没有A高，它的劳动强度只有岗位A的2/3，而岗位C的劳动强度是岗位A的1/5,岗位D的劳动强度是岗位A的1/3，以此类推，两两比较，得出其它3列的系数。将每一列的求和，如下表： 表1. A、B、C、D岗位在劳动强度方面两两比较的列之和：劳动强度岗位A 岗位B 岗位C 岗位D 岗位A 1.00 1.50 5.00 3.00 岗位B 2/3 1.00 3.00 2.67 岗位C 1/5 0.33 1.00 0.50 岗位D 1/3 0.38 2.00 1.00 列之和 2.20 3.21 11.00 7.17 将每一个系数除以每列之和，得出以下得数，每行求和：如第一行： （1.00/2.2+1.5/3.21+5/11+3/7.17=0.45 表2 .各决策变量相对于劳动强度的优先级劳动强度岗位A 岗位B 岗位C 岗位D 行平均 岗位A 0.45 0.47 0.45 0.42 0.45 岗位B 0.30 0.31 0.27 0.37 0.31 岗位C 0.09 0.10 0.09 0.07 0.09 岗位D 0.15 0.12 0.18 0.14 0.15 1.00 用这种方法可以得出岗位A、B、C、D相对于劳动强度这个评判标准的优先级，即当我们考虑岗位的劳动强度的话，从以上计算可知，岗位A的劳动强度是最大的。以下是各个岗位的优先级。3.2 用同样方法计算出A、B、C、D四个岗位相对于其它三个评判标准技术含量、对质量影响、员工获得性的优先级。 同样方法计算岗位A、B、C、D相对于其它评判标准的优先级。 表3 .岗位A、B、C、D相对于技术含量的优先级技术含量岗位A 岗位B 岗位C 岗位D 优先级 岗位A 1.00 0.25 0.17 0.55 0.08 岗位B 4.00 1.00 0.33 1.43 0.24 岗位C 6.00 3.00 1.00 2.50 0.51 岗位D 1.82 0.70 0.40 1.00 0.1712.82 4.95 1.90 5.48 1.00表4 .岗位A、B、C、D相对于质量影响的优先级质量影响岗位A 岗位B 岗位C 岗位D 优先级 岗位A 1.00 0.33 4.00 0.20 0.21 岗位B 3.00 1.00 7.00 0.00 0.40 岗位C 0.25 0.14 1.00 0.00 0.05 岗位D 5.00 0.00 0.00 1.00 0.349.25 1.48 12.00 1.20 1.00表5.岗位A、B、C、D相对于工人获得性的优先级工人获得性岗位A 岗位B 岗位C 岗位D 优先级 岗位A 1.00 0.33 0.25 0.50 0.10 岗位B 3.00 1.00 0.50 1.30 0.26 岗位C 4.00 2.00 1.00 2.50 0.46 岗位D 2.00 0.77 0.40 1.00 0.1910.00 4.10 2.15 5.30 1.003.3比较各个评判标准的权重 对劳动强度、技术含量、对质量影响、工人的获得性这四项评判标准进行两两比较，得出各个评判标准的权重： 表6 .各个评判标准两两比较的结果劳动强度 技术含量 质量影响 工人获得性 劳动强度 1.00 0.67 0.75 1.20 技术含量 1.50 1.00 1.13 1.80 质量影响 1.33 0.89 1.00 1.60 工人获得性 0.83 0.56 0.63 1.00然后算出各个评判断标准的权重： 表7 .各个评判标准的权重劳动强度 技术含量 质量影响 工人获得性 行平均 劳动强度 0.21 0.23 0.20 0.21 0.21 技术含量 0.32 0.34 0.38 0.32 0.34 质量影响 0.29 0.24 0.26 0.29 0.27 工人获得性 0.18 0.19 0.16 0.18 0.18 1.00 表8.用上述方法求出各评判标准的权重：4个评判标准的权重 劳动强度 0.21 技术含量 0.34 质量影响 0.27 工人获得性 0.18 3．4 用层次分析法，求各岗位的总的优先级： 求出了各个岗位的劳动强度、技术含量、质量影响、工人的获得性四个评判断标准的优先级，将各个岗位对应的评判标准的优先级分别与对应的评判标准的权重相乘，就可以得到各个岗位的量化的指标。3.5 当已决定工厂的平均岗位工资为1000元时,可以算出各个岗位的工资基数: 岗位A=0.2x4000=800（元） 岗位B=0.3x4000=1200（元） 岗位C=0.28x4000=1120（元） 岗位D=0.22x4000=880（元） 4.人力资源方面的其它用途 用层次分析法也可以对员工的绩效进行评估（performance appraise），尤其当同一岗位员工的工作性质一样的情况下，用层次分析法进行评比，可以得出比较公平的结果,以下以某岗位为例. 4.1 选取评判标准： 1) 技术水平： 2) 工作态度： 3) 工作完成程度： 4) 工作完成质量： 5) 对新知识的吸收： 4.2 用上述相同的方法两两比较员工针对以上评判标准的优先级. 4.3 用上述同样的方法求出上述5个评判标准的权重 表9.绩效评估中各个评判断标准的权重分析技术水平 工作态度 工作完成程度 完成质量 吸收新知识 权重 技术水平 1.00 1.80 1.80 1.13 3.00 0.30 工作态度 0.56 1.00 0.83 0.63 1.67 0.16 工作完成程度 0.67 1.20 1.00 0.75 2.00 0.19 完成质量 0.89 1.60 1.33 1.00 2.67 0.26 吸收新知识 0.33 0.60 0.50 0.38 1.00 0.10 3.44 6.20 5.47 3.88 10.33 1.00 4.4 将每个员工的相对于评判标准的优先级与各评判标准的权重进行相乘,然后比较各位员工的得分,量化评分结果，绩效评估结果令人信服。 运用层次分析法的关键是输入的比较值必须真实可信，通常可以用德尔菲法、头脑风暴法等进行操作，这样就能减少评判过程中不公平的地方，尤其是当没有外界资料进行借鉴的时候，用这种方法从零开始，可以最大程度地做到公正。 备注*、此处应做相容性的分析，限于篇幅，不做赘述 参考文献： 1、David R.Anderson, Dennis J.Sweeney, Thomas A Williams 著《管理科学导论》英文版第8版，机械工业出版社。一些图表不能显示清楚，具体请看链接吧http://www.chinahrd.net/zhi_sk/article.asp?articleID=70662

reduced cost是与最优单纯形表中的检验数相差一个负号。1、REDUCED COST 表示决策变量Xi的值由0变为非0而要求目标系数Ci进行改变的数量。类似于管理运筹学中文版软件中的“相差值”。2、reduced cost:非基变量增加一个单位时(其他非基变量保持不变)目标函数减少的量(对max型问题) 。列出最优单纯形表中判别数所在行的变量的系数，表示当变量有微小变动时， 目标函数的变化率。3、slack orSurplus:资源(原材料)剩余量。4、dual price :最优解下“资源”增加1单位时“效益”的增量;或者是原料增1单位， 利润增加的值。拓展资料LINGO即交互式的线性和通用优化求解器，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择。其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数（即整数规划，包括0－1整数规划），方便灵活，而且执行速度非常快。能方便与EXCEL，数据库等其他软件交换数据。Lingo可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。LINGO的建模语言允许您使用汇总和下标变量以一种易懂的直观的方式来表达模型，模型更加容易构建，更容易理解，因此也更容易维护。LINGO的数学规划模型包含目标函数、决策变量、约束条件三个要素。在LINGO程序中，每一个语句都必须要用一个英文状态下的分号结束，一个语句可以分几行输LINGO的注释以英文状态的开始，必须以英文状态下的分号结束；LINGO的变量不区分字母的大小写，必须以字母开头，可以包含数字和下划线，不超过32个字符。LINGO程序中，只要定义好集合后，其他语句的顺序是任意的。LINGO中的函数以“＠”开头。LINGO程序默认所有的变量都是非负的。

循环分析法，决策平衡法，单决策树分析法和职业生涯决策法都是不同的方法，用于帮助人们做出重要的决策。循环分析法（Circular analysis）是一种决策分析方法，它涉及将决策选项分解为不同的部分，并评估这些部分如何影响整个决策。这种方法通常用于复杂的决策，在这种情况下，决策者需要考虑许多不同的因素和变量。决策平衡法（Decision balancing）是一种用于帮助决策者权衡不同选项优劣的方法。这种方法通常用于在多个选项之间做出决策，并帮助决策者评估每个选项的优劣。单决策树分析法（Single decision tree analysis）是一种用于评估决策的方法，它通过创建一棵树来展示决策的不同选项和结果。这种方法常用于探究决策过程中的各种可能性，并帮助决策者做出最佳选择。职业生涯决策法（Career decision making）是一种用于帮助人们选择职业的方法。这种方法通常由专业人员提供，帮助人们考虑自己的兴趣、能力、价值观等因素，并帮助他们找到适合他们的职业。循环分析法、决策平衡法、单决策树分析法和职业生涯决策法都是帮助人们做出重要决策的方法。它们之间的主要区别在于它们用于解决不同类型的决策问题，并采用不同的方法来帮助决策者做出最佳选择。例如，循环分析法通常用于复杂的决策，决策平衡法通常用于权衡不同选项的优劣，而单决策树分析法通常用于展示决策的不同选项和结果。职业生涯决策法则专注于帮助人们选择适合自己的职业。

当前，大数据、人工智能、移动互联网，云计算广泛运用，四大会计师事务所相继应用财务机器人，去中心化的分布式账本、以数据信息交互为特征的区块链技术正在快速发展应用，大数据技术的发展对财务行业带来重大影响。1、业财一体化信息化时代，业务流程、财务流程、管理流程将有机融合，财务数据和业务数据将融为一体。未来财务工作的重点是在做好财务会计工作的基础上，逐步转向决策支持、预算预测、资金统筹、税务筹划、控制评价等工作；业财实现一体化运作，财务积极为业务提供决策支持，业财深度融合，参与全产业链价值管理，推动实现企业价值最大化。2、智慧财务随着信息技术的进步，财务会计经历了以会计电算化为标志的第一次财务变革，现如今正处于以财务共享服务为标志的第二次财务变革，伴随着“大智移云”（大数据、智能化、移动互联网、云计算）时代的到来，特别是财务机器人的上线应用，以管理会计专业能力、数据处理技术、互联网技术结合为标志的智能财务已渐行渐近。未来随着人工智能、物联网的发展，以数据处理、自然语义判断、人工智能为标志的智慧财务可能成为财务发展方向。比如制作报表方面，一些报表系统、BI系统正取代繁琐重复性的手工报表制作，以高效和智能取代。比如亿信华辰财务数据分析平台为财务人员提供专业的指标体系以及分析模型，贯穿整个财务分析的环节，涵盖财务基础报表、管理报表、合并报表，财务分析（杜邦分析、四项能力分析等）四大模块，全面覆盖单体公司、集团企业的财务分析的需求。3、财务困境预测在会计和财务研究领域，大数据以及大数据分析方法首先被应用于财务困境预测。利用决策树模型、神经网络技术、以及机器学习技术来对财务困境进行预测，可以提高预测的准确性，有助于审计师、银行以及公司利益相关者判断公司的持续经营能力。财务欺诈预测也是大数据的重要应用场景之一，基于多变量的大数据以及文本分析的财务欺诈预测较传统财务欺诈预测更准确。财务困境预测和财务欺诈识别都与审计息息相关，然而，在审计研究和实践中，大数据应用得却比较少，其可能的原因之一是会计准则和审计准则仍然强调会计审计的报告、汇总、抽样过程，还没有跟上技术变革的步伐。4、 更加注重财务经营分析现在很多公司都开始重视并着手数据分析，并视为信息化建设的下一个大目标。对于大中小企业，财务相比于其他业务，数据相对齐全，业务也最贴近经营，也是最容易产生效益和价值的地方。大多数企业做数据分析都拿财务开刀。未来财务分析会以业务分析为主，财务分析报告也会变的更加亲民。而对于个人来讲，未来财务数据分析岗相比于普通会计岗，会更吃香。亿信华辰很多案例

基础篇第1章 概述第2章 数据类型与统计学描述第3章 概率分布与正态性检验第4章 区间估计与假设检验第5章 区间数据的统计推断第6章 名义分类数据的统计推断第7章 有序数据的统计推断第8章 简单线性回归与相关第9章 曲线回归与非线性回归第10章 多重线性回归与相关第11章 统计图的制作第12章 诊断试验评价与ROC分析第13章 缺失值分析高级篇第14章 logistic回归第15章 对数线性模型与Poisson回归第16章 生存分布与Cox模型第17章 聚类、判别与决策树分析第18章 主成分分析与因子分析第19章 多因素方差分析第20章 重复测量与混合效应模型第21章 多变量方差分析第22章 时间序列分析第23章 信度分析第24章 对应分析与结合分析附录A SPSS函数附录B SPSS统计分析程序简介附录C 统计分析方法路径图参考文献

基于数据挖掘的客户流失分析案例客户挽留在很多行业都是一个备受关注的问题，比如电信、银行、保险、零售等。要做客户挽留就需要对客户流失进行预警、客户流失原因分析、客户满意度或忠诚度研究、客户生命周期研究等相关问题进行深入而全面的分析。例如，对客户的行为特征进行分析，可以了解有多少客户流失，客户是什么时候流失的，以及客户是如何流失的等问题，从而监控客户流失、实现客户关怀。 应用数据挖掘技术可以根据过去拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与流失的关系，给出明确的数学公式或规则，从而计算出客户流失的可能性。 电信行业较早地提出了客户关系管理、关系营销等营销管理模式，学界和企业界的积极参与也推动了客户流失行为的相关研究。电信运营商在多年的业务支持系统建设中，积累了大量的历史业务数据，这些数据涉及到用户话单、通信计费、客户交费、市场营销、业务收入等各个方面，它们不仅是历史记录的呈现，同时还蕴含了客户的消费模式，客观上就为数据挖掘提供了丰富的素材。对于运营商来说，成熟有效的管理模式和技术可以更好地进行客户管理，提高用户的粘性才是硬道理。 建立流失模型可以解决由于客户离网导致的市场份额减少、营销成本增加、收入降低等问题，提高挽留成功率，降低离网率，降低挽留服务成本，减少由于客户离网所带来的收入损失。对客户按照流失倾向评分，产生最可能流失客户的名单，再由运营商对其进行挽留，把损失降到最低。客户流失分析大致步骤主要分为以下四步： 一是寻找关键因子，比如探索用户离网的影响因素，根据影响因素判断用户离网发生的概率。通过研究现有套餐产品客户在呼叫通话、业务使用等各方面的行为特征，找到关键影响因子； 二是构建预测模型：采用数据挖掘监督类模型技术，训练得到潜在客户预测模型，用于预测将会选择该类套餐产品的潜在流失用户群，并以概率形式量化之。如果已经建立了Logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，客户流失的概率有多大； 三是判别：实际上跟预测有些类似，根据Logistic模型，判断客户有多大的可能性将会流失。这种技术与线性回归类似，只是用分类目标字段代替了数值字段，而在目标含有两个截然不同的类别时可以使用二项模型； 四是推送营业前台：通过营销管理平台，直接将高概率产品目标流失客户群推送到营业厅、短信及网站、社区经理等营销渠道，将挽留策略和产品在合适的时间、以合适的语言推荐给合适的客户，从而赢得营销。 客户流失模型需要完成两个方面的任务，即分析流失客户的特征，导致客户流失的因素及客户流失在这些因素上的分布情况，还有就是得出潜在的流失客户群。 客户流失预测包括决策树、神经网络和Logistic回归等研究方法，下面就通过一个利用二项Logistic回归预测电信客户流失的实例，为大家介绍一种可用的客户流失模型，为运营商的客户关系管理提供有益的借鉴，也为其他行业的客户流失分析提供挖掘思路。 客户流失的几个因素，主要有：客户基本信息，包括年龄、性别、邮编、地址等；客户档案，包括手机号、付费方式、停机日期、入网时长、工龄、是否使用租用设备、是否使用电话卡业务、是否使用语音；客户账户，包括服务、是否使用互联网等；计费信息，包括拨打电话数、付费总额、欠费总额等。

第1篇 对定量结果进行差异性分析第1章 sas软件与sas用法简介1.1 sas软件简介1.2 sas用法简介1.3 本章小结第2章 单因素设计一元定量资料差异性分析2.1 单组设计一元定量资料t检验与符号秩和检验2.2 配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验2.3 成组设计一元定量资料t检验2.4 成组设计一元定量资料wilcoxon秩和检验2.5 单因素k（k≥3）水平设计定量资料一元方差分析2.6 单因素k（k≥3）水平设计定量资料一元协方差分析2.7 单因素k（k≥3）水平设计一元定量资料 kruskal-wallis秩和检验2.8 本章小结第3章 单因素设计一元生存资料差异性分析3.1 单因素设计一元生存资料分析简介3.2 生存资料统计描述3.3 生存曲线比较3.4 本章小结第4章 多因素设计一元定量资料差异性分析4.1 随机区组设计一元定量资料方差分析与 friedman秩和检验4.2 双因素无重复实验设计一元定量资料方差分析4.3 平衡不完全随机区组设计一元定量资料方差分析4.4 拉丁方设计一元定量资料方差分析4.5 二阶段交叉设计一元定量资料方差分析4.6 析因设计一元定量资料方差分析4.7 含区组因素的析因设计一元定量资料方差分析4.8 嵌套设计一元定量资料方差分析4.9 裂区设计一元定量资料方差分析4.9.1 问题与数据4.10 正交设计一元定量资料方差分析4.11 重复测量设计一元定量资料方差分析4.12 常见多因素实验设计一元定量资料协方差分析4.13 多个单因素两水平设计定量资料meta分析4.14 本章小结第5章 单因素设计多元定量资料差异性分析5.1 问题、数据及统计分析方法的选择5.2 单因素设计定量资料多元方差和协方差分析5.3 本章小结第6章 多因素设计多元定量资料差异性分析6.1 问题、数据及统计分析方法的选择6.2 多因素设计定量资料多元方差和协方差分析6.3 本章小结第2篇 对定性结果进行差异性分析第7章 单因素设计一元定性资料差异性分析第8章 多因素设计一元定性资料差异性分析8.1 用加权 检验处理结果变量为二值变量的高维列联表资料8.2 用 检验处理结果变量具有3种性质的高维列联表资料8.3 用meta分析分别合并处理多个成组设计定性资料8.4 roc方法分析诊断试验资料8.5 本章小结第9章 多因素设计一元定性资料对数线性模型分析9.1 问题、数据及统计分析方法的选择9.2 用对数线性模型分析列联表资料9.3 本章小结第3篇 对定量结果进行预测性分析第10章 两变量简单线性回归分析10.1 问题、数据及统计分析方法的选择10.2 pearson线性相关分析10.3 spearman秩相关分析10.4 简单线性回归分析10.5 加权线性回归分析10.6 本章小结第11章 两变量可直线化曲线回归分析11.1 问题、数据及统计分析方法的选择11.2 对数函数、幂函数和双曲函数曲线回归分析11.3 指数函数曲线回归分析11.4 logistic函数曲线回归分析11.5 本章小结第12章 各种复杂曲线回归分析12.1 多项式曲线回归分析12.2 logistic曲线回归分析12.3 gompertz曲线回归分析12.4 二项型指数曲线回归分析12.5 三项型指数曲线回归分析12.6 本章小结第13章 多重线性回归分析13.1 问题、数据及统计分析方法的选择13.2 多重线性回归分析13.3 reg过程语法简介13.4 本章小结第14章 主成分回归分析14.1 问题、数据及统计分析方法的选择14.2 单组设计多元定量资料主成分回归分析14.3 本章小结第15章 现岭回归分析15.1 问题、数据及统计分析方法的选择15.2 岭回归分析15.3 与岭回归分析有关的sas语句说明15.4 本章小结第16章 poisson回归分析16.1 问题、数据及统计分析方法的选择16.2 poisson回归分析16.3 本章小结第17章 负二项回归与probit回归分析17.1 问题、数据及统计分析方法的选择17.2 负二项回归分析17.3 对例17-2资料进行probit回归分析17.4 对例17-3资料进行probit回归分析17.5 相关的sas过程语法简介17.6 本章小结第18章 生存资料cox模型回归分析18.1 实例18.2 生存资料cox模型回归分析简介18.3 生存资料cox模型回归分析18.4 本章小结第19章 生存资料参数模型回归分析19.1 实例19.2 生存资料参数模型回归分析简介19.3 生存资料参数模型回归分析19.4 lifereg过程简介19.5 本章小结第20章 时间序列分析20.1 时间序列分析简介20.2 指数平滑法20.3 arima模型20.4 谱分析20.5 x12方法20.6 本章小结第4篇 对定性结果进行预测性分析第21章 非配对设计定性资料多重logistic回归分析21.1 问题、数据及统计分析方法的选择21.2 二值变量的多重logistic回归分析21.3 多值有序变量的多重logistic回归分析21.4 多值名义变量的多重logistic回归分析21.5 本章小结第22章 配对设计定性资料多重logistic回归分析22.1 问题、数据及统计分析方法的选择22.4 本章小结第23章 原因变量为定量变量的判别分析23.1 实例23.2 原因变量为定量变量的判别分析简介23.3 原因变量为定量变量的判别分析23.4 本章小结第24章 原因变量为定性变量的判别分析24.1 实例24.2 原因变量为定性变量的判别分析简介24.3 原因变量为定性变量的判别分析24.4 本章小结第25章 遗传资料统计分析的sas实现25.1 sas/genetics简介25.2 allele、haplotype和htsnp过程简介25.3 利用casecontrol和family过程进行关联分析25.4 亲缘系数和近交系数25.5 结果校正和图形输出25.6 本章小结第26章 用sas/genetics分析遗传流行病学资料26.1 基因、基因型频率测定与hardy-weinberg平衡定律的验证26.2 连锁不平衡与单体型分析26.3 多位点基因型与疾病关联分析26.4 标签snp的确认与sas程序26.5 一般人群病例对照遗传资料的关联分析26.6 家系数据的关联分析26.7 本章小结第27章 决策树分析27.1 决策树简介27.2 决策树的基本原理27.3 决策树种类及决策树构造思路27.4 递归分割的分裂准则27.5 变量重要性检测27.6 实际应用与结果解释27.7 用数据挖掘模块近似实现各种决策树算法27.8 本章小结第28章 神经网络分析28.1 前馈型神经网络简介28.2 多层感知器的学习28.3 模型过拟合28.4 模型复杂性的评价28.5 实际应用与结果解释28.6 本章小结第5篇 多变量间相互与依赖关系分析第29章 主成分分析29.1 实例29.2 主成分分析简介29.3 主成分分析29.4 princomp过程简介29.5 本章小结第30章 探索性因子分析30.1 实例30.2 因子分析简介30.3 探索性因子分析30.4 factor过程简介30.5 本章小结第31章 路径分析31.1 问题与数据结构31.2 用reg过程实现路径分析31.3 用calis过程实现路径分析31.4 如何处理非同质资料的思考31.5 本章小结第32章 证实性因子分析32.1 实例32.2 证实性因子分析简介32.3 证实性因子分析32.4 calis过程简介32.5 本章小结第33章 结构方程模型分析33.1 实例33.2 结构方程模型简介33.3 结构方程模型分析33.4 本章小结第34章 典型相关分析34.1 实例34.2 典型相关分析概述34.3 典型相关分析34.4 cancorr过程简介34.5 本章小结第6篇 变量或样品间亲疏关系或近似程度分析第35章 变量聚类分析35.1 实例35.2 变量聚类分析简介35.3 变量聚类分析35.4 varclus过程简介35.5 本章小结第36章 无序样品聚类分析36.1 实例36.2 无序样品聚类分析简介36.3 无序样品聚类分析36.4 cluster过程等简介36.5 本章小结第37章 有序样品聚类分析37.1 实例37.2 有序样品聚类分析概述37.3 用编程法实现有序样品聚类分析37.4 本章小结第38章 综合评价38.1 问题、数据及统计分析方法的选择38.2 用几种常用的综合评价方法解决实际问题38.3 本章小结第39章 多维尺度分析39.1 实例39.2 多维尺度分析简介39.3 多维尺度分析39.4 mds过程简介39.5 本章小结第40章 定量资料对应分析40.1 实例40.2 对应分析简介40.3 定量资料对应分析40.4 数据结构及语句简介40.5 本章小结第41章 定性资料对应分析41.1 实例41.2 定性资料对应分析41.3 本章小结第7篇 数据挖掘技术与基因表达谱分析简析第42章 数据挖掘的概念及常用统计分析技术简介42.1 数据挖掘的基本概念42.2 sas企业数据挖掘器介绍42.3 关联规则与序列规则42.4 分类预测42.5 本章小结第43章 基因表达谱的概念与数据分析技术简介43.1 基因表达谱的概念43.2 基因表达谱的数据获取及标准化43.3 基因表达数据分析技术43.4 基因调控网络分析43.5 本章小结第44章 生物信息学简介44.1 生物信息学定义44.2 统计学在生物信息学中的应用44.3 本章小结第8篇 用编程法绘制统计图与实现实验设计第45章 绘制统计图45.1 问题、数据及统计描述方法的选择45.2 绘制单式条图45.3 绘制复式条图45.4 绘制百分条图45.5 绘制圆图45.6 绘制箱式图45.7 绘制直方图45.8 绘制散布图45.9 绘制普通线图45.10 绘制半对数线图45.11 绘制p-p图和q-q图45.12 本章小结第46章 实验设计方案的sas实现第47章 样本含量估计和检验效能分析附录a 与sas语言有关的内容简介（第48章～第55章）附录b 四个非编程模块简介（第56章～第59章）附录c 数据挖掘技术与基因表达谱分析（第60章～第62章）附录d 各章实例与数据附录e 直接调用的sas引导程序—saspal附录f 各章sas输出结果附录g 各章计算原理与计算公式附录h 各章参考文献附录i 胡良平专著及配套软件简介