1. 简介 2. 线性代数 3. 因子分析 • 主成分分析 • 多元曲线解析 4. 多元回归 • 多元线性回归 • 主成分回归 • 偏最小二乘回归 5. 分类 • 主成分判别函数分析 • 偏最小二乘判别分析 6. 结论
课程描述:本课程是用于分析经济学和相关领域数据的多元回归方法的介绍。学生学习如何进行实证研究,以及如何分析和解释其他经验工作的结果。重点是对计量经济学分析原理的直观理解并将其应用于实际数据。我们从统计学的基础知识开始,包括一些概率理论和采样,估计和假设检验中的基本概念。主题,例如多元回归技术以及与偏离误差结构的标准假设有关的问题,包括要讨论的主要主题。除了模型规范和数据问题外,使用其他方法,例如仪器变量,概率/logit,面板数据模型和基本时间序列方法也是课程议程的一部分。
简单统计分析:数据收集和分析:样本、制表、图形表示、描述位置、分布和偏度。概率和分布理论简介。抽样分布和中心极限定理。统计推断:基本原理、单样本和双样本情况下的估计和检验(参数和非参数)。实验设计简介。单向和双向设计、随机区组。多元统计分析:双变量数据集:曲线拟合(线性和非线性)、增长曲线。简单回归情况下的统计推断。分类分析:测试拟合优度和列联表。多元回归和相关性:模型的拟合和检验。残差分析。计算机素养:在数据分析和报告撰写中使用计算机软件包。
巴士227 - 业务分析(3 Cr。)课程描述本课程包括业务决策,简单和多元回归和相关分析,时间序列分析和业务预测,决策分析,线性编程,运输和分配方法以及网络模型的定量方法概述。学生将被要求使用计算机应用程序。讲座每周3个小时的通用课程目的本课程使学生使用数学模型来开发新的商业视角,以便学生采用统计方法。 课程先决条件/准则先决条件:巴士224或MTH 245讲座每周3个小时的通用课程目的本课程使学生使用数学模型来开发新的商业视角,以便学生采用统计方法。课程先决条件/准则先决条件:巴士224或MTH 245
概率理论的概述,线性代数,凸优化。简介:模式识别和机器学习的历史,模式识别和机器学习重点的区别。回归:线性回归,多元回归,逻辑回归。聚类:分区聚类,分层聚类,桦木算法治疗算法,基于密度的基于密度的聚类PCA和LDA:主成分分析,线性判别分析。内核方法:支持向量机图形模型:高斯混合模型和隐藏的马尔可夫模型贝叶斯方法的简介:贝叶斯分类,贝叶斯学习,贝叶斯最佳分类器,天真的贝叶斯分类器和贝叶斯网络..
简单统计分析:数据收集和分析:样本、制表、图形表示、描述位置、分布和偏度。概率和分布理论简介。抽样分布和中心极限定理。统计推断:基本原理、单样本和双样本情况下的估计和检验(参数和非参数)。实验设计简介。单向和双向设计、随机区组。多元统计分析:双变量数据集:曲线拟合(线性和非线性)、增长曲线。简单回归情况下的统计推断。分类分析:测试拟合优度和列联表。多元回归和相关性:模型的拟合和检验。残差分析。计算机素养:在数据分析和报告撰写中使用计算机软件包。
用于大型船舶的传统“回归”式模型不适用于小型船舶模型,因为存在许多小型船舶类型和多种船体形状。相反,采用模块化方法,将各个力和力矩分类到模型的不同部分。这种方法在海洋模拟领域仍处于起步阶段。模块化概念要求更清楚地了解船舶系统所涉及的物理流体动力学过程,并制定方程式,而这些方程式不仅仅依赖于海上试验数据的近似值或多元回归。虽然许多流体动力学系数已被引入模型,但避免了对某些平衡条件的状态进行多变量泰勒级数展开,因为这将推断出已经进行了近似,并且高阶项很快就会变得抽象,难以与现实世界联系起来。
第二部分课程详细信息1。摘要本课程使用现实世界的示例和动手数据操纵向大师的学生介绍了基本的统计概念。在本课程中,学生将了解社会科学,公共政策,管理和日常生活中统计数据的实际用途。该课程探讨了诸如多元回归,逻辑回归,因子分析和结构方程建模等主题,特别着眼于理解可以正确使用各种统计技术的条件。由于几乎所有的计算都是使用计算机完成的,因此一部分课程将专门熟悉诸如Stata之类的统计软件包。在本课程结束时,学生将1)能够解释各种统计发现,2)成为学术期刊上提出的统计数据的合格“消费者”,以及3)为未来的研究/盖帽项目做准备,并具有定量的组成部分。
研究问题、变量和操作定义、假设、抽样。开展和报告研究的道德规范 研究范式:定量、定性、混合方法 研究方法:观察、调查 [访谈、问卷]、实验、准实验、实地研究、跨文化研究、现象学、扎根理论、焦点小组、叙述、案例研究、人种学 心理学中的统计学:集中趋势和离散度的测量。正态概率曲线。参数 [t 检验] 和非参数检验 [符号检验、Wilcoxon 符号秩检验、Mann-Whitney 检验、Kruskal-Wallis 检验、Friedman]。功效分析。效应量。相关分析:相关 [乘积矩、等级顺序]、偏相关、多重相关。特殊相关方法:双列、点双列、四分法、phi 系数。回归:简单线性回归,多元回归。
专家认为航空业的失误是导致事故和事件的主要因素。本文探讨了导致尼日利亚飞行员和飞机工程师发生事件或事故失误的航空医学因素。本文利用了通过向随机抽样的受访者发放问卷收集的数据。飞行员和飞机工程师共发放了 300 份问卷。使用因子分析和多元回归分析相结合的方法分析数据。因子旋转后提取的变量表明,一般健康状况(78.20%)是导致飞机工程师失误的最重要原因。对于飞行员来说,迷失方向(79.20%)被发现是导致失误的最关键的航空医学原因。多元回归分析的结果显示,飞机工程师的 R = 0.651,飞行员的 R = 0.607。这些发现表明,由失误引起的航空事故和事件可以追溯到这些航空医学因素。该文件建议,在航空专业人员的许可和重新认证指南中增加对航空医学条件的严格执行,以便将尼日利亚航空业中因错误而导致的事故和事件减少到最低限度。