探索性
探索性
什么是探索性研究?
目的-提供对问题或状况的理解。
作用-加深对市场问题的理解，帮助分清需要进一步研究的真正的问题。有助于考察、解释消费者动机、态度与行为，并可提供未来的研究与发展方向。
常用探索性研究技术
有些人错误地认为探索性研究就是定性研究。但实际上，两者虽然存在许多相似之处，却仍有所不同。定性研究指由于收集的数据类型的限制其结果不能进行统计分析，因此可以说它是根据研究项目产生的数据的特点确定的。而探索性研究是由研究的目的定义的。
情境调查与个案研究
研究某种情境的一个方法就是考察其它相似的情境。如果效果理想，就可以将从其它情境中得到的信息有效地应用于目前想要研究的情境。
情景调查：选择曾遇到过相似情境的人或了解该情境的内行，向他们了解对该情境的体验。例如，当一个公司要设计自己的MIS 系统时，可能会去寻找那些曾设计过其他的信息系统的顾问，向其了解相关的专业知识经验。情境调查的数据通常从与个体的交谈中获得。
个案研究：研究其他情境并为之开发出一个详实、深入的情境测验，应用到目前的情境中。例如，利用个案研究在一段时间跟踪、监测一个高效的和一个低效的销售，其行为上的差异是可能导致成功的原因，但这些假定需要进一步验证。除与个体交谈外，个案研究的数据有多种来源，如公司记录的数据、已公布的信息、简单的观察均可以对研究有所帮助。
小组访谈：相对其它探索性研究技术而言，各公司更常应用小组访谈。小组访谈一般8-12位参加者，有主持人监控，围绕一个主题进行非结构性的讨论，时间约为1-2小时。参加访谈的人数在一定程度上取决于讨论的主题和与会者的类型。一般来讲，有
意思的主题需要的人数比较少；参会者的语言表达越清晰，需要的参加者越少。小组访谈的场所要设计得令参加者感觉舒适、轻松。一般来讲，参加者围坐在桌子周围，会场应备有软饮料。
小组访谈的主要优点:所需时间短费用
有限。
小组访谈的缺点：会有一些人控制了座谈会的进展与主题而另一些人较少发言，因而不会从每个人那里都得到所需信息；在
1-2小时的座谈会上，分配到一个人的发言
时间很短；在特定的群体中可能会出现注重一些问题却忽略了一些重要问题的情况；具控制能力的人很容易压抑少数人的观点。
小组访谈的适用性：提供对某一问题的深入研究；了解客户对商标的感受和态度；帮助构建后续的定量研究；使统计研究结果更生动；产生研究课题；确定针对新思想的初步行动。
深度访谈：一对一访谈，不限定时间。对访谈者的技术性要求较高，比小组访谈的费用高。在如下情况下是价值较高的研究方
法：
产生多个可供选择的计划。因为每次访谈只有一个访谈对象，不会受其他人的评论的影响。所以进行了多个深度访谈后就会收集到更多不同的观点；
可以用来讨论一些其他人在场难于启
齿的问题，如敏感话题、涉及隐私的话题或可能使访谈对象容易感到尴尬的问题。对于较难寻找的个体如医生、律师、商界高层人士等，只能用深度访谈。由于他们的工作相对紧张繁忙，对这些人的电话访问或邮寄问卷的成功率均很低。
如果要考察有几个人参与的决定过程，或由几个相关的决定组成的最后决策，或需要较长时间才能作出的决定，选用小组访谈会非常合适。新晨范文网
投射技术：由于这样或那样的原因，有时人们不愿作出真实的回答；还有一些时候，人们会发现难于表达他们对某一问题的看法。这时就需要考虑利用投射技术，它可以用某些具体的方法使接受访问的人将他对
于人、事、物或情境的感受、观点、动机等
投射到其他人，从而间接地得到受访者的信息。
联想法：向受访者呈现一系列刺激并请他说明听到/看到这些刺激后心里想些什么。
完形技术：请受访者完成一个不完整的句子、故事或假设等。例如，一个未完成的句子"我不喜欢银行是因为。"，请受访者完成。当直接提问会使被访者不愿或不能回答时，这种技术有助于揭示个体潜在的动机、态度。
角色扮演法：请被访者扮演其他人并按照他认为所扮演的人应有的反应行事。
个性化技术：请受访者为一个非生命的物体创造它的个性。
心理绘画：请受访者将抽象的观念如颜色、符号等与事物相联系。探索性
探索性数据分析
分布的概念 一个变量的分布是该变量的取值的具体表现形式，它不仅描述了该变量的不同取值，同时也描述了其每个值的可能性。 一、变量类型及其分布 1、首先我们打开life expectancy这个数据表。本例中的每个国家都有13年的年度观察数据， 并且每个国家的13年数据都是以年份为序依次排序。JMP将这种编排方式称为堆叠数据。 区分四类变量：定类变量（定名型、定序型），定量变量（定距型、定比型） 二、定类变量的分布 2、选择菜单---分析。将region作为Y，列变量。点击确定，得到如下结果。 JMP构造出了一个简单的矩形条形图，列出了六个大陆地区，并用直方条显示出相应区域在数据中出现的次数。虽然不能在图表中准确的获悉每个区域中国家的数目，却能清晰的得知south Asia国家数目最少，Europe&Central Asia国家数目最多。 图形下方的频数分布表提供了一个更加详细的变量概要。 3、菜单选择图形---图表。图表对话框如下图，可生成很多其他格式的图表。默认设置是竖 直方向的条形图。
4、选择列框中点击Region，并点击按钮统计量，选择数量。结果得到一张可以显示每个区域观察对象数量的条形图。 可以通过点击图表右侧的红色三角形按钮进行更改和自定义图形。
5.JMP自动按照字母顺序对定类数据进行结果输出。我们也可以修改输出结果。 6.在数据表格中或者在列框中右击Region，选择列信息。 7.点击列属性，选择值排序。 8.选择一个变量值名，使用按钮上移和下移，最后确定。 9.需要点击图表标题右侧的红色三角形按钮，选择脚本——重新运行分析。最后才得到我们需要的顺序的图形。 三、定量变量的分布 1、选择数据表的一部分 某些时候我们需要从数据表中选择某一些特定的行进行分析。JMP为我们提供了在分析包含和剔除行的多种方法。 菜单选择行—行选择—选择符合条件的行。 如下图所示，选择那些year等于2010的行，点击添加条件，最后点击确定。 菜单选择表---子集。在子集对话框中要确保做出的选择是选定行选项，并点击确定。 窗口中会显示出第二张打开的数据表。该表中有与第一张表相同的四个变量，但仅有195行。在每个案例中，观察年份都是2010年，并且每个国家只有一行数据。 2、连续型数据直方图的构建 ●菜单选择分析——分布。将LifeExp选入Y，列框中。 ●当分布窗口打开时，点击LifeExp左侧的红色三角形按钮，选择直方图选项——垂 直。该操作会清空垂直选项前的复选框，将直方图变成更加符合传统的水平方向。
探索性研究
xx研究 什么是xx研究? 目的-提供对问题或状况的理解。 作用-加深对市场问题的理解，帮助分清需要进一步研究的真正的问题。有助于考察、解释消费者动机、态度与行为，并可提供未来的研究与发展方向。 常用xx研究技术 有些人错误地认为探索性研究就是定性研究。但实际上，两者虽然存在许多相似之处，却仍有所不同。定性研究指由于收集的数据类型的限制其结果不能进行统计分析，因此可以说它是根据研究项目产生的数据的特点确定的。而探索性研究是由研究的目的定义的。 情境调查与个案研究 研究某种情境的一个方法就是考察其它相似的情境。如果效果理想，就可以将从其它情境中得到的信息有效地应用于目前想要研究的情境。情景调查：选择曾遇到过相似情境的人或了解该情境的内行，向他们了解对该情境的体验。例如，当一个公司要设计自己的MIS系统时，可能会去寻找那些曾设计过其他的信息系统的顾问，向其了解相关的专业知识经验。情境调查的数据通常从与个体的交谈中获得。 个案研究：研究其他情境并为之开发出一个详实、深入的情境测验，应用到目前的情境中。例如，利用个案研究在一段时间跟踪、监测一个高效的和一个低效的销售，其行为上的差异是可能导致成功的原因，但这些假定需要进一步验证。除与个体交谈外，个案研究的数据有多种来源，如公司记录的数据、已公布的信息、简单的观察均可以对研究有所帮助。 小组访谈：相对其它探索性研究技术而言，各公司更常应用小组访谈。小组访谈一般8-12位参加者，有主持人监控，围绕一个主题进行非结构性的讨论，时间约为1-2小时。
参加访谈的人数在一定程度上取决于讨论的主题和与会者的类型。一般来讲，有意思的主题需要的人数比较少；参会者的语言表达越清晰，需要的参加者越少。小组访谈的场所要设计得令参加者感觉舒适、轻松。一般来讲，参加者围坐在桌子周围，会场应备有软饮料。 小组访谈的主要优点:所需时间短费用有限。 小组访谈的缺点：会有一些人控制了座谈会的进展与主题而另一些人较少发言，因而不会从每个人那里都得到所需信息；在1-2小时的座谈会上，分配到一个人的发言时间很短；在特定的群体中可能会出现注重一些问题却忽略了一些重要问题的情况；具控制能力的人很容易压抑少数人的观点。 小组访谈的适用性：提供对某一问题的深入研究；了解客户对商标的感受和态度；帮助构建后续的定量研究；使统计研究结果更生动；产生研究课题；确定针对新思想的初步行动。 深度访谈：一对一访谈，不限定时间。对访谈者的技术性要求较高，比小组访谈的费用高。在如下情况下是价值较高的研究方法：产生多个可供选择的计划。因为每次访谈只有一个访谈对象，不会受其他人的评论的影响。所以进行了多个深度访谈后就会收集到更多不同的观点； 可以用来讨论一些其他人在场难于启齿的问题，如敏感话题、涉及隐私的话题或可能使访谈对象容易感到尴尬的问题。对于较难寻找的个体如医生、律师、商界高层人士等，只能用深度访谈。由于他们的工作相对紧张繁忙，对这些人的电话访问或邮寄问卷的成功率均很低。 如果要考察有几个人参与的决定过程，或由几个相关的决定组成的最后决策，或需要较长时间才能作出的决定，选用小组访谈会非常合适。 投射技术：由于这样或那样的原因，有时人们不愿作出真实的回答；还有一些时候，人们会发现难于表达他们对某一问题的看法。 这时就需要考虑利用投射技术，它可以用某些具体的方法使接受访问的人将他对于人、事、物或情境的感受、观点、动机等投射到其他人，从而间接地
探索性实验课件--探索实验注意事项
2012级探索实验注意事项（请认真阅读！） 一、实验开题 1、探索实验开题后需上交班上各组《课题申请书》电子板。 2、把各组的实验动物计划表汇总、打印并由指导老师签名后上交电子版及 纸质版。 3、用Excel分类汇总班上所需的实验室代购生化试剂盒（注明具体用途， 如用于血液或组织的测定）、自购的药品（中药、西药）、常用试剂、仪器设备及器械并上交电子版。 以上表格要求12月10日前提交。 二、关于实验试剂 1、实验室代购生化试剂盒。如需自购实验药品、用品等，则每组费用不能 超过200元。 2、自购的药物、用品发票抬头写“中山大学”，发票内容具体写清楚药品用 品名称，发票后面必须有班级、学生签名、电话、探索实验题目。特别注意：药品最好在广东省内购买，发票必须提供汇款凭证，否则无效！ 3、与实验相关的试剂盒 4、其它实验室可免费提供的常用试剂（不计入每组经费！） 一般常用试剂（如苦味酸、无水乙醇、冰醋酸、甲醛、氯化钠、肝素、乙酰胆碱、阿托品、普鲁卡因、乌来糖等）由实验室统一提供。 三、实验动物领取 按申请日期在何母楼6楼大厅领取。大鼠5只/每笼，小鼠10只/每笼；领回的动物需挂牌登记（标明班级、姓名、手机）后放入教学实验动物暂养房的各层架子上。 1、动物领取时间：另行通知。 2、动物存放地点：何母楼610房。 四、手术器械、仪器的领取 在负责的技术老师带领指导下领取。手术器械、仪器当天用完后当即归还。若借用特殊器械，如灌胃针、微量注射器等，要在“借用登记本”上登记并保证用后立即回还。 五、行为学仪器使用申请流程 如有用到行为学实验室仪器，请各班班长将相关小组组长校园卡收集后，并将相关电子版信息（班级、姓名等）打印后，到动物实验大楼3楼办公室邱灿华老师（87330026）开通所需门禁权限。
探索性
探索性 什么是探索性研究? 目的-提供对问题或状况的理解。 作用-加深对市场问题的理解，帮助分清需要进一步研究的真正的问题。有助于考察、解释消费者动机、态度与行为，并可提供未来的研究与发展方向。 常用探索性研究技术 有些人错误地认为探索性研究就是定性研究。但实际上，两者虽然存在许多相似之处，却仍有所不同。定性研究指由于收集的数据类型的限制其结果不能进行统计分析，因此可以说它是根据研究项目产生的数据的特点确定的。而探索性研究是由研究的目的定义的。 情境调查与个案研究 研究某种情境的一个方法就是考察其它相似的情境。如果效果理想，就可以将从其它情境中得到的信息有效地应用于目前想要研究的情境。
情景调查：选择曾遇到过相似情境的人或了解该情境的内行，向他们了解对该情境的体验。例如，当一个公司要设计自己的MIS 系统时，可能会去寻找那些曾设计过其他的信息系统的顾问，向其了解相关的专业知识经验。情境调查的数据通常从与个体的交谈中获得。 个案研究：研究其他情境并为之开发出一个详实、深入的情境测验，应用到目前的情境中。例如，利用个案研究在一段时间跟踪、监测一个高效的和一个低效的销售，其行为上的差异是可能导致成功的原因，但这些假定需要进一步验证。除与个体交谈外，个案研究的数据有多种来源，如公司记录的数据、已公布的信息、简单的观察均可以对研究有所帮助。 小组访谈：相对其它探索性研究技术而言，各公司更常应用小组访谈。小组访谈一般8-12位参加者，有主持人监控，围绕一个主题进行非结构性的讨论，时间约为1-2小时。参加访谈的人数在一定程度上取决于讨论的主题和与会者的类型。一般来讲，有
SPSS探索性因子分析报告地过程
现要对远程学习者对教育技术资源和使用情况进行了解，设计一个李克特量表，如下图所示： 问题 题项 从未使用 很少使用 有时使用 经常使用 总是使用 1 2 3 4 5 a1 电脑 a2 录音磁带 a3 录像带 a4 网上资料 a5 校园网或因特网 a6 电子邮件 a7 电子讨论网 a8 CAI 课件 a9 视频会议 a10 视听会议 一．因子分析的定义 在现实研究过程中，往往需要对所反映事物、现象从多个角度进行观测。因此研究者往往设计出多个观测变量，从多个变量收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本虽然会为我们的科学研究提供丰富的信息，但却增加了数据采集和处理的难度。更重要的是许多变量之间存在一定的相关关系，导致了信息的重叠现象，从而增加了问题分析的复杂性。 因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合，将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标，以利于分析判定。用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的，代表各类信息的综合指标成为因子。因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标之间的联系，以较少几个因子反应原资料的大部分信息的统计方法。 二．数学模型 i m im i i i i U F F F F Z +++++=αααα · · · 332211 i Z 为第i 个变量的标准化分数；（标准分是一种由原始分推导出来的相对地位量数，它是用来说明原始分在所属的 那批分数中的相对位置的。） m F 为共同因子； m 为所有变量共同因子的数目； i U 为变量i Z 的唯一因素； im α为因子负荷。（也叫因子载荷，统计意义就是第i 个变量与第m 个公共因子的相关系数,它反映了第i 个变量在 第m 个公共因子上的相对重要性也就是第m 个共同因子对第i 个变量的解释程度。） 因子分析的理想情况，在于个别因子负荷im α不是很大就是很小，这样每个变量才能与较少的共同因子产生密切关联，如果想要以最少的共同因素数来解释变量间的关系程度，则i U 彼此间不能有关联存在。 所谓的因子负荷就是因子结构中原始变量与因子分析时抽取出共同因子的相关，即在各个因子变量不相关的情况下，因子负荷im α就是第i 个原有变量和第m 个因子变量间的相关系数，也就是i Z 在第m 个共同因子变量上的相
探索性实验的思考
探索性实验的思考 “创新是一个民族的灵魂”，在知识经济的社会中人的最重要的素质是创新能力。而物理是一门以观察和实验为基础的学科，物理规律的发现和物理理论的建立都必须以严格的物理实验为基础，并受到实验的检验。因此在物理教学中，尤其是在实验教学中，通过实验激发学生的求知欲望，培养学生的能力，发展智力，特别在培养学生的观察能力、动手能力、创造能力、发散性思维及发挥个性、提高学生的整体素质方面有独特的作用。但是传统包办式的实验教学不利于学生创新能力的培养，探索性实验作为近年来崭露头角的一种新型实验，它在激发学生学习兴趣、训练动手操作能力，特别是在培养学生创造性思维能力方面有着很好的作用。 我们对探索性实验的定义是：由教师给出实验课题，提供实验器材，提出实验要求，让学生自己拟定实验方案，制订实验步骤，独立地通过实验的观测和分析去探索研究，从而发现“新”的物理现象，并通过建立物理模型来解释实验现象，总结出他们原来并不知道的规律性认识的实验。 探索性实验作为物理实验的一种形式，它既有别于测定性实验，又有别于一般的验证实验。探索性实验的目的在于使学生获得物理实验研究方法的训练，让学生接触探索、发明、发现的过程和方法。在探索发现的过程中，发展学生理性的、批判的思想方法，体验学者研究的苦衷和愉悦，培养他们的发现、探究能力。而要达到这种目的，首先要求教师树立正确会设计的指导思想。那么，探索性实验的设计应该该具备什么样的指导思想呢？瑞士心理学家皮亚杰的发生认识论理论可以给我们以很好的启示 皮亚杰认为，人的行为具有一种定向性平衡。本来处于平衡状态的图式，由于人与事物的相互作用而破坏了平衡状态，出现了不平衡，为此，人再进行反应又恢复平衡，这种重新达到平衡状态的心理反应过程，称为平衡化。平衡化又可分为同化和顺应两种形式。同化
探索性数据分析
探索性数据分析 探索性数据分析是利用ArcGIS提供的一系列图形工具和适用于数据的插值方法，确定插值统计数据属性、探测数据分布、全局和局部异常值（过大值或过小值）、寻求全局的变化趋势、研究空间自相关和理解多种数据集之间相关性。探索性空间数据分析对于深入了解数据，认识研究对象，从而对与其数据相关的问题做出更好的决策。 一数据分析工具 1.刷光（Brushing）与链接（Linking） 刷光指在ArcMap数据视图或某个ESDA工具中选取对象，被选择的对象高亮度显示。链接指在ArcMap数据视图或某个ESDA工具中的选取对象操作。在所有视图中被选取对象均会执行刷光操作。如在下面章节将要叙述的探索性数据分析过程中，当某些ESDA工具（如直方图、V oronoi图、QQplot图以及趋势分析）中执行刷光时，ArcMap数据视图中相应的样点均会被高亮度显示。当在半变异/协方差函数云中刷光时，ArcMap数据视图中相应的样点对及每对之间的连线均被高亮度显示。反之，当样点对在ArcMap数据视图中被选中，在半变异/协方差函数云中相应的点也将高亮度显示。 2.直方图 直方图指对采样数据按一定的分级方案（等间隔分级、标准差分级）进行分级，统计采样点落入各个级别中的个数或占总采样数的百分比，并通过条带图或柱状图表现出来。直方图可以直观地反映采样数据分布特征、总体规律，可以用来检验数据分布和寻找数据离群值。 在ArcGIS中，可以方便的提取采样点数据的直方图，基本步骤为： 1）在ArcMap中加载地统计数据点图层。 2）单击Geostatistical Analyst模块的下拉箭头选择Explore Data并单击Histogram。 3）设置相关参数，生成直方图。 A.Bars：直方图条带个数，也就是分级数。 B.Translation：数据变换方式。None：对原始采样数据的值不作变换，直接生成直方图。 Log：首先对原始数据取对数，再生成直方图。Box-Cox：首先对原始数据进行博克斯-考克斯变换（也称幂变换），再生成直方图。 https://www.360docs.net/doc/282885083.html,yer：当前正在分析的数据图层。 D.Attribute：生成直方图的属性字段。 从图3.1a和图3.1b的对比分析可看出，该地区GDP原始数据并不服从正态分布，经过对数变换处理，分布具有明显的对数分布特征，并在最右侧有一个明显的离群值。 在直方图右上方的窗口中，显示了一些基本统计信息，包括个数（count）、最小值（min）、最大值（max）、平均值（mean）、标准差（std. dev.）、峰度（kurtosis）、偏态（skewness）、
数据探索性分析方法
数据探索性分析方法 1.1数据探索性分析概述 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是当我们对这些数据中的信息没有足够的经验，不知道该用何种传统统计方法进行分析时，探索性数据分析就会非常有效。探索性数据分析在上世纪六十年代被提出，其方法由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）命名。 EDA的出现主要是在对数据进行初步分析时，往往还无法进行常规的统计分析。这时候，如果分析者先对数据进行探索性分析，辨析数据的模式与特点，并把它们有序地发掘出来，就能够灵活地选择和调整合适的分析模型，并揭示数据相对于常见模型的种种偏离。在此基础上再采用以显著性检验和置信区间估计为主的统计分析技术，就可以科学地评估所观察到的模式或效应的具体情况。 所以概括起来说，分析数据可以分为探索和验证两个阶段。探索阶段强调灵活探求线索和证据，发现数据中隐藏的有价值的信息，而验证阶段则着重评估这些证据，相对精确地研究一些具体情况。在验证阶段，常用的主要方法是传统的统计学方法，在探索阶段，主要的方法就是EDA。 EDA的特点有三个：一是在分析思路上让数据说话，不强调对数据的整理。传统统计方法通常是先假定一个模型，例如数据服从某个分布(特别常见的是正态分布)，然后使用适合此模型的方法进行拟合、分析及预测。但实际上，多数数据(尤其是实验数据)并不能保证满足假定的理论分布。因此，传统方法的统计结果常常并不令人满意，使用上受到很大的局限。EDA则可以从原始数据出发，深入探索数据的内在规律，而不是从某种假定出发，套用理论结论，拘泥于模型的假设。二是EDA分析方法灵活，而不是拘泥于传统的统计方法。传统的统计方法以概率论为基础，使用有严格理论依据的假设检验、置信区间等处理工具。EDA处理数据的方式则灵活多样，分析方法的选择完全从数据出发，灵活对待，灵活处理，什么方法可以达到探索和发现的目的就使用什么方法。这里特别强调的是EDA更看重的是方法的稳健性、耐抗性，而不刻意追求概率意义上的精确性。三是EDA分析工具简单直观，更易于普及。传统的统计方法都比较抽象和深奥，一般人难于掌握，EDA则更强调直观及数据可视化，更强调方法的多样性及灵活性，使分析者能一目了然地看出数据中隐含的有价值的信息，显示出其遵循的普遍规律及与众不同的突出特点，促进发现规律，得到启迪，满足分析者的多方面要求，这也是EDA对于数据分析的的主要贡献。 1.2数据基本描述及可视化 1.2.1数据的类型 按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数
SPSS探索性因子分析的过程
SPSS探索性因子分析的过程
现要对远程学习者对教育技术资源和使用情况进行了解，设计一个李克特量表，如下图所示： 一. 因子分析的定义
在现实研究过程中，往往需要对所反映事物、现象从多个角度进行观测。因此研究者往往设计出多个观测变量，从多个变量收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本虽然会为我们的科学研究提供丰富的信息，但却增加了数据采集和处理的难度。更重要的是许多变量之间存在一定的相关关系，导致了信息的重叠现象，从而增加了问题分析的复杂性。 因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合，将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标，以利于分析判定。用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的，代表各类信息的综合指标成为因子。因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标之间的联系，以较少几个因子反应原资料的大部分信息的统计方法。 二. 数学模型 Z i i1F1 i2^ i3F3 …im F m U i 乙为第i个变量的标准化分数；（标准分是一种由原始分推导出来的相对地位量数，它是用来说明原始分在所属的那批分数中的相对位置的。） F m为共同因子； m为所有变量共同因子的数目； U为变量Z的唯一因素； i个变量与第im为因子负荷。（也叫因子载荷，统计意义就是第 m个公共因子的相关系数，它反映了第i个变量在第m个公共因子上的相对重要性也就是第m个共同因子对第i个变量的解释程
度。） 因子分析的理想情况，在于个别因子负荷im不是很大就是很小，这样每个变量才能与较少的共同因子产生密切关联，如果想要以最少的共同因素数来解释变量间的关系程度，则U彼此间不能有关联存在。 所谓的因子负荷就是因子结构中原始变量与因子分析时抽取出共同因子的相关，即在各个因子变量不相关的情况下，因子负荷.就是第i个原有变量和第m个因子变量间的相关系数，也就是Z在第m个共同因子变量上的相对重要性，因此，.绝对值越大则公共因子和原有变量关系越强。在因子分析中有两个重要指针：一为“共同性”，二为“特征值”。 所为共同性，也称变量共同度或者公共方差，就是每个变量在每个共同因子的负荷量的平方总和（一横列中所有因子负荷的的平方和），也就是个别变量可以被共同因子解释的变异量百分比，这个值是个别变量与共同因子间多元相关的平方。从共同性的大小可以判断这个原始变量与共同因子间的关系程度。如果大部分变量的共同度都高于0.8，则说明提取出的共同因子已经基本反映了各原始变量80%以上的信息，仅有较少的信息丢失，因子分析效果较好。而各变量的唯一因素就是1减掉该变量共同性的值，就是原有变量不能
探索性数据分析中的统计图形应用
万方数据
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万方数据
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统计与信息论坛 ［１１］贺宝龙，唐湘晋．广义线性混合模型在信度理论中的应用［Ｊ］．金融经济，２００８（２０）：８６—８７． ［１２］卢志义，刘乐平．广义线性模型在非寿险精算中的应用及其研究进展［Ｊ］．统计与信息论坛，２００７，２２（７）：２６—３１． ［１３］王济川，谢海义，姜宝法．多层统计分析模型一方法与应用［Ｍ］．北京：高等教育出版社，２００８． （责任编辑：郭诗梦） ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＬｉｎｅａｒＭｉｘｅｄＭｏｄｅｌｓｆｏｒＥｍｐｉｒｉｃａｌＲａｔｅｍａｋｉｎｇ ＫＡＮＧＭｅｎｇ－ｍｅｎｇ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＳａｔｉｓｔｉｃｓ，ＲｅｎｍｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｂｄｊｉｎｇ１００８７２，‰） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌｉｓｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔａｅｈｉｅｖｅｍｅｎｔｉｎｎｏｎ—ｌｉｒｅｉｎｓｕｒａｎｃｅａｃｔｕａｒｉａｌｓｄｅｎｅｅ．Ｔｈｅｒｅ０ｒｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ：ｌｉｍｉｔｅｄｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓｃａ＇ｅｄｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｇｒｅａｔｅｓｔａｃｃｕｒａｃｙｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙ．Ｌｉｍｉｔｅｄｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌｅｍｐｈａｓｉｚｅｓｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓ，ｗｈｉｌｅｇｒｅａｔｅｓｔａｃｃｕｒａｃｙｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌｅｍｐｈａｓｉｚｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｄｅｖｅｌｏｐｌｉｎｋｓｂｅｔｗｅｅｎｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｔｈｅｏｒｉｅｓｉｎａｃｔｕａｒｉａｌｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｌｉｎｅａｒｍｉｘｅｄｍｏｄｅｌｓｉｎｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ．Ｂｙｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙ，ｗｅｃａｎｓｅｅｔｈａｔｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｔｈｅｏｒｙｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇｒｉｓｋｈａｓｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｌｉｎｅａｒｍｉｘｅｄｍｏｄｅｌｓ．Ｓｏｗｅ∞ｎｕｓｅｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｌｉｎｅａｒｍｉｘｅｄｍｏｄｅｌｓｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｒａｔｅ．Ｋｅｙｗｎｍｓ：ｅｍｐｉｒｉｃａｌｒａｔｅｍａｋｉｎｇ；ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｌｉｎｅａｒｍｉｘｅｄｍｏｄｅｌｓ；ｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｔｈｅｏｒｙ （上接第１７页） 参考文献： ［１］贾俊平，何晓群，金勇进．统计学［Ｍ］．北京：中国人民大学出版社，２００４：１－２． ［２］ＴｈｏｏＪＢ．Ａｐｉｃｔｕｒｅｉｓｗｏｒｔｈａｔｌｘ）ｕｓａｎｄｗ∞随Ｊ］．ＴｈｅＣｏｌｌｅｇｅＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓＪｏｕｒｎａｌ，１９９８，２９（５）：４０８－４１１． ［３］ＫｏｍＥｄｗａｒｄＬ，ＧｒａｕｂａｒｄＢａｒｒｙＩ．Ｓｃａｔｔｅｒｐｌｏｔｓ谢ｔ｝ｌｓｕｒｖｅｙｄａｔａ［Ｊ］．ＴｈｅＡｍｅｒｉｅ翘ａＳｔａｔｉｓｔｉｃｉａｎ，１９９８（１）：５８－６９． ［４］金勇进，邵军．缺失数据的统计处理［Ｍ］．北京：中国统计出版社，２００９：１—１９． ［５］ＤｉａｎｎｅＣｏｏｋ，ＳｗａｙｎｅＥｂ＿．ｂｏｒａｈＦ．Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅａｎｄｄｙｎａｍｉｃｇｒａｐｈｉｃｓｆｏｒｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：Ｓｐ咖ｇｅｒ，２００７：４７—６２． ［６］ＳｕｓａｎＨｉｎｋｉｍＨ．ＬｏｃｋＯｈ，ＦｒｉｔｚＳｃｈｅｕｒａｎ．ＩｎｖｅｒｓｅｓａｍｐｌｉｎｇｄｅｓｉｇｎＭｇｏｒｉｔｈｍｓ［Ｊ］．ＳｕｒｖｅｙＭｅｔｌｘｘｌｏｌｏｇｙ，１９９７，２３（１）：１１—２１． ｄａｔａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ：８０盯ｌｅｔｈｅｏｒｙａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｉｎｖｅｒｓｅｓａｍｐｌｉｎｇ［７］ＲａｏＪＮＫ，ＳｃｏｔｔＡＪ，ＢｅｎｈｌｎＥ．Ｕｎｄｏｉｎｇ００ｍｐｌｅｘ ｓｕｒｖｅｙ ［Ｊ］．ＳｕｒｖｅｙＭｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ，２００３，２９（２）：１０７—１２８． （责任编辑：王南丰） ＩＳＳＵＥＳｏｎｔｈｅＥｘｐｌｏｒａｔｏｒｙＤａｔａＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＣｏｍｐｌｅｘＳｕｒｖｅｙＤａｔａ ＸＩＥＪｉａ－ｂｉｎ。ＪＩＮＹｏｎｇ－ｊｉｎ （ＳｃｈｏｄｏｆＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＲｅｎｍｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７２，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｅｄｉｎａｃｏｍｐｌｅｘｓｕｒｖｅｙｈａｖｅｓｏｍｅａｄｄｉｔｉｏｎａｌｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｏｒｄｉｎａｒｙｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｇｒａｐｈｉｃｓｔｈａｔｉｇｎｏｒｅｔｈｅｓｅｆｅａｔｕｒｅｓ ｂｅｍｉｓｌｅａｄｉｎｇ０１＂ｈａｒｄｔｏｉｎｔｅｒｐｒｅｔ．Ｗｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｈｅｓｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄｃａｎ ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｅｆｅａｔｕｒｅｓ，ｈｏｗｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄ０１１ｓｏｍｅｍｏｄｉｆｉｅｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｇｒａｐｈｉｃｓ．。 Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｌｅｘｓｕｒｖｅｙ；ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｇｒａｐｈｉｃｓ；ｓａｍｐｌｅｗｅｉｇｈｔｓ；ｍｉｓｓｉｎｇｄａｔａ；ｒｅ——ｓａｍｐｌｉｎｇ 万方数据
实验生理探索性实验
大蒜对小白鼠血糖的影响作用的实验研究 【摘要】大蒜对糖代谢的作用在诸多动物实验中得到了证实①②③，大蒜中含有大蒜素实验表明，大蒜素能促进胰岛素的分泌因此有降血糖的作用。笔者在笨实验中通过给小白鼠喂食生大蒜，用分光光度发测定喂食前后家兔的血糖含量，以研究大蒜对血糖的作用。 【关键词】大蒜素小白鼠血糖 【正文】大蒜系百科植物的鳞茎，大蒜素是从大蒜球茎中分离出的一种化合物，其化学名为二烯丙基三硫化合物④。大量文献中提到大蒜可以促进胰岛素分泌，增加组织细胞对葡萄糖的吸收，提高人体葡萄糖的含量，迅速降低血糖水平。1仪器与试剂 1.1仪器分光光度计，注射器，微量加样器，研钵 1.2试剂显色剂（邻甲苯胺6ml、饱和硼酸溶液4ml、冰乙酸90ml），葡萄 糖标准应用液1mg/ml。⑤ 2方法与结果 取禁食12h的小白鼠1只，称重。眼眶后静脉丛取血40ul，离心去血清，供测定空腹血糖浓度。用研钵将大蒜研磨成汁，通过灌胃给小白鼠喂食大蒜。 分别于喂食后15min和30min后，各取40血ul，离心取血清，供测定血糖浓度。 定各管的吸光度值。计算全血分100ml所含葡萄糖的毫克数。正常血糖范围：70~100mg/dl。计算公式：血糖(mg/dl)=测定管光密度/标准管光密度*100 3实验结果讨论 【文献参考】 1Block E．et al．The chemistry of alkyl thiosulfate esters．8．(E,Z)-Ajoene:a potent antithrombotic agent from garlic．J Am Chem Soc 1984,106:8295 2Chi Ms.Effects of garlic products on Lipid metabolism in cholesterd-fed rats,Proc Soc Exo Biol Med 1982,171(2):174 3钱岳晟，徐定海，王崇行，沙大昌.大蒜对高血压患者血脂、血糖、血压作用的临床研究【J】.浙江中医学院学报，1999,23（4）：45-46. 4林青，乔竞原.大蒜素的药理与临床应用【J】.首都医药,2004,11(6):38-39 5莫书荣.实验生理科学【J】.科学出版社，2009:107-108
探索性空间数据分析
研究生课程探索性空间数据分析 杜世宏 北京大学遥感与GIS研究所
提纲 一、地统计基础 二、探索性数据分析
?地统计（Geostatistics）又称地质统计，是在法国著名统计学家Matheron大量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学分支。 它是以区域化变量为基础，借助变异函数，研究既具有随机性又具有结构性，或空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。凡是与空间数据的结构性和随机性，或空间相关性和依赖性，或空间格局与变异有关的研究，并对这些数据进行最优无偏内插估计，或模拟这些数据的离散性、波动性时，皆可应用地统计学的理论与方法。 ?地统计学与经典统计学的共同之处在于：它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。但地统计学区别于经典统计学的最大特点是：地统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。?地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。
? 1. 前提假设 –⑴随机过程。与经典统计学相同的是，地统计学也是在大量样本的基础上，通过分析样本间的规律，探索其分布规 律，并进行预测。地统计学认为研究区域中的所有样本值 都是随机过程的结果，即所有样本值都不是相互独立的， 它们是遵循一定的内在规律的。因此地统计学就是要揭示 这种内在规律，并进行预测。 –⑵正态分布。在统计学分析中，假设大量样本是服从正态分布的，地统计学也不例外。在获得数据后首先应对数据 进行分析，若不符合正态分布的假设，应对数据进行变换，转为符合正态分布的形式，并尽量选取可逆的变换形式。
探索性调研、描述性调研、解释性调研举例
就探索性调研、描述性调研、解释性调研各列举一例，给出相应的实例，国内或国外的实例均可 探索性调研（目的：认识所面临的问题及性质；本质：了解有什么）： 项目名称：2008-2010年西部园丁项目评估 行业名称：公益项目评估 研究目的：通过对西部园丁项目的目标受众的研究，对西部园丁项目的优势、试试效果、社会影响力进行判定和评价；检查西部园丁项目的执行质量，找出实施过程中遇到的困难和问题，探寻项目的局限点和可改进之处。 研究方法： 1、深度访谈和焦点小组座谈会，深入挖掘西部五省区15个学校的校长和教师受训情况和效果； 2、通过CATI电话访问和邮寄自填问卷两种方式，采用半结构式问卷，对632位受训教师和校长进行访问。 成果展示：本次评估采用柯克帕特里克四级别培训评估方法，对西部园丁项目的实施过程及效果进行了评估。评估结果显示，西部园丁项目是一项针对西部乡村教师的特色专业培训项目，满足了西部乡村教育者对教育新理念新方法的追求，提升了西部乡村实际教育水平，在一定范围内提升了区域教育水平的发展。 描述性调研（目的：描述市场状态和特征；本质：知道是什么）： 爱慕产品满意度调查 客户名称：北京爱慕内衣有限公司 研究目的：核心目的：爱慕客户满意度调查 研究需要解决的主要问题：
1．服务谁：爱慕会员是什么人？ 2．满意度：爱慕导购服务的满意度的现状如何，短板在哪里？ 3．谁不满：哪些人是爱慕“短板群体”，需要重点关注？ 4．比一比：各大区的会员对爱慕服务的满意度如何？ 5．怎么改：如何改进爱慕顾客服务？ 研究方法： 整体项目流程分为四大核心阶段： 阶段一指标系统确立：陪同购物+内部深访+二手资料 阶段二满意度评估：电话访问 阶段三问题诊断：不满意消费者深访 阶段四解决方案探讨：DPR会议 局部成果展示： 1.发现的问题 2.研究建议 因果性调研（目的：确定并解释变量因果关系；本质：认识为什么）：项目名称：评价“TDA车体广告有效性研究” 调研目标：做车体广告，将引起认知度的变化是多少？
SPSS探索性因子分析的过程
S P S S探索性因子分析的 过程 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
现要对远程学习者对教育技术资源和使用情况进行了解，设计一个李克特量表，如下图所示： 一．因子分析的定义 在现实研究过程中，往往需要对所反映事物、现象从多个角度进行观测。因此研究者往往设计出多个观测变量，从多个变量收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本虽然会为我们的科学研究提供丰富的信息，但却增加了数据采集和处理的难度。更重要的是许多变量之间存在一定的相关关系，导致了信息的重叠现象，从而增加了问题分析的复杂性。 因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合，将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标，以利于分析判定。用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的，代表各类信息的综合指标成为因子。因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标之间的联系，以较少几个因子反应原资料的大部分信息的统计方法。 二．数学模型 Z为第i个变量的标准化分数；（标准分是一种由原始分出来的，它是用来说明原始分i 在所属的那批分数中的相对位置的。）
m F 为共同因子； m 为所有变量共同因子的数目； i U 为变量i Z 的唯一因素； im α为因子负荷。（也叫因子载荷，统计意义就是第i 个变量与第m 个公共因子的相关 系数,它反映了第i 个变量在第m 个公共因子上的相对重要性也就是第m 个共同因子对第i 个变量的解释程度。） 因子分析的理想情况，在于个别因子负荷im α不是很大就是很小，这样每个变量才能与较少的共同因子产生密切关联，如果想要以最少的共同因素数来解释变量间的关系程度，则i U 彼此间不能有关联存在。 所谓的因子负荷就是因子结构中原始变量与因子分析时抽取出共同因子的相关，即在各个因子变量不相关的情况下，因子负荷im α就是第i 个原有变量和第m 个因子变量间的相关系数，也就是i Z 在第m 个共同因子变量上的相对重要性，因此，im α绝对值越大则公共因子和原有变量关系越强。在因子分析中有两个重要指针：一为“共同性”，二为“特征值”。 所为共同性，也称变量共同度或者公共方差，就是每个变量在每个共同因子的负荷量的平方总和（一横列中所有因子负荷的的平方和），也就是个别变量可以被共同因子解释的变异量百分比，这个值是个别变量与共同因子间多元相关的平方。从共同性的大小可以判断这个原始变量与共同因子间的关系程度。如果大部分变量的共同度都高于，则说明提取出的共同因子已经基本反映了各原始变量80%以上的信息，仅有较少的信息丢失，因子分析效果较好。而各变量的唯一因素就是1减掉该变量共同性的值，就是原有变量不能被因子变量所能解释的部分。 所谓特征值，是每个变量在某一共同因子的因子负荷的平方总和（一直行所有因子
《探索性数据分析》测验试卷参考答案
《探索性数据分析》测验试卷 班级： 姓名： 学号： 1.（15分）你所知道的数据类型有哪些？请至少举出四种，并说明这 些数据类型的特点。 2.（共15分）（1）. 请叙述矩估计和极大似然估计的定义。 （2）. 设总体X ～),(2σμN ，n X X ???,1为来总体的样本，求使 05.0)(=>t X P 的点t 的极大似然估计。 解： 假设)(?Φ为标准正态分布的分布函数，则， )(1)(1)(σμ -Φ-=≤-=>t t X P t X P 由已知可得，95.0)( =-Φσμt . 令05.0t 为标准正态分布的上侧0.05分位数，则05.0t t =-σμ. 于是，由极大似然估计的不变性可知，t 的极大似然估计为，n S t X t ??05.0+=,其中∑==n i i X n X 11, ∑=-=n i i n X X n S 1 2)(1?. （3）. 矩估计唯一吗？是，请证明；否，请举反例。 答： 矩估计不唯一，例如泊松分布均值的估计。具体的说，假设总体X 服从参数为λ的泊松（Poisson ）分布,由于λ==)()(X Var X E ，故由 矩估计法知： X =1?λ，∑=-=n i i X X n 1 22)(1?λ都可作为参数λ的矩估计量， 然而样本均值是总体均值的无偏估计，且比样本二阶中心矩的阶数低，故优先选取样本均值作为参数的矩估计.
3. （10分）设X 和Ｙ的方差都存在，证明 2|cov(,)|()()X Y Var X Var Y ≤?. 解：（该题是证明相关系数介于-1,1之间的理论依据，所以其实严格来讲由相关系数的取值范围来推得这个命题的做法是错误的）。令X EX μ=，Y EY μ=，t 为任一实数，则0)]()[(2≥-+-Y X Y t X μμ，由积分 的性质可知 0)]()[(2≥-+-Y X Y t X E μμ，另一方面， VarY t Y X tCov VarX Y E t Y X tE X E Y t X E Y Y X X Y X 22222),(2)()])([(2)()]()[(++=-+--+-=-+-μμμμμμ 上式为t 的二次函数，故 0)()(4)],([42≤-Y Var X Var Y X Cov ，得证. 4. （20分）已知Ｔ与Ｃ独立，且,X T C =∧()I T C δ=≤，设T 与C 的分布函数分别为F 和G ，已知{(,)}0E m T θ=，其中m(.)为已知函数，假设观察样本为11,,,,n n X X δδ???,???，试证明： （1）{(,)}01()E m T G T δ θ=- （2）请用观察样本给出θ的一个合适估计。 （1）证明： 利用条件期望的性质可得： 0)],([]|[)(1),(]|),()(1[)},()(1{==? ?????-=??????-=-θδθθδθδT m E T E T G T m E T T m T G E E T m T G E （2）解： 由（1）可知 0),()(1=? ?????-θδX m X G E <1> 于是，我们可以用估计方程方法给出θ的一个估计。上式的样本类似为 ∑=-n i i i i X m X G n 1),() (11θδ <2> 令0),() (111=-∑=n i i i i X m X G n θδ,由该方程解出来的估计θ?称为估计方程估
《探索性数据分析》测验试卷参考答案
《探索性数据分析》测验试卷 班级：姓名：学号： 1.（15分）你所知道的数据类型有哪些？请至少举出四种，并说明这些数据类型的特点。 2.（共15分）（1）. 请叙述矩估计和极大似然估计的定义。 （2）. 设总体X～) , (2 σ μ N，n X X???, 1 为来总体的样本，求使05 .0 ) (= >t X P的点t的极大似然估计。 解：假设)(? Φ为标准正态分布的分布函数，则， ) ( 1 ) ( 1 ) ( σ μ - Φ - = ≤ - = > t t X P t X P 由已知可得，95 .0 ) (= - Φ σ μ t. 令 05 .0 t为标准正态分布的上侧0.05分位 数，则 05 .0 t t = - σ μ. 于是，由极大似然估计的不变性可知， t的极大似 然估计为， n S t X t? ? 05 .0 + =,其中∑ = = n i i X n X 1 1, ∑ = - = n i i n X X n S 1 2 ) ( 1 ?. （3）. 矩估计唯一吗？是，请证明；否，请举反例。 答：矩估计不唯一，例如泊松分布均值的估计。具体的说，假设总体X服从参数为λ的泊松（Poisson）分布,由于λ = =) ( ) (X Var X E，故由
矩估计法知： X =1?λ，∑=-=n i i X X n 1 22)(1?λ都可作为参数λ的矩估计量， 然而样本均值是总体均值的无偏估计，且比样本二阶中心矩的阶数低，故优先选取样本均值作为参数的矩估计. 3. （10分）设X 和Ｙ的方差都存在，证明 2|cov(,)|()()X Y Var X Var Y ≤?. 解：（该题是证明相关系数介于-1,1之间的理论依据，所以其实严格来讲由相关系数的取值范围来推得这个命题的做法是错误的）。令X EX μ=，Y EY μ=，t 为任一实数，则0)]()[(2≥-+-Y X Y t X μμ，由积分 的性质可知 0)]()[(2≥-+-Y X Y t X E μμ，另一方面， VarY t Y X tCov VarX Y E t Y X tE X E Y t X E Y Y X X Y X 22222),(2)()])([(2)()]()[(++=-+--+-=-+-μμμμμμ 上式为t 的二次函数，故 0)()(4)],([42≤-Y Var X Var Y X Cov ，得证. 4. （20分）已知Ｔ与Ｃ独立，且,X T C =∧()I T C δ=≤，设T 与C 的分布函数分别为F 和G ，已知{(,)}0E m T θ=，其中m(.)为已知函数，假设观察样本为11,,,,n n X X δδ???,???，试证明： （1）{(,)}01()E m T G T δ θ=- （2）请用观察样本给出θ的一个合适估计。 （1）证明： 利用条件期望的性质可得： 0)],([]|[)(1),(]|),()(1[)},()(1{==? ?????-=??????-=-θδθθδθδT m E T E T G T m E T T m T G E E T m T G E （2）解： 由（1）可知
探索性数据分析
研究生课程论文 课程名称：探索性数据分析 论文题目：同时描述两个变量的案例分析 ——基于JMP软件姓名： 学号： 课程老师
本次将主要对第四章的同时描述两个变量进行简单地案例分析，这章主要将数据划分分两类：定类变量（建模中包括定名型和定序型）以及连续变量。在两个变量关系的研究中，我们需要分析上述两类变量的三种组合：两个定类变量、两个连续变量、连续变量和定类变量各一个。本章中，我们将会学习上述三种成对二元数据的几种常见分析方法。 共同变化描述：两个定类变量 主要通过初识二元分布图、马赛克图、列联表描述 共同变化描述：两个连续变量 主要通过两个连续变量的分布、散点图、相关系数矩阵描述 两组比较：一个连续变量，一个定类变量 主要通过单因子分析描述 案例分析 背景：高血压仍然是美国人的主要健康问题。数据表（NHANES）包含了来自于2005年美国对大量人群调查所得到的数据。在该案例分析中，我们只关注一下变量：RIAGENDR:受调查者的性别 RIDAGEYR:受调查者的年龄（单位：年） RIDRETH1：受调查者的种族或民族背景 BMXWT:受调查者的体重（单位：千克） BPXPLS:受调查者的静息脉率 BPXSY1：受调查者的收缩压（最高值以BP为单位） BPXD1：受调查者的舒张图（最小值以BP为单位）
a、绘制收缩压与年龄的散点图。在这个样本中，血压会随着人们的年龄发生什么样的变化？ 绘制的散点图如下： 二元拟合，以“RIDAGEYR”拟合“BPXSY1” 线性拟合 BPXSY1 = 101.87455 + 0.4873796*RIDAGEYR 拟合汇总 R 方0.333854 调整 R 方0.333754 均方根误差15.37906 响应均值119.0438 观测数（或权重和）6668 方差分析 源自由度平方和均方 F 比 模型 1 790155.2 790155 3340.819 误差6666 1576612.0 237 概率>F 校正总和6667 2366767.2 <.0001* 参数估计值 项估计值标准误差t 比概率>|t| 截距101.87455 0.35172 289.65 <.0001* RIDAGEYR 0.4873796 0.008432 57.80 <.0001* 图1 散点图 从上图可以看出，散点大部分都在红色拟合线附近，但散点呈现的形态与一条理想的直线的关系却相差甚远。在本例中R2为0.33，说明拟合效果较差，血压和年龄之间的关系不是很明显。