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统计学中数据分类的判别方法
fisher
判别法的判断
规则
答:
Fisher判别法是一种线性判别方法,它基于投影的概念,将高维数据投影到低维空间中,以便进行分类
。这种方法最早由英国统计学家Ronald Fisher提出,因此得名Fisher判别法。Fisher判别法的判断规则如下:1.计算投影向量:首先,我们需要找到一个投影向量,将高维数据投影到低维空间中。这个投影向量可以通过求解广...
什么叫
判别
式
答:
判别
式(Discriminant)是数学和
统计学中
的一个概念,用于在分类问题中
判断
样本属于哪个类别。在机器学习和模式识别领域,判别式是一种用于
分类的
函数或算法,它通过对输入
数据
进行分析和特征提取,将数据分为不同的类别。判别式的目标是找到一个决策边界或决策函数,使得不同类别的样本在特征空间中被有效地...
fisher
判别
分析与
距离判别分析的
区别
答:
1、建立模型的方式不同
。Fisher判别分析是一种基于统计学原理的线性分类方法,通过寻找最佳投影方向,将原始特征空间映射到一个新的低维度特征空间中,并在新的特征空间中寻找一个最优决策面来进行分类。
距离判别分析
是一种基于距离度量的分类方法,通过计算不同样本之间的距离来确定分类决策。2、对数据分布...
5种常用
的统计学方法
是什么?
答:
1、大量观察法
2、统计分组法
3、综合指标法
4、
时间数列分析法 5、指数分析法
统计学
通过几十个同类型
的数据
,用数学
的方法
建立
判别
模型,以判别...
答:
一般样本量大于30,可以算作大样本,这样
的
话,这一假设样本服从正态分布,你可以去95%的分位数作为“标准”,大于这个值的,认为“高”。
线性
判别
分析和二次判别分析
的
相同点
答:
用于解决多
分类
问题。线性
判别
分析是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳,这种方法使用
统计学
,模式识别和机器
学习方法
,试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合,以能够特征化或区分;二次判别分析是LDA的变体,允许
数据的
非线性分离。
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数据判别
分析
答:
距离判别 将距离
判别中的
算法编写成名为 discriminiant.distance 的函数,函数中,输入变量 TrnX1,TrnX2 分别表示 X1 类和 X2 类的训练样本,格式可以是矩阵、
数据
框,输入变量 TstX 是测试样本,格式是矩阵、数据框或向量,var.equal 是逻辑变量,TRUE 表示协方差阵相同,默认为不同,函数输出以...
常用
统计学方法
答:
②确定
数据
特征(是否正态分布等)和样本量大小;③ 正确
判断统计
资料所对应的类型(计量、计数和等级资料),同时应根据
统计方法的
适宜条件进行正确的统计量值计算;最后,还要根据专业知识与资料的实际情况,结合
统计学
原则,灵活地选择
统计分析方法
。统计方法
统计分类
1 计量资料的统计方法 分析计量资料的...
多元
统计分析
概述
答:
可采用 主成分分析、 因子分析、 对应分析 等
方法
。 多元
统计分析的
内容主要有: 多元数据图示法、 多元线性相关 与 回归分析、
判别
分析、 聚类分析、 主成分分析、 因子分析、 对应分析 及 典型相关分析 等。 多元数据是指具有多个变量
的数据
。如果将每个变量看作一个随机向量的话,多个变量形成的数据集将是一个...
统计学中
已知平均数,标准差,中位数,怎样
判别
分布形状?
答:
3倍标准差),位于均值加减3倍标准差以外的数值可视为异常值,因此,数据99%的分布范围是:85-3*12=49——85+3*12=121.注意:异常值的定义在不同情况下可不同,通常
数据的
合理分布范围可考虑:1倍标准差、2倍标准差、3倍标准差。从本题答案来看,显然考察的是1倍标准差,所以答案为97.
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