探索性数据分析

1、2004-3-10,Exploratory Factor Analysis & SPSS Application,1,心理学研究方法第十三章演示,数据简化技术 探索性因素分析及SPSS应用 Data Reduction Technique Exploratory Factor Analysis & SPSS Application凤 四 海 blueskyswnu.edu.cn,2004-3-10,Exploratory Factor Analysis & SPSS Application,2,提 纲,第一节 因素分析原理概述 一、因素分析基本原理 二、因素分析模型及条件 三、SPSS因素分析功能选项 第二节 因素分析的步骤 一、数据适当性考察和因素数确定二、求解因素模式三、因素的解释和命名因子旋转 第三节 斜交旋转和因子。

2、第28卷第1期2007年1月 环 境 科 学ENVIRONMENTAL SCIENCEV0128No1Jan，2007长江口水域富营养化特性的探索性数据分析柴超12”，俞志明，宋秀贤1，沈志良1(1中国科学院海洋研究所海洋生态与环境科学重点实验室，青岛266071；2中国科学院研究生院，北京 100039；3莱阳农学院青岛市现代农业质量与安全工程重点实验室，青岛 266109)摘要：根据2004年2、5、8、11月长江口及邻近海域的调查结果，选择8个与富营养化有关的特征参数，包括营养盐浓度(N听、N瞄、P03一、rN、11P)、化学耗氧量、叶绿素a浓度和浮游植物细胞丰度等，应用探索性数据分析方。

3、探索性因素分析及SPSS应用,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。因子分析的核心作用：探索结构、简化数据,因素分析的的作用,英国统计学家Moser Scott在1961年对英国157个城镇发展水平进行调查时，原始测量的变量有57个，而通过因子分析发现，只需要用5个新的综合变量（它们是原始变量的线性组合），就可以解释95%的原始信息。对问题的研究从57维度降低到5个维度，因此可以进行更容易的分析。,因子分析的一个降维例子,因子分析有两个核心。

4、基于GIS的气象数据探索性分析徐 灏 郑逸璇 朱仁杰 周嘉艺（武汉大学 遥感信息工程学院 湖北 武汉 430079）摘 要： 介绍使用探索性数据分析方法对气象数据进行分析，从而揭示数据中所隐含的信息。对探索性分析方法进行介绍；对气象数据库的建立流程与方法进行介绍；介绍使用ArcGIS和GeoDa对气象数据进行探索性分析的方法及分析结果。关键词： 气象数据库；探索性分析方法；统计建模中图分类号：O212 文献标识码：A 文章编号：16717597（2012）0620025-030 引言近年来，我国气象灾害频发。气温、降雨量的异常变化与气象灾害是息息相关的。通。

5、探索性因素分析,检验问卷的结构效度,现在我用一个测验来测自己某种心理特征，我会关心：,这个测验能测到我想测的东西吗？ 效度 这种心理特征都包含了哪些心理成分？ 结构 它在多大程度上能测到我想测的特质 结构效度,探索性因素分析用来做什么？,它用于检验问卷的结构效度 什么是结构效度？ 测验能够测到某种心理结构和特质的程度。 结构是指用来解释行为的理论框架或心理特质 “我们假设的结构是不是真的存在”？ 结构效度的验证,如何验证结构效度？,根据文献、前人的研究结果、实际经验建立假设的结构（定义特质、确定维度）根据假设的。

6、探索性数据分析及 R 语言的实现（ 作者：詹学朋 ）摘要：探索性数据分析是数据分析一个重要阶段，应当得到足够重视。本文前部分回顾了探索性数据分析的历史，论述了探索分析的必要性和内容。后半部分先简要介绍了 R 语言，再重点介绍 R 语言在探索性数据分析中的应用。关键字：探索性数据分析；R 语言；数据分析；图形文章索引：1. 探索性数据分析的简要介绍2. 探索性数据分析的必要性和意义3. 探索分析的内容和考察方法3.1 探索分析的内容3.2 探索分析的考察方法4. R 语言的简介5. R 语言的探索性分析功能5.1 主要分析工具5.2 单变量数据。

7、第 34 卷 第 12 期2009 年 12 月武 汉 大 学 学 报 信 息 科 学 版Geomatics and Information Science of Wuhan UniversityVol. 34 No. 12Dec. 2009收 稿 日 期 :2009210217。项 目 来 源 :国 家 973 计 划 资 助 项 目 (2006CB701304) ;国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 (60601082) 。文 章 编 号 :167128860 (2009) 1221502205 文 献 标 志 码 :A探 索 性 数 据 分 析 在 土 地 利 用 数 据 分 析 中 的 应 用高 文 秀 1 朱 俊 杰 1 侯 建 光 1(1 武 汉 大 学 测 绘 遥 感 信 息 工 程 国 家 重 点 实 验 室 ,武 汉 市 珞 喻 路 129。

8、2007年4月 第29卷第2期 当 代 经 济 管 理 CONTEMPORARY ECONOMY&MANAGEMENT Apr2007 Vo129 NO2 一理论研究 Theories Research 探索性空间数据分析模型研究 张学良 (上海财经大学财经研究所，上海200433) 【摘要】探索性空间数据分析是空间经济计量学的一个重 要领域，解释与空间位置相关的空间依赖、空间关联或空 间自相关现象，目前在国内外的应用也越来越广泛。本文 就探索性空间数据分析模型进行了综合介绍，并分析了其 在未来的应用前景。 【关键词】探索性空间数据分析；空间自相关；空间关联 【中图分类号】P224o 文献标识码】A 【。

9、探索性数据分析工具来源：互联网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 视图中的进行选取对象操作，则在所有视图中被 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、Voronoi 地图、 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。

10、发掘地图背后的秘密讲座人：王珏wangjuelreis.ac.cn探析ArcGIS 空间统计 工具内容提要 什么是空间统计学 为什么要用空间统计 空间统计学基础 空间统计工具简介年收入大于 20万的家庭分布有何模式？什么是空间统计学年收入大于 20万的家庭占总数的百分比？哪里是高收入人群聚居的热点区域？年收入大于 20万的家庭分布在哪些地方？分析分析传统的统计学地图可视化空间统计学空间统计学什么是空间统计学 制图和传统数理统计的强化和补充 用于： 发现数据的空间分布模式、趋势、过程和空间关联 对人文、社科、经济类数据做研究分析聚类分布随。

11、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：。

12、探索性数据分析,Exploratory Data Analysis(EDA),第一章 导 言,一、问题的提出1962年发表The Future of Data Analysis，做了奠基性的工作 。 Exploratory Data Analysis成为探索性数据分析(EDA)的第一个正式出版物。1983年出版的Understanding Robust and Exploratory Data Anolysis，本书是它的翻译与发展。,第一章 导 言,二、定义探索性数据分析是对调查、观察所得到的一些初步的杂乱无章的数据，在尽量少的先验假定下进行处理，通过作图、制表等形式和方程拟合、计算某些特征量等手段，探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。,第一。

13、http:/www.augurit.com/html/1253776597812.jsp探索性数据分析工具来源：互联网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 视图中的进行选取对象操作，则在所有视图中被 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、Voronoi 地图、 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，A。

14、探索性数据分析2,SPLUS培训 2006.7 主讲人:杨晋浩,探索性数据分析,描述性统计量及其应用 借助图形的数据探索 分类变量的描述及应用 异常点和缺失数据 统计检验及应用,分类变量的描述及应用,规范化问题 数据概化 交叉表 信息提升,分类变量的描述及应用,上海股市03年5月14日部分交易数据。包括：证券代码，价格，省份，股本类别和涨幅。其中股本类别划分：以1亿、10亿为界，分为大盘2，中盘1，小盘0。 两个分类数据SF,gblb,分类变量的概述（部分）,* Summary Statistics for data in: s030514 *$“Factor Summaries“:SF gblb 2602622733253。

15、描述统计方法,韩猛,一、制表方法-列联表 (contingency table),表格是最常用的表达方式之一，我们以一个例子来说明表格是如何描述数据的 例2.1（Titanic.txt,Titanic.sav) 这是著名的泰坦尼克号油轮的海难数据，包含4个定性变量（1）舱位等级：分为1st(一等舱）、2nt(二等舱）、3rd(三等舱)、船员(crew)四个水平；(2)性别(sex)：男性（Male)、女性（Female)两个水平；(3)年龄：儿童(Child)、成人(Adult)两个水平；(4)是否生还（Survived):分为否(No)、是(Yes)两个水平,二、图描述方法,条形图(bar chart, bar plot, bar graph) 用来描述那些。

16、 1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。

17、探索性数据分析（EDA）,EDA的提出,1977年，美国统计学家John W. Tukey出版了探索性数据分析一书，引起了统计学界的关注。该书指出了统计建模应该结合数据的真实分布情况，对数据进行分析，而不应该从理论分布假定出发去构建模型。EDA重新提出了描述统计在数据分析中的重要性，它为统计学指明了新的发展方向和数据相结合。,EDA的定义,探索性数据分析是对调查、观测所得到的一些初步的杂乱无章的数据，在尽量少的先验假定下进行处理，通过作图、制表等形式和方程拟合、计算某些特征量等手段，探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。,EDA。

18、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。

19、科学方法是通向绝对知识或真理的唯一入口,描述统计,推断统计,一、新旧知识的联系,二、数据分析的宏观概念图？,1 收集数据,2 描述统计,3 推断统计,宏观概念图,描述统计目录,ONE1 描述统计的实质 TWO2 描述分布 THREE3 描述关系 FOUR4 线性关系,一、什么是数据？,数据是指由变量组成的个体的许多信息。 变量指个体的特定属性。,二、描述统计的实质,描述统计,一个变量,二个变量,描述分布,描述关系,三、检验分布,变量：类别变量和数值变量,四、检验关系,一些例子,1.在某一标准化的测验中性别与得分的关系？ 2.婴儿睡眠时的光线类型与是否是近。