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PPT,a clickto unlimitedpossibilities汇报人PPTC ON TE NT SPARTONEPART TWO拟合优度检验拟合优度检验拟合优度检验拟合优度检验的应用广泛应用是一种统计方的目的判断的方法包括于社会科学、经法,用于评估模型是否适合卡方检验、F检济学、医学等领模型预测值与描述数据,以验、R方检验等域,用于评估模型预测的准确性实际值之间的及模型预测的和可靠性差异程度准确性拟合优度检验是检验模型拟合目的判断模型是否适合数据,程度的一种方法是否具有预测能力意义有助于选择合适的模型,应用广泛应用于经济学、社会学、心理学等领域提高预测精度l检验模型拟合程度l判断模型是否适用于数据l比较不同模型的拟合效果l评估模型预测准确性PART THREE原理比较实际观测值与理论期望步骤计算卡方值、自由度、p值值的差异添加标题添加标题添加标题添加标题应用用于检验分类变量之间的独结果解释p值小于显著性水平,立性拒绝原假设,认为两个变量之间存在关联原理基于秩步骤计算两优点不受样缺点当样本应用常用于和检验,用于个样本的秩和,本分布的影响,量较大时,检医学、生物学检验两个样本比较其大小,适用于小样本验效能较低等领域的研究是否来自同一得出检验结论数据中,检验两组总体数据的差异性原理比较两组数据的秩和,判断两组数据是否来自同一总体步骤计算两组数据的秩和,比较两组数据的秩和是否相等适用范围适用于两组数据,且数据量较小注意事项斯皮尔曼秩检验的假设检验是基于秩和的,因此不受数据分布的影响,但需要满足一定的条件,如数据量较小等皮尔逊相关系数检验方法计算适用条件两个变结果解释相关系用于衡量两个变量数接近1或-1表示皮尔逊相关系数,量均为连续变量,强相关,接近0表之间的线性关系强且服从正态分布判断其显著性示无相关或弱相关度PART FOUR确定研究问题明确研究目的和研究对象设计数据收集工具如问卷、访谈、观察等收集数据通过数据收集工具获取数据整理数据对收集到的数据进行整理、清洗和编码,确保数据的准确性和完整性确定研究问题和目标选择合适的模型类型设定模型参数和变量估计模型参数和变量检验模型的拟合优度调整模型参数和变量,直至达到满意的拟合优度确定拟合优度计算拟合优度比较拟合优度解释拟合优度指标根据指标值指标如R方、指标根据模指标与理论解释模型的拟合调整R方、AIC、型估计结果和值或参考值进效果,如R方越BIC等实际观测值计行比较,判断大,表示模型拟算模型拟合效果合效果越好确定模型选择合估计参数利用样计算拟合优度使用判断结果根据拟合优拟合优度指标(如R方、度指标判断模型是否拟适的模型进行拟合本数据估计模型参调整R方等)评估模型合良好,是否需要调整数拟合效果模型或重新选择模型PART FIVEl检验模型拟合度判断模型是否符合数据分布l预测未来趋势通过拟合优度检验预测未来数据变化l检验假设检验假设是否成立,如线性回归模型、方差分析等l评估模型性能评估模型预测准确性,如R平方值、调整R平方值等检验经济模型评估经济模型的拟合程度,判断其准确性预测经济趋势利用拟合优度检验,预测未来经济走势政策评估评估经济政策的效果,为政策制定提供依据风险评估评估经济风险,为风险管理提供参考l研究社会现象通过拟合优度检验,可以检验社会现象是否符合某种理论或模型l评估社会政策通过拟合优度检验,可以评估社会政策的效果和影响l分析社会问题通过拟合优度检验,可以分析社会问题的原因和影响因素l预测社会趋势通过拟合优度检验,可以预测社会趋势和变化评估模型预测准确性比较不同模型预测效果确定最佳模型参数预测疾病发展趋势PART SIX数据的准确性确保数据是数据的及时性确保数据是最正确的,没有错误或遗漏新的,没有过时或过时的数据数据的完整性确保所有数数据的稳定性确保数据在多次测量中保持稳定,没有大的据都被收集和记录波动或变化模型假设需要具有可解释性模型假设需要具有可预测性模型假设需要符合实际数据模型假设需要具有稳定性情况识别多重共线性通过相关系数矩影响多重共线性可能导致模型参阵或方差膨胀因子(VIF)等方法数估计不准确,增加模型误差识别添加标题添加标题添加标题添加标题处理方法剔除不重要的变量、使避免方法在模型建立前,对数据用岭回归、LASSO回归等方法进行预处理,如标准化、中心化等,以减少多重共线性的影响样本量样数据分布异常值重复测量缺失值检验方法本量过小可数据分布对异常值可重复测量缺失值可的选择能导致检验拟合优度检结果不准确,验结果有重能导致检可能导致能导致检根据数据过大可能导要影响,需验结果不检验结果验结果不分布和研致计算复杂要选择合适准确,需不准确,准确,需究目的选度增加的检验方法要剔除或需要剔除要处理或择合适的处理或处理剔除检验方法汇报人PPT。