SPSS中异常值检验的几种方法介绍.docVIP

SPSS中异常值检验的几种方法介绍 方法具体如下所示： 离群值（箱图／探索）.值与框的上下边界的距离在1.5倍框的长度到3倍框的长度之间的个案。框的长度是内距。 极端值（箱图）.值距离框的上下边界超过3倍框的长度的个案。框的长度是内距 在回归模型诊断里面，一般称预测值与实际值的偏差为残差,残差有几种表示方法:标准化残差, 学生化残差等等，按照需要取一种残差，再按照某种标准取一个阀值来限定异常点，只要那个点的残差大于阀值，就可以认为它是异常点。 SPSS14之后新功能? SPSS Data Validation能帮助您轻松地探察多个异常值，以便您可以进一步检验并确定是否把这些观测包括在您的分析中。SPSS Data Validation异常探察程序能够基于与数据集中相似观测的偏离探察异常值，并给出偏离的原因。它使您可以通过创建新变量来标识异常值。 标签： 市场研究? 研究方法? 经营分析? 分类： 经营分析 2009-11-24 18:59 ??? 这段时间太忙了，一直没有静下心来。积攒了几个朋友的问题，现在来回答或介绍一些，今天先谈谈时间序列(Time-Series Forecasting)的预测问题！ 预测：是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测，是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究，简单地说就是指从已知事件测定未知事件。 为什么要预测呢，因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后，人们可以在目前为它的到来做好准备，通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果，并通过对后果的分析来确定目前的决策，力争使目前的决策获得最佳的未来结果。 我们进行预测的总的原则是：认识事物的发展变化规律，利用规律的必然性，是进行科学预测所应遵循的总的原则。 这个总原则实际上就是事物发展的 1-“惯性”原则——事物变化发展的延续性； 2-“类推”原则——事物发展的类似性； 3-“相关”原则——事物的变化发展是相互联系的； 4-“概率”原则——事物发展的推断预测结果能以较大概率出现，则结果成立、可用； 时间序列预测主要包括三种基本方法： 1-内生时间序列预测技术；2-外生时间序列预测技术；3-主观时间序列预测技术； 当然今天我们主要讨论内生时间序列预测技术——也就是只关注时间序列的下的预测问题！ 从数据分析的角度来考虑，我们需要研究： 序列是否在固定水平上下变动？ 此水平是否也在变动？ 是否有某种上升或下降的趋势呢？ 是否存在有季节性的模式？ 是否季节性的模式也在变更呢？ 是否存在周期性规律和模式？ 时间序列有一明显的特性就是记忆性(memory)，记忆性系指时间数列中的任一观测值的表现皆受到过去观测值影响。时间序列主要考虑的因素是： 长期趋势(Long-term trend)? 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。 时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)。 季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动，呈现重复性行为的序列。 季节性变动通常和日期或气候有关。 季节性变动通常和年周期有关。 周期性变动(Cyclical variation) 相对于季节性变动，时间序列可能经历“周期性变动”。 周期性变动通常是因为经济变动。 随机影响(Random effects) 预测技术主要包括两大类： 指数平滑方法（Exponential smoothing models）： ??? 描述时间序列数据的变化规律和行为，不去试图解释和理解这种变化的原因。例如：您可能发现在过去的一年里，三月和九月都会出现销售的高峰，您可能希望继续保持这样，尽管您不知道为什么。 ARIMA模型： ??? 描述时间序列数据的变化规律和行为，它允许模型中包含趋势变动、季节变动、循环变动和随机波动等综合因素影响。具有较高的预测精度，可以把握过去数据变动模式，有助于解释预测变动规律，回答为什么这样 标签： 市场研究? 研究方法? 经营分析? 分类： 经营分析 2009-12-02 15:35 ??? 本想早点完成这个时间序列的主题，但最近一直非常多的事情，又耽搁了这么长时间。朋友们问的问题没有收尾总是不好，抓紧时间完成吧。 ??? 因为，后天要参加中国电信集团的一个EDA论坛，要仔细准备发言稿！在交流的过程中，发现大家都对预测问题非常关注，尤其是数据挖掘领域，有时候分类问题与预测问题在表达上区分不开，有时候分类就是预测，比如通过判别分析、C5.0规则或Logistics回归进行监督类建模，得到的结论说该客户是什么类别等级，似乎也可以说是预测；当然，如果能够预测该消费者什么时候流失，也就是进行了分类；这样说吧，其实有时候并不需要严格