一组数据可以用多种统计学方法吗
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不同统计方法统计数量不相同,因为统计要求不一样
1、系统聚类分析:是一门多元统计分类法,根据多种地学要素对地理实体进行划分类别的方法。对不同的要素划分类别往往反映不同目标的等级序列,如土地分等定级、水土流失强度分级等。
2、相关分析:相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。
相关分析与回归分析之间的区别:回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系,以便用一个变量去预测另一个变量;相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性。相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。
3、回归分析:在统计学中,回归分析(regressionanalysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。
4、主成分分析:主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA),是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分
1、系统聚类分析:是一门多元统计分类法,根据多种地学要素对地理实体进行划分类别的方法。对不同的要素划分类别往往反映不同目标的等级序列,如土地分等定级、水土流失强度分级等。
2、相关分析:相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。
相关分析与回归分析之间的区别:回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系,以便用一个变量去预测另一个变量;相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性。相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。
3、回归分析:在统计学中,回归分析(regressionanalysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。
4、主成分分析:主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA),是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分
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