编程的数据分析怎么写(数据分析方法怎么写？)
一.描述性统计
描述性统计是对统计方法的总结，揭示了数据分布的特征。主要包括数据频率分析、数据集中趋势分析、数据分散程度分析、数据分布以及一些基本的统计图表。
1.填补缺失值:常见的方法有消元法、平均法、决策树法。
2.正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似正态分布，所以在进行数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数K-数量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动态差分法。
二、回归分析
回归分析是应用最广泛的数据分析方法之一。它以观察到的数据为基础，在变量之间建立适当的依赖关系来分析数据的内在规律。
1.一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y相关，X和Y都必须是连续变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2.多次线性回归分析
使用条件:分析多个自变量X和因变量Y的关系，X和Y都必须是连续变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.逻辑回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，自变量和因变量具有线性关系，而Logistic回归模型不要求因变量的分布，一般在因变量离散时使用。
4.其他回归方法:非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
第三，方差分析
使用条件:每个样本必须是独立的随机样本；每个样本都来自正态分布的总体；人口方差相等。
1.单因素方差分析:当一个实验只有一个影响因素，或者有多个影响因素时，只分析其中一个因素与响应变量的关系。
2.有交互作用的多因素方差分析:1 .实验中有很多影响因素。分析影响因素与响应变量之间的关系，同时考虑影响因素之间的关系。
3.多因素非交互方差分析:分析多个影响因素与响应变量之间的关系，但影响因素之间没有影响关系或影响关系被忽略。
4.协方差分叉:传统的方差分析有明显的缺点，不能控制分析中的一些随机因素，降低了分析结果的准确性。协方差分析是将线性回归和方差分析相结合的一种分析方法，主要是排除协变量的影响，然后分析校正后的主效应的方差。
第四，假设检验
1.参数测试
参数检验是对一些主要参数(如均值、百分比、方差、相关系数等)进行检验。)在已知总体分布的条件下(一个要求总体服从正态分布)。
2.非参数检验
非参数检验不考虑总体分布是否已知，往往不是针对总体参数，而是针对总体的一些一般假设(如总体分布的位置是否相同，总体分布是否为正)状态)进行检查。
应用:顺序数据，其分布通常是未知的。
1)虽然是连续数据，但总体分布模式未知或非正态；
2)虽然总体呈正态分布，数据连续，但样本量极小，如10以下；
主要方法有卡方检验、秩和检验、二项式检验、游程检验、K-数量检验等。
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