筠概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度.1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回回法、決策樹法.都要求數值服從或近似服從正態分布,所以之前需要進行正態參數檢驗是在總體分布的條件下(一股要求總體服從正態分布)對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等)進行的檢驗.St理效果的各種條件方面極為了相似；非參數檢驗那么不考慮總體分布是否,常常也不是針對總體參數,而是針對總體的某些一股性假設(如總體分布的位置是否相同,總體分布是否正態)進行檢驗.適合情況：順序類型的數據資料,這類數據的分布形態一般是未知的.A雖然是連續數據,但總體分布形態未知或者非正態；三、信度分析檢查測量的可信度,例如調查問卷的真實性.2、內在信度；每個量表是否測量到單一的概念,同時組成兩表的內在體項一致性如何,常用方法分半信度.用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關.對于二維表,可進行卡方檢驗,對于三維表,可作Mentel-Hanszel分層分析.列聯表分析還包含配對計數資料的卡方檢驗、行列均為了順序變量的相關檢驗.鉆研現象之間是否存在某種依存關系,對具體有依存關系的現象探討相關方向及相關程度.3、偏相關：在某一現象與多種現象相關的場合,當假定其他變量不變時,其中兩個變量之間的相關關系稱為了偏相關.使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等.析一個因素與響應變量的關系同時考慮多個影響因素之間的關系關系或忽略影響關系4、協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端,無法控制分析中存在的某些隨機因素,使之影響了分祈結果的準確度.協方差分析主要是在排除了協變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析,是將線性回回與方差分析結合起來的一種分析方法,七、回回分析1)變呈篩選方式：選擇最優回回方程的變里篩選法包含全橫型法(CP法)、逐步回回法,向前引入法和向后剔除法A殘差檢驗：觀測值與估計值的差值要艱從正態分布診斷方式：容忍度、方差擴大因子法(又稱膨脹系數VIF)、特征根判定法、條件指處理方法：增加樣本容量或選取另外的回回如主成分回回、嶺回回等3、Logistic回回分析線性回回模型要求因變量是連續的正態分布變里,且自變量和因變量呈線性關系,ogisticLogistic回回模型有條件與非條件之分,條件Logistic回回模型和非條件Logistic回回模型的區別在于參數的估計是否用到了條件概率.八、聚類分析樣本個體或指標變量按其具有的特性進行分類,尋找合理的度量事物相似性的統計量.Q型聚類分析：對樣本進行分類處理,又稱樣本聚類分祈使用距離系數作為了統計量R型聚類分析：對指標進行分類處理,又稱指標聚類分析使用相似系數作為了統計量2、方法分類:來聚類指標,又稱分層聚類九、判別分析1、判別分析：根據已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數,使產生錯判的事例最少,進而對給定的一個新樣品,判斷它來自哪個總體2、與聚類分析區別1)聚類分析可以對樣本進行分類,也可以對指標進行分類；而判別分析只能對樣本2)聚類分析事先不知道事物的類別,也不知道分幾類；而判別分析必須事先知道事物的類別,也知道分幾類3)聚類分析不需要分類的歷史資料,而直接對樣本進行分類；而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數,然后才能對樣本進行分類以距離為了判別準那么來分類,即樣本與哪個類的距離最短就分到哪一類,適合于兩類以概率為了判別準那么來分類,即樣本屬于哪一類的概率最大就分到哪一類,適合于適合于多類判別.十、主成分分析將彼此相關的一組指標變適轉化為了彼此獨立的一組新的指標變量,并用其中較少的幾個新指標變量就能綜合反響原多個指標變量中所包含的主要信息.一種旨在尋找隱藏在多變量數據中、無法直接打量到卻影響或支配可測變量的潛在因子、并估計潛在因子對可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關性的一種多元統計分析方法與主成分分析比擬：相同：都能夠起到濟理多個原始變量內在結構關系的作用不同：主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變量間的關系,是比主成分分析更深入的一種多元統計方法1)減少分析變量個數2)通過對變量間相關關系探測,將原始變量進行分類十二、時間序列分析動態數據處理的統計方法,鉆研隨機數據序列所遵從的統計規律,以用于解決實際問題；時間序十三、生存分析用來鉆研生存時間的分布規律以及生存時間和相關因索之間關系的一種統計分析方法1)描述生存過程,即鉆研生存時間的分布規律2)比擬生存過程,即鉆研兩組或多組生存時間的分布規律,并進行比擬3)分析危險因素,即鉆研危險因素對生存過程的影響4)建立數學模型,即將生存時間與相關危險因素的依存關系用一個數學式子表示出來.判斷生存時間的圖示法,不對所分析的數據作出任何統計推斷結論2)非參數檢驗：檢驗分組變量各水平所對應的生存曲線是否一致,對生存時間的分布沒有要求,并且檢驗危險因素對生存時間的影響.回分析：在特定的假設之下,建立生存時間隨多個危險因素改變的4)參數模型回回分析：生存時間服從特定的參數橫型時,擬合相應的參數模型,更準確地分析確定變量之間的改變規律十四、典型相關分析相關分析一般分析兩個變里之間的關系,而典型相關分析是分析兩組變里(如3個學術水平指標與5個在校成績表現指標)之間相關性的一種統計分析方法.典型相關分析的根本思想和主成分分析的根本思想相似,它將一組變量與另一組變量之間單變量的多重線性相關性鉆研轉化為了對少數幾對綜合變量之間的簡潔線性相關性的鉆研,并且這少數幾對變量所包含的線性相關性的信息幾乎覆蓋了原變量組所包含的全部相應信息.R0C曲線是根據一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾).以真陽性率(靈敏度)為了縱坐標,假陽性率(1-特異度)為了橫坐標