数据挖掘线性回归算法简介
多元线性回归的计算方法
多元线性回归的计算方法 摘要 在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭 消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响，表现在线性回归模型中的解释变量有多个。这样的模型被称为多元线性回归模型。 多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由 于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。 但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度，更简单地来说，同样工资收入，如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小，但是工资水平对消费的影响程度并没有变，所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能，具体到这里来说，就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分，再进行线性回归，此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程，回归系数称为标准回归系数，表示如下： Zy=β1Zx1+β2Zx2+…+βkZxk 注意，由于都化成了标准分，所以就不再有常数项a 了，因为各自变量都取平均水平时，因变量也应该取平均水平，而平均水平正好对应标准分0，当等式两端的变量都取0时，常数项也就为0了。 多元线性回归模型的建立 多元线性回归模型的一般形式为 Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+i i i i h x υβ+ =1,2,…,n 其中 k 为解释变量的数目，j β=（j=1,2,…,k)称为回归系数 （regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。它的非随机表达式为 E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki βj 也被称为偏回归系数（partial regression coefficient) 多元线性回归的计算模型
数据挖掘简介
数据挖掘综述
数据挖掘综述 摘要：数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明数据挖掘产生的背景，数据挖掘的步骤和基本技术是什么，然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。 关键词：数据挖掘，算法，数据库 ABSTRACT：Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景 上世纪九十年代．随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代．海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息．以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘的步骤 在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 数据挖掘过程模型步骤主要包括：1定义商业问题；2建立数据挖掘模型；3分析数据；4准备数据；5建立模型；6评价模型；7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了
eviews多元线性回归案例分析
中国税收增长的分析 一、研究的目的要求 改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元到2002年已增长到17636.45亿元25年间增长了33倍。为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。 影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有：（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。（2）公共财政的需求，税收收入是财政的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算指出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能有一定的影响。（3）物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的DGP等指标和和经营者收入水平都与物价水平有关。（4）税收政策因素。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984—1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收陡增215.42%。但是第二次税制改革对税收的增长速度的影响不是非常大。因此可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。 二、模型设定 为了反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的‘国家财政收入’中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量，以放映国家税收的增长；选择“国内生产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。由于税制改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑。所以解释变量设定为可观测“国内生产总值（GDP）”、“财政支出”、“商品零售物价指数” 从《中国统计年鉴》收集到以下数据 财政收入（亿元） Y 国内生产总值(亿 元） X2 财政支出（亿 元） X3 商品零售价格指 数（%) X4 1978519.283624.11122.09100.7 1979537.824038.21281.79102 1980571.74517.81228.83106
数据挖掘
一、数据挖掘概述 1、数据挖掘 定义：通过自动或半自动化的工具对大量的数据进行探索和分析的过程，其目的是发现其中有意义的模式和规律。 ——数据挖掘是一门技能，不是一种现成的产品。 2、数据挖掘能做什么 6种方法：分类（classification）、估计（estimation）、预测（prediction）、组合或关联法则（affinity grouping or association rules）、聚类（clustering）、描述与可视化（description and visualization） 前三种方法属于直接的数据挖掘，目标是应用可得到的数据建立模型，用其他可得到的数据来描述我们感兴趣某一变量。 后三种方法属于间接的数据挖掘，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。 1）分类：其特点是先对不同的类别加以定义，并由预先分类的样本构成训练集。任务是建立一个模型并应用这一模型对未分类数据进行分类。分类处理的是离散的结果。 2）估计处理的是连续的结果。 3）组合法的任务是确认哪些事物会一起出现。 4）聚类的任务是将相似的事物分成一类，差异较大的事物分在不同的类中。聚类与分类的区别是聚类并不依赖于事先确定好的组别。 3、技术层面的数据挖掘 1）算法与技巧 2）数据 3）建模实践 二、数据挖掘方法论：互动循环系统 1、数据挖掘的两种类型 一种是自上而下的方法，称之为有监督的数据挖掘方法，当明确知道要搜索的目标时，可以是用这种方法。 一种是自下而上的方法，称之为无监督的数据挖掘方法，实际就是让数据解释自己。此方法是在数据中寻找模式，然后把产生的结果留给使用者去判断其中哪些模式重要。 数据挖掘的结果通常是这两种方法的结合。 1）有监督的数据挖掘 黑匣子模型：使用一个或多个输入值产生一个输出的模型。我们并不关心模型如何运作，那只是黑盒子，我们只关心可能的最优结果。 我们根据已知事例，分析其相关资料，将分析结果用在从未联络的潜在客户，这样的模型称之为预测模型。预测模型使用历史记录来计算某些相应结果中的得分。成功预测的要领之一是拥有足够支持结果的数据来训练模型。 2）无监督的数据挖掘 半透明模型：有时需要使用模型能够得到与数据相关的重要信息，我们也需要了解模型的运作细节，这就好比一组半透明的盒子。 2、数据挖掘的互动循环过程 数据挖掘的互动过程是一种高层次的流程，由四个重要的业务过程所构成： 理解业务问题； 将数据转换成可执行的结果；
关于计量经济学经典线性回归模型基本假定的思考
关于计量经济学经典线性回归模型基本假定的思考 在计量经济学建模实践中，研究者都力所能及的令所创建的模型满足经典线性回归模型的所有基本假定，因为只有这样，该模型的参数估计才具有一系列的优良统计性质，与之相关的各种假设检验才精确可靠，模型总体l来讲也才具有最佳的应用价值，否则，模型将或多或少存在着不足之处，使得其应用性能大打折扣。为什么计量经济学模型需要这些基本假定呢？这些假定又具有什么样的意义呢？对于这些最基本的问题，笔者将结合计量经济学的教学实践经验以及对该学科的理解，来对计量经济学经典线性回归模型的基本假定作出通俗的解释。 1.计量经济学模型需要完美性 辨证唯物主义告诉我们，不管是什么偶然的现象，其背后都有必然的规律性在起着支配作用，世界是偶然性与必然性的辩证统一。科学研究的目的，即是在诸多的偶然性现象中发现其不变的必然性，从而推动人类物质文明和精神文明的进步。 计量经济学的研究也不例外，其目的是为了在复杂多变的经济现象中发现其不变的本质，从而获得对特定经济系统的规律性认识，为经济发展与社会进步服务。计量经济学通过创建数学模型来揭示经济现象的数量规律，从而弥补了以逻辑推理和文字描述为主、缺乏定量分析的经济理论的不足。以研究商品需求为例，传统的经济学理论“需求定律”只能告诉我们商品需求与价格之间具有反向变动的关系，但无法告诉我们当价格变化一定量时，需求会随之变化多少量，而计量经济学的建模分析则能够把两者之间的定量关系估计出来，这种能力是其他经济学理论所不能替代的。 既然计量经济学建模分析的目的是通过创建适当的数学模型来揭示经济变量之间的数量规律性，那么计量经济学就必须首先要回答这样一个问题一一“我们到底需要一个什么样的计量经济学模型？”这个问题的答案是显而易见的，那就是，我们需要一个“尽可能完全揭示经济变量之间的数量规律性” （以下称“第一大完美性特征”）并且“便于进行研究” （以下称“第二大完美性特征”）的计量经济学模型。这里的“便于进行研究”是指便于进行参数估计和假设检验，并且便于进行数学推导。很显然，具备这两大特征的计量经济学模型才是最完美的模型。尽管这种“完美模型”的第一大特征在现实中可能不会完全存在，但在理论上我们必须事先创建出一个完美的标准，以此来作为参照系，从而才能对现实模型作出优劣的比较、判断和修正，使之更好地揭示经济变量之间的规律性。 根据计量经济学的基本理论，我们不难发现，经典线性回归模型就是具备“尽可能完全揭示经济变量之间的数量规律性和“便于进行研究”这两大特征的完美模型。接下来，笔者将从“模型完美性”角度出发，对经典线性回归模型的基本假定（不含正态性假定）在两大完美特征方面对其作出通俗的解释。 2.与第一大完美性特征有关的基本假定 2.1假定：“线性回归模型是指对参数而言为线性的回归模型。” …根据该假定，因变量和解释变量以线性或非线性形式进入回归模型都是允许的，但参数必须要求在本质上是线性的。参数线性这一假定并不符合实际，因为从现实来讲，经济变量之间的关系在参数上往往不是线性的。既然如此，那为什么还要假定参数线性呢？原因在于，参数线性的模型可以很
线性拟合C语言算法
最小二乘法拟合一条直线（C语言代码） #include
多元线性回归模型的案例分析
1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ，鸡肉价格P 1，猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/千 克 X/ 元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/千克 X/元 P 1/(元/ 千克) P 2/(元/ 千克) P 3/(元/千克) 1980 2.78 397 4.22 5.07 7.83 1992 4.18 911 3.97 7.91 11.40 1981 2.99 413 3.81 5.20 7.92 1993 4.04 931 5.21 9.54 12.41 1982 2.98 439 4.03 5.40 7.92 1994 4.07 1021 4.89 9.42 12.76 1983 3.08 459 3.95 5.53 7.92 1995 4.01 1165 5.83 12.35 14.29 1984 3.12 492 3.73 5.47 7.74 1996 4.27 1349 5.79 12.99 14.36 1985 3.33 528 3.81 6.37 8.02 1997 4.41 1449 5.67 11.76 13.92 1986 3.56 560 3.93 6.98 8.04 1998 4.67 1575 6.37 13.09 16.55 1987 3.64 624 3.78 6.59 8.39 1999 5.06 1759 6.16 12.98 20.33 1988 3.67 666 3.84 6.45 8.55 2000 5.01 1994 5.89 12.80 21.96 1989 3.84 717 4.01 7.00 9.37 2001 5.17 2258 6.64 14.10 22.16 1990 4.04 768 3.86 7.32 10.61 2002 5.29 2478 7.04 16.82 23.26 1991 4.03 843 3.98 6.78 10.48 （1） 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型： 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ （2） 请分析，鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析，过程如下： 输出结果如下：
数据挖掘研究现状及发展趋势
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
经典线性回归模型的诊断与修正
经典线性回归模型的诊断与修正下表为最近20年我国全社会固定资产投资与GDP的统计数据：1 年份国内生产总值（亿元）GDP 全社会固定资产投资（亿元）PI 1996 71813.6 22913.5 1997 79715 24941.1 1998 85195.5 28406.2 1999 90564.4 29854.7 2000 100280.1 32917.7 2001 110863.1 37213.49 2002 121717.4 43499.91 2003 137422 55566.61 2004 161840.2 70477.43 2005 187318.9 88773.61 2006 219438.5 109998.16 2007 270232.3 137323.94 2008 319515.5 172828.4 2009 349081.4 224598.77 2010 413030.3 251683.77 2011 489300.6 311485.13 2012 540367.4 374694.74 2013 595244.4 446294.09 1数据来源于国家统计局网站年度数据
1、普通最小二乘法回归结果如下： 方程初步估计为： GDP=75906.54+1.1754PI (32.351) R2=0.9822F=1046.599 DW=0.3653 2、异方差的检验与修正 首先，用图示检验法，生成残差平方和与解释变量PI的散点图如下：
从上图可以看出，残差平方和与解释变量的散点图主要分布在图形的下半部分，有随PI的变动增大的趋势，因此，模型可能存在异方差。但是否确定存在异方差，还需作进一步的验证。 G-Q检验如下： 去除序列中间约1/4的部分后，1996-2003年的OLS估计结果如下所示：
线性回归算法
线性回归 1. 代价函数最小化的方法: ● (批量)梯度下降法 ● 正归方程 2. 梯度下降法 先假设一个定点,然后按照一定的步长顺着这个点的梯度进行更新迭代下去,最后可以找到一个局部最优点,使代价函数在这个局部取得最小值 量(vector) 测 价
度 注: 1.是对θi的求偏导 2.批量梯度下降的每一步都用到了所有的训练样本 3.在多维问题中,要保证这些特征值都具有相近的维度,使得梯度下降 算法更快的收敛. 特征缩放公式: 1.除以最大值 2. 3.学习率的选择: 可以绘制迭代次数和代价函数的图表来观测算法在何时趋于收敛通常可以考虑尝试些学习率:α=0.01,0.03,0.1,0.3,1,3,10 规可以一次性求出最优解 ①定义训练的参数(学习率训练次数打印步长) ②输入训练集(定义占位符X = tf.placeholder("float")Y = tf.placeholder("float")) ③随机生成w与b(初始化的方式很多种,方式不同可能会影响训练效果) ④创建线性模型(pred = tf.add(tf.multiply(X, W), b))
⑤用均方差计算training cost(cost = tf.reduce_sum(tf.pow(pred-Y, 2))/(2*n_samples)) ⑥使用梯度下降进行优化(optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)) ⑦变量初始化与创建图 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) ⑧开始训练 Fit所有的训练数据 设定每50次的打印内容 ⑨用测试集进行测试 计算testing cost 计算training cost 与testing cost之间的差值并输出 ⑩画图 程序: import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random #产生随机数 # Parameters(参数学习率训练次数打印步长) learning_rate = 0.01 training_epochs = 1000 display_step = 50 # Training Data train_X = numpy.asarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167, 7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1]) train_Y= numpy.asarray([1.7,2.76,2.09,3.19,1.694,1.573,3.366,2.596,2.53,1.221, 2.827, 3.465,1.65,2.904,2.42,2.94,1.3]) n_samples = train_X.shape[0] # tf Graph Input X = tf.placeholder("float") Y = tf.placeholder("float")
线性回归分析经典例题
1. “团购”已经渗透到我们每个人的生活，这离不开快递行业的发展，下表是2013-2017年全国快递业务量（x 亿件：精确到0.1）及其增长速度（y %）的数据 （Ⅰ）试计算2012年的快递业务量； （Ⅱ）分别将2013年，2014年，…，2017年记成年的序号t ：1，2，3，4，5；现已知y 与t 具有线 性相关关系，试建立y 关于t 的回归直线方程a x b y ???+=； （Ⅲ）根据（Ⅱ）问中所建立的回归直线方程，估算2019年的快递业务量 附：回归直线的斜率和截距地最小二乘法估计公式分别为：∑∑= =--=n i i n i i i x n x y x n y x b 1 2 2 1 ?， x b y a ??-= 2.某水果种植户对某种水果进行网上销售，为了合理定价，现将该水果按事先拟定的价格进行试销，得到单价元 7 8 9 11 12 13 销量 120 118 112 110 108 104 已知销量与单价之间存在线性相关关系求y 关于x 的线性回归方程； 若在表格中的6种单价中任选3种单价作进一步分析，求销量恰在区间内的单价种数的 分布列和期望． 附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：， ． 3. (2018年全国二卷)下图是某地区2000年至2016年环境基础设施投资额y （单位：亿元）的折线图．
为了预测该地区2018年的环境基础设施投资额，建立了y 与时间变量t 的两个线性回归模型．根据2000年至2016年的数据（时间变量t 的值依次为1217， ，…，）建立模型①：?30.413.5y t =-+；根据2010年至2016年的数据（时间变量t 的值依次为127，， …，）建立模型②：?9917.5y t =+． （1）分别利用这两个模型，求该地区2018年的环境基础设施投资额的预测值； （2）你认为用哪个模型得到的预测值更可靠？并说明理由． 4.(2014年全国二卷) 某地区2007年至2013年农村居民家庭纯收入y （单位：千元）的数据如下表： 年份 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 年份代号t 1 2 3 4 5 6 7 人均纯收入y 2.9 3.3 3.6 4.4 4.8 5.2 5.9 （Ⅰ）求y 关于t 的线性回归方程； （Ⅱ）利用（Ⅰ）中的回归方程，分析2007年至2013年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并 预测该地区2015年农村居民家庭人均纯收入. 附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为： ()() () 1 2 1 n i i i n i i t t y y b t t ∧ ==--= -∑∑，??a y bt =- 5（2019 2卷）18．11分制乒乓球比赛，每赢一球得1分，当某局打成10∶10平后，每球交换发球权，
经典线性回归模型的Eviews操作
经典线性回归模型 经典回归模型在涉及到时间序列时，通常存在以下三个问题： 1）非平稳性→ ADF单位根检验→ n阶单整→取原数据序列的n阶差分（化为平稳序列）2）序列相关性→D.W.检验/相关图/Q检验/LM检验→n阶自相关→自回归ar(p)模型修正3）多重共线性→相关系数矩阵→逐步回归修正 注：以上三个问题中，前两个比较重要。 整体回归模型的思路： 1）确定解释变量和被解释变量，找到相关数据。数据选择的时候样本量最好多一点，做出来的模型结果也精确一些。 2）把EXCEL里的数据组导入到Eviews里。 3）对每个数据序列做ADF单位根检验。 4）对回归的数据组做序列相关性检验。 5）对所有解释变量做多重共线性检验。 6）根据上述结果，修正原先的回归模型。 7）进行模型回归，得到结论。 Eviews具体步骤和操作如下。 一、数据导入 1）在EXCEL中输入数据，如下： 除去第一行，一共2394个样本。 2）Eviews中创建数据库：
File\new\workfile, 接下来就是这个界面（2394就是根据EXCEL里的样本数据来），OK 3）建立子数据序列 程序：Data x1 再enter键就出来一个序列，空的，把EXCEL里对应的序列复制过来，一个子集就建立好了。X1是回归方程中的一个解释变量，也可以取原来的名字，比如lnFDI，把方程中所有的解释变量、被解释变量都建立起子序列。 二、ADF单位根检验 1）趋势。打开一个子数据序列，先判断趋势：view\graph，出现一个界面，OK。
得到类似的图，下图就是有趋势的时间序列。 -.8 -.6 -.4 -.2 .0 .2 .4 1000 2000 3000 4000 5000 X1 2）ADF 检验。直接在图形的界面上进行操作，view\unit root test ，出现如下界面。 在第二个方框内根据时序的趋势选择，Intercept 指截距，Trend 为趋势，有趋势的时序选择第二个，OK ，得到结果。
数据挖掘主要工具软件简介
数据挖掘主要工具软件简介 Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。 市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分： a、通用型工具； b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具； c、快速发展的面向特定应用的工具。 通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。 面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工
具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。 下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具： 1. QUEST QUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点： (1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 (2)各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 (3)算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 (4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。 2. MineSet MineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet 2.6 有如下特点： （1）MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示，用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、Map
多元线性回归模型案例
我国农民收入影响因素的回归分析 本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。?农民收入水平的度量常采用人均纯收入指标。影响农民收入增长的因素是多方面的，既有结构性矛盾因素，又有体制性障碍因素。但可以归纳为以下几个方面：一是农产品收购价格水平。二是农业剩余劳动力转移水平。三是城市化、工业化水平。四是农业产业结构状况。五是农业投入水平。考虑到复杂性和可行性，所以对农业投入与农民收入，本文暂不作讨论。因此，以全国为例，把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析，并建立数学模型。 一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集 根据以上分析，我们在影响农民收入因素中引入7个解释变量。即：2x -财政用于农业的支出的比重，3x -第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，4x -非农村人口比重，5x -乡村从业人员占农村人口的比重，6x -农业总产值占农林牧总产值的比重，7x -农作物播种面积，8x —农村用电量。
资料来源《中国统计年鉴2006》。 (二)、计量经济学模型建立 我们设定模型为下面所示的形式： 利用Eviews 软件进行最小二乘估计，估计结果如下表所示： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Sample: Includedobservations:19 Variable Coefficient t-Statistic Prob. C X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 R-squared Meandependentvar AdjustedR-squared 表1最小二乘估计结果 回归分析报告为： () ()()()()()()()()()()()()()()() 2345678 2? -1102.373-6.6354X +18.2294X +2.4300X -16.2374X -2.1552X +0.0100X +0.0634X 375.83 3.7813 2.066618.37034 5.8941 2.77080.002330.02128 -2.933 1.7558.820900.20316 2.7550.778 4.27881 2.97930.99582i Y SE t R ===---=230.99316519 1.99327374.66 R Df DW F ====二、计量经济学检验 (一)、多重共线性的检验及修正 ①、检验多重共线性 (a)、直观法 从“表1最小二乘估计结果”中可以看出，虽然模型的整体拟合的很好，但是x4x6
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值
数据挖掘项目介绍
目录 1.数据挖掘概述 (2) 1.1现实情况 (2) 1.2 数据挖掘定义 (3) 1.3 数据挖掘技术发展 (3) 1.4 数据挖掘在业务方面的应用(以金融业为例) (4) 1.4.1客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 (4) 1.4.2客户流失―挽留有价值的客户 (4) 1.4.3交叉销售 (5) 1.4.4 开发新客户 (5) 2.数据挖掘项目实施步骤 (5) 2.1数据理解 (6) 2.2数据准备 (6) 2.3建立模型 (6) 2.4模型评估 (6) 2.5发布结果 (6)
1.数据挖掘概述 1.1现实情况 ①.业务中的数据量呈现指数增长（GB/小时） ②.传统技术难以从这些大量数据中发现有价值的规律 ③.数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现有价值的规律 社会需求：著名的“啤酒尿布”案例：美国加州某个超级卖场通过数据挖掘发现，下班后前来购买婴儿尿布的男顾客大都购买啤酒。于是经理当机立断，重新布置货架，把啤酒类商品布置在婴儿尿布货架附近，并在二者之间放置佐酒食品，同时还把男士日常用品就近布置。这样，上述几种商品的销量大增。
1.2 数据挖掘定义 数据挖掘技术定义： 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 数据挖掘商业定义： 按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。 数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。它可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，从而利用已有数据预测未来，帮助企业赢得竞争优势。 1.3 数据挖掘技术发展 数据挖掘是一个交叉学科领域，受多个学科影响，包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学。 技术分类 一、预言（Predication）：用历史预测未来 二、描述（Description）：了解数据中潜在的规律
一般线性回归分析案例
一般线性回归分析案例 1、案例 为了研究钙、铁、铜等人体必需元素对婴幼儿身体健康的影响，随机抽取了30个观测数据，基于多员线性回归分析的理论方法，对儿童体内几种必需元素与血红蛋白浓度的关系进行分析研究。这里，被解释变量为血红蛋白浓度（y）,解释变量为钙(ca)、铁(fe)、铜(cu)。 表一血红蛋白与钙、铁、铜必需元素含量 (血红蛋白单位为g；钙、铁、铜元素单位为ug) case y（g）ca fe cu 17.0076.90295.300.840 27.2573.99313.00 1.154 37.7566.50350.400.700 48.0055.99284.00 1.400 58.2565.49313.00 1.034 68.2550.40293.00 1.044 78.5053.76293.10 1.322 88.7560.99260.00 1.197 98.7550.00331.210.900 109.2552.34388.60 1.023 119.5052.30326.400.823 129.7549.15343.000.926 1310.0063.43384.480.869 1410.2570.16410.00 1.190 1510.5055.33446.00 1.192 1610.7572.46440.01 1.210 1711.0069.76420.06 1.361 1811.2560.34383.310.915 1911.5061.45449.01 1.380 2011.7555.10406.02 1.300 2112.0061.42395.68 1.142 2212.2587.35454.26 1.771 2312.5055.08450.06 1.012 2412.7545.02410.630.899 2513.0073.52470.12 1.652 2613.2563.43446.58 1.230
常用数据挖掘工具介绍
常用数据挖掘工具介绍 1.SAS统计分析软件 SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。 SAS统计分析软件特点如下： 信息存储简便灵活 语言编程能力强 丰富的统计分析方法 较强的统计报表与绘图功能 友好的用户界面 宏功能 支持分布式处理 采用输出分发系统 功能强大的系统阅读器 SAS统计分析软件界面如下： SAS分析案例如下：
2.Clementine数据挖掘软件 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等）。 Clementine软件特点如下： 支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法 具有多模型的整合能力，使得生成的模型稳定和高效 数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享 提供模型评估方法 数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中 满足大数据量的处理要求 能够对挖掘的过程进行监控，及时处理异常情况 具有并行处理能力 支持访问异构数据库 提供丰富的接口函数，便于二次开发 挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形 Clementine软件界面如下：
Clementine分析案例如下： 3.R统计软件 R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件，是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。作为一个免费的统计软件，它有UNIX、 LINUX、MacOS和WINDOWS 等版本，均可免费下载使用。 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括: