spss数据分析 的tree分析中的CRT分析...

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基于SPSS的大学生主观幸福感影响因素研究
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用spss因子分析法建立速生桉人工林树高及蓄积量预估模型
establishment of tree heig.
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establishment of tree height and volume prediction models for fast-growing eucalyptus plantation with spss factor analysis method
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establishment of tree height and volume prediction models for fast-growing.PDF
官方公共微信[转载]数据分析、SPSS、EXCEL、PPT、水晶易表资料汇总-0318
一、数据分析&
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要本文首先介绍了针对购物篮分析而发展的关联规则挖掘技术、统计学中用来分析变量之间统计独立与依赖性的对数线性模型以及加权关联规则挖掘。然后我们使用SPSS对数线性模型对某一购物篮数据进行分析,并将分析结果与关联规则挖掘结果进行了比较,分析发现对数线性模型方法比关联规则挖掘方法更能全面、准确地反映项目间的关联关系。之后我们提出了基于对数线性模型的分析ALL算法,它能够先对购物篮数据进行探索性分析,再调用SPSS的对数线性模型工具,接着分析SPSS的输出,最后将易于理解的分析结果给用户。另外我们重新定义了交易权重、加权支持度等概念,在FPT算法的基础上,提出了一个高效的加权显著模式树WSPT算法。最后,将已有的统计软件、优秀算法和本文提出的算法加以整合和应用,建立了购物篮数据分析软件的原型系统。
关键词:购物篮分析;数线性模型;加权关联规则
Firstly, we introduced association rules mining technologies developed for basket analysis, the statistic loglinear model used to analyze independent and dependent qualities between factors and weighted association rules mining. Then a basket database was analyzed with SPSS’s loglinear model, and the output was compared to the mined association rules. It was found that the loglinear model method precedes the association rules mining method in reflecting the association relationships between items roundly and exactly. Thereafter an algorithm of Analysis based on LogLinear model ALL was proposed, which gives an explorative analysis to the basket data in the first instance, then calls SPSS’s loglinear model procedure and analyzes the SPSS’s output, in the end provides easily understood analysis to users. In addition, we redefined the concepts of transaction’s weight, the weighted support and so on, and proposed an effici
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