Chủ Nhật, Tháng Một 29, 2023
  • Hướng dẫn
  • Mẹo vặt
  • Dịch vụ
  • Lý thuyết
  • Phần mềm
  • Scopus
  • Kiểm định
Dịch vụ phân tích và xử lý số liệu
  • Home
  • Thông tin
  • Về chúng tôi
  • Báo giá
  • Liên hệ
  • Login
No Result
View All Result
Dịch vụ phân tích và xử lý số liệu
Home Kiến thức

Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA – Compositional Data Analysis

Đánh giá ảnh hưởng của chi tiêu - thu nhập nhiều nhất

admin by admin
14/09/2022
in Kiến thức, Hướng dẫn
0
CoDA2 750x375 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis
0
SHARES
59
VIEWS
Share on FacebookShare on Twitter

Mục lục trang:

    • Có thể bạn cũng thích
    • Cách lựa chọn FEM REM OLS trong hồi quy dữ liệu bảng PANEL
    • Thang đo Likert 5 bậc vs khảo sát 7 bậc; Ai tốt hơn ?
    • Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes
    • Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR
  • Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA
    • Phân tích CoDA là gì ?
    • Dữ liệu đa hợp là gì
    • Ứng dụng phân tích đa hợp
  • Các chuyển đổi tuyến tính
  • Hướng dẫn phân tích đa hợp trên R
  • Phân tích hậu phân tích đa hợp

Có thể bạn cũng thích

panel2 120x86 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

Cách lựa chọn FEM REM OLS trong hồi quy dữ liệu bảng PANEL

26/09/2022
likertscale1 120x86 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

Thang đo Likert 5 bậc vs khảo sát 7 bậc; Ai tốt hơn ?

12/09/2022
naivebayes2 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes

05/09/2022
svar FILEminimizer - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR

04/06/2022

Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA – Compositional Data Analysis, nhằm đánh giá chỉ tiêu ảnh hưởng của biến độc lập nhiều nhất trong mô hình nghiên cứu, được áp dụng nhiều trong đánh chi tiêu hay thu nhập mà chúng ta cần nghiên cứu, để tìm ra nhân tố ảnh hưởng chi tiêu – thu nhập nhiều nhất.

Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA

Phân tích CoDA là gì ?

Dữ liệu tổng hợp là dữ liệu không âm mang thông tin tương đối, chứ không phải tuyệt đối – những dữ liệu này thường là dữ liệu có ràng buộc tổng không đổi đối với các giá trị mẫu, ví dụ: tỷ lệ hoặc tỷ lệ phần trăm tổng hợp tương ứng là 1% hoặc 100%. Tỷ lệ giữa các thành phần của một thành phần rất quan trọng vì chúng không bị ảnh hưởng bởi tập hợp các thành phần cụ thể được chọn. Logarit của tỷ lệ (log -ratios) là sự chuyển đổi cơ bản trong phương pháp tiếp cận tỷ lệ để phân tích dữ liệu tổng hợp — tất cả dữ liệu do đó cần phải là số dương hoàn toàn, để các giá trị 0 thể hiện một vấn đề lớn.

TIN HOT:  nhận biết dữ liệu định lượng

Các thành phần nhóm lại với nhau dựa trên kiến ​​thức miền có thể được kết hợp (tức là tổng hợp – đa hợp) để tạo ra các thành phần mới và điều này có thể làm giảm bớt vấn đề về số không dữ liệu. Sau khi dữ liệu tổng hợp được chuyển đổi thành log -ratios, Có thể thực hiện phân tích thống kê đơn biến và đa biến thường xuyên, chẳng hạn như giảm thứ nguyên và phân cụm, cũng như mô hình hóa. Các phương pháp luận thay thế gần với lý tưởng của cách tiếp cận log -ratios cũng được xem xét, đặc biệt là những phương pháp tránh vấn đề số không dữ liệu, đặc biệt nghiêm trọng trong các tập dữ liệu tin sinh học lớn.

Dữ liệu đa hợp là gì

Trong thống kê , dữ liệu tổng hợp hay dữ liệu đa hợp là những mô tả định lượng về các bộ phận của một số tổng thể, chuyển tải thông tin tương đối. Về mặt toán học, dữ liệu tổng hợp được biểu diễn bằng các điểm trên một đơn vị đo . Các phép đo liên quan đến xác suất, tỷ lệ, phần trăm và ppm đều có thể được coi là dữ liệu đa hợp

Ứng dụng phân tích đa hợp

  1. Trong hóa học , các chế phẩm có thể được biểu thị bằng nồng độ mol của mỗi thành phần. Vì tổng của tất cả các nồng độ không được xác định, nên toàn bộ thành phần của các phần D là cần thiết và do đó được biểu thị dưới dạng véc tơ của nồng độ mol D. Các chế phẩm này có thể được chuyển thành phần trăm trọng lượng nhân mỗi thành phần với hằng số thích hợp.
  2. Về nhân khẩu học , một thị trấn có thể là một điểm dữ liệu tổng hợp trong một mẫu các thị trấn; một thị trấn trong đó 35% dân số theo đạo Thiên chúa, 55% theo đạo Hồi, 6% là người Do Thái, và 4% còn lại là những người khác sẽ tương ứng với phần tư [0,35, 0,55, 0,06, 0,04] . Một tập dữ liệu sẽ tương ứng với một danh sách các thị trấn.
  3. Về địa chất , một tảng đá bao gồm các khoáng chất khác nhau có thể là một điểm dữ liệu thành phầntrong một mẫu đá; một loại đá trong đó 10% là khoáng chất đầu tiên, 30% là khoáng chất thứ hai, và 60% còn lại là đá thứ ba sẽ tương ứng với bộ ba [0,1, 0,3, 0,6] . Một tập dữ liệu sẽ chứa một bộ ba như vậy cho mỗi tảng đá trong một mẫu đá.
  4. Trong trình tự thông lượng cao , dữ liệu thu được thường được chuyển đổi thành độ dồi dào tương đối, hiển thị chúng thành cấu trúc.
  5. Trong xác suất và thống kê , một phân vùng của không gian lấy mẫu thành các sự kiện rời rạc được mô tả bằng các xác suất được gán cho các sự kiện đó. Vectơ của xác suất D có thể được coi là một hợp thành của D phần. Khi chúng thêm vào một, một xác suất có thể bị loại bỏ và thành phần hoàn toàn được xác định.
  6. Trong đo lường hóa học , để phân loại dầu mỏ.
  7. Trong một cuộc khảo sát , tỷ lệ người trả lời tích cực một số mục khác nhau có thể được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm. Vì tổng số tiền được xác định là 100, vectơ tổng hợp của các thành phần D có thể được xác định chỉ bằng cách sử dụng các thành phần D – 1, giả sử rằng thành phần còn lại là phần trăm cần thiết để toàn bộ vectơ thêm vào 100.
TIN HOT:  hồi quy ols đa biến stata kiểm tra sai phạm - khuyết tật

Các chuyển đổi tuyến tính

Được tổng hợp với hình bên dưới

CoDA1 797x1024 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis
Cách phương pháp chuyển đổi tuyến tính

Mục đích của chuyển đổi là để  sử dụng dữ liệu làm biến  phụ thuộc hay độc lập tuỳ vào ý tưởng người phân tích.

Hướng dẫn phân tích đa hợp trên R

R là một phần mềm thống kê dạng command line rất mạnh, về mặt thống kê thì R không có mặt nào kém với Python ( Phải nói là hơn mới đúng); Để phân tích dữ liệu đa hợp trên R chúng ta sử dụng cũng tương đối đơn giản.

Phân tích hậu phân tích đa hợp

  • Phân tích hồi quy tuyến tính (OLS)
  • Phân tích thành phần chính (PCA)
  • Phân tích phân cụm (Cluster Analysis)

Tuỳ vào từng mục đích của phân tích, mà chúng ta áp dụng nhưng phương pháp định lượng khác nhau, nhằm làm sáng tỏ mục tiêu nghiên cứu của mình. Vấn đề này gọi là nghệ thuật của người phân tích.

Tags: CoDAdữ liệuđa hợpphân tíchtổng hợp
Previous Post

Thang đo Likert 5 bậc vs khảo sát 7 bậc; Ai tốt hơn ?

Next Post

4 Dạng lý thuyết trong nghiên cứu khoa học

Related Posts

panel2 350x250 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis
Hướng dẫn

Cách lựa chọn FEM REM OLS trong hồi quy dữ liệu bảng PANEL

26/09/2022
likertscale1 350x250 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis
Kiến thức

Thang đo Likert 5 bậc vs khảo sát 7 bậc; Ai tốt hơn ?

12/09/2022
naivebayes2 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis
Hướng dẫn

Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes

05/09/2022
svar FILEminimizer - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis
Dịch vụ

Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR

04/06/2022
guttman FILEminimizer FILEminimizer - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis
Hướng dẫn

Cách xây dựng thang đo Guttman Scale

02/06/2022
did FILEminimizer - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis
Dịch vụ

Hồi quy sai biệt kép Difference in Difference regression

30/05/2022
stata FILEminimizer - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis
Dịch vụ

Điểm mạnh của nghiên cứu định lượng P3: Đề giải pháp dễ dàng

18/05/2022
rmse - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis
Dịch vụ

MSE và RMSE là gì và cách tính trên STATA

29/07/2020
Next Post
theoretical1 FILEminimizer 75x75 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

4 Dạng lý thuyết trong nghiên cứu khoa học

No Result
View All Result
eview10 360x180 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis
Phần mềm

[Tải về] Phần mềm thống kê EViews10 32+64bit

by admin
19/12/2022
0

Tải về phần mềm thống kê EViews10 32+64bit miễn phí cho windows 32 và 64 bit; Đây là phần mềm...

Read more
stata17 120x86 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

[Download] Phần mềm Stata MP 17 64bit cho Windows miễn phí kèm thuốc

10/12/2022
panel2 120x86 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

Cách lựa chọn FEM REM OLS trong hồi quy dữ liệu bảng PANEL

26/09/2022
grelt1 120x86 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

Phần mềm phân tích thống kê miễn phí mà hay GRELT

24/09/2022
spss26 120x86 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

[DOWNLOAD] Phần mềm thống kê SPSS 26 64bit miễn phí

19/12/2022
theoretical1 FILEminimizer 120x86 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

4 Dạng lý thuyết trong nghiên cứu khoa học

15/09/2022
CoDA2 120x86 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA – Compositional Data Analysis

14/09/2022
likertscale1 120x86 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

Thang đo Likert 5 bậc vs khảo sát 7 bậc; Ai tốt hơn ?

12/09/2022
vhlss3 FILEminimizer - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

[Download] Dữ liệu điều tra mức sống hộ gia đình 2020 FREE

12/09/2022
naivebayes2 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes

05/09/2022
nn2 - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

Nhận dự báo với mạng thần kinh – Neural Networks

04/09/2022
svar FILEminimizer - Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA - Compositional Data Analysis

Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR

04/06/2022
  • Hướng dẫn
  • Mẹo vặt
  • Dịch vụ
  • Lý thuyết
  • Phần mềm
  • Scopus
  • Kiểm định

© 2023 JNews - Premium WordPress news & magazine theme by Jegtheme.

No Result
View All Result
  • Home
  • Thông tin
  • Về chúng tôi
  • Báo giá
  • Liên hệ

© 2023 JNews - Premium WordPress news & magazine theme by Jegtheme.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In