單因素分析的方法包括哪些(單因素分析方法)
1.單因素分析方法有哪些
現(xiàn)實中的很多現(xiàn)象可以劃分為兩種可能，或者歸結(jié)為兩種狀態(tài)，這兩種狀態(tài)分別用0和1表示。如果我們采用多個因素對0-1表示的某種現(xiàn)象進行因果關(guān)系解釋，就可能應(yīng)用到logistic回歸。
1、把所有變量代如回歸方程，逐步回歸分析，必要是多用幾種篩選變量得技術(shù)，同時要考慮因素得交互作用，綜合分析”
2、單因素分析的結(jié)果和多因素分析的結(jié)果不一樣是很正常的事情，因為單因素分析往往存在混雜因素的影響
3、要明白在建立多元回歸模型之前，單因素分析的主要作用是起到篩選的作用，通常選取p小于0.1或者0.2的因素進入多元回歸模型，而多元回歸模型中偏回歸系數(shù)有意義才是真正的有意義；
2.單因素分析方法有哪些
現(xiàn)實中的很多現(xiàn)象可以劃分為兩種可能，或者歸結(jié)為兩種狀態(tài)，這兩種狀態(tài)分別用0和1表示。如果我們采用多個因素對0-1表示的某種現(xiàn)象進行因果關(guān)系解釋，就可能應(yīng)用到logistic回歸。
1、把所有變量代如回歸方程，逐步回歸分析，必要是多用幾種篩選變量得技術(shù)，同時要考慮因素得交互作用，綜合分析”
2、單因素分析的結(jié)果和多因素分析的結(jié)果不一樣是很正常的事情，因為單因素分析往往存在混雜因素的影響
3、要明白在建立多元回歸模型之前，單因素分析的主要作用是起到篩選的作用，通常選取p小于0.1或者0.2的因素進入多元回歸模型，而多元回歸模型中偏回歸系數(shù)有意義才是真正的有意義；
3.單因素敏感性分析法的單因素敏感性分析法的步驟
1、選擇需要分析的不確定因素，確定這些因素的變動范圍。
敏感性因素：
投資額，包括固定資產(chǎn)投資與流動資金占用，根據(jù)需要還可將固定資產(chǎn)投資分為設(shè)備費用、建筑安裝費用等；
項目建設(shè)期限、投產(chǎn)期限、投產(chǎn)時的生產(chǎn)能力及達(dá)到設(shè)計生產(chǎn)能力所需時間；
產(chǎn)品產(chǎn)量及銷售量；
產(chǎn)品價格；
經(jīng)營成本，特別是其中的變動成本；
項目壽命期；項目壽命期末的資產(chǎn)殘值；
折現(xiàn)率；匯率。
2、確定分析指標(biāo)：各種經(jīng)濟效果評價指標(biāo)，如凈現(xiàn)值、凈年值、內(nèi)部收益率、投資回收期等，都可以作為敏感性分析的指標(biāo)。
由于敏感性分析是在確定性經(jīng)濟分析的基礎(chǔ)上進行的，就一般情況而言， 敏感性分析指標(biāo)應(yīng)與確定性經(jīng)濟分析所使用的指標(biāo)相一致，不能超出確定性分析所用指標(biāo)的范圍另立指標(biāo)。當(dāng)確定性經(jīng)濟分析中使用的指標(biāo)比較多時，敏感性分析可圍繞其中一個或若干個最重要的指標(biāo)進行。
3、計算各不確定因素在可能的變動范圍內(nèi)發(fā)生不同幅度變動所導(dǎo)致的方案經(jīng)濟效果指標(biāo)的變動結(jié)果，建立起一一對應(yīng)的數(shù)量關(guān)系。
4、確定敏感因素，判斷方案的風(fēng)險因素，方法包括相對測定法和絕對測定法。
1）相對測定法：是設(shè)定要分析的因素均從確定性經(jīng)濟分析中所采用的數(shù)值開始變動，且各因素每次變動的幅度相同，比較在同一變動幅度下各因素的變動對經(jīng)濟效果指標(biāo)的影響，據(jù)此判斷方案經(jīng)濟效果對各因素變動的敏感程度。
2）絕對測定法：設(shè)各因素均向?qū)Ψ桨覆焕姆较蜃儎樱⑷∑溆锌赡艹霈F(xiàn)的對方案最不利的數(shù)值，據(jù)此計算方案的經(jīng)濟效果指標(biāo)，看其是否可達(dá)到使方案無法被接受的程度。如果某因素可能出現(xiàn)的最不利數(shù)值能使方案變得不可接受，則表明該因素是方案的敏感因素。
4.因素分析法包括哪些
因素分析法。又稱經(jīng)驗分析法，是一種定性分析方法。該方法主要指根據(jù)價值工程對象選擇應(yīng)考慮的各種因素，憑借分析人員的知識和經(jīng)驗集體研究確定選擇對象。該方法簡單易行，要求價值工程人員對產(chǎn)品熟悉，經(jīng)驗豐富，在研究對象彼此相差較大或時間緊迫的情況下比較適用，缺點是無定量分析、主觀影響大。
因素分析法是利用統(tǒng)計指數(shù)體系分析現(xiàn)象總變動中各個因素影響程度的一種統(tǒng)計分析方法，包括連環(huán)替代法、差額分析法、指標(biāo)分解法等。 因素分析法是現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)中一種重要而實用的方法，它是多元統(tǒng)計分析的一個分支。使用這種方法能夠使研究者把一組反映事物性質(zhì)、狀態(tài)、特點等的變量簡化為少數(shù)幾個能夠反映出事物內(nèi)在聯(lián)系的、固有的、決定事物本質(zhì)特征的因素。
5.數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、描述性統(tǒng)計
描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數(shù)檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。
三、方差分析
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(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時考慮多個影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)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，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應(yīng)進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。
四、假設(shè)檢驗
1. 參數(shù)檢驗
參數(shù)檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進行的檢驗 。
2. 非參數(shù)檢驗
非參數(shù)檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進行檢驗。
適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
6.什么是因素分析,它包括哪幾方面的內(nèi)容
因素分析 factor analysis 由斯皮爾曼（C.Spearman）于1904年所創(chuàng)始，在心理學(xué)領(lǐng)域中發(fā)展起來的一種多變量解析手段。
簡介
1.為一種多變項統(tǒng)計法.用來測量心理學(xué)家所假定的建構(gòu)或個人內(nèi)部的潛在特質(zhì).若使用好幾個測驗，但欲知事實上一共只測量到幾個共同因素，這時即可使用因素分析來了解這個問題。
2.因素分析 factor analysis 由斯皮爾曼（C.Spearman）于1904年所創(chuàng)始，在心理學(xué)領(lǐng)域中發(fā)展起來的一種多變量解析手段。他認(rèn)為，某一現(xiàn)象比干預(yù)該現(xiàn)象的變數(shù)的數(shù)更少受潛在的因素所支配，如果在沒有外在標(biāo)準(zhǔn)的條件下，可以只根據(jù)觀測的數(shù)據(jù)探尋其因素。廣義地說，也可以包括主要成分分析和群分析。從分解相關(guān)行列引出線性函數(shù)這一點看，因素分析很象主要成分分析，如果假定可以是一種誤差項的特殊因素的話，那么相關(guān)行列的對角要素要小于1.0。有一種見解認(rèn)為，圍繞這種推斷在數(shù)學(xué)方面的問題較多，使用主要成分分析的方法是無可非議的。在生物社會學(xué)、人體生理學(xué)、數(shù)量分類學(xué)、育種學(xué)諸領(lǐng)城中被采用。
卡特爾的因素分析法
從某些最重要的方面來說，只要理解了因素分析法就理解了卡特爾的人格理論，所以，我們先以探討因素分析法的基本方面來作為探討他的人格理論的出發(fā)點。
因素分析法的實際就是相關(guān)性概念。當(dāng)兩件事物同時發(fā)生變化時，就被認(rèn)為是相關(guān)的，說的確切些，是相互聯(lián)系的。例如，高度和重量是相關(guān)的，因為當(dāng)其中一個增加時，另一個也會增加。兩個變量同時變化的趨勢越強，那它們之間的相關(guān)性就越大。兩個變量之間關(guān)系的強度在數(shù)學(xué)上是用相關(guān)系數(shù)來表示的。相關(guān)系數(shù)可以在+1.00到-1.00的數(shù)值之間發(fā)生變化。相關(guān)系數(shù)為+1.00表示兩個變量完全正相關(guān)；說的確切些，當(dāng)一個變量的測量值增加時，另一個變量的測量值也同樣增加，且后者的增加量與前者的增加量存在純線性關(guān)系。相關(guān)系數(shù)為-1.00表示兩個變量完全負(fù)相關(guān)；說的確切些，當(dāng)一個變量的測量值增加時，另一個變量的測量值卻將減少，同樣，后者的減少量與前者的增加量存在純線性關(guān)系。相關(guān)系數(shù)為+0.80時表示兩個變量之間高度正相關(guān)，但并非完全相關(guān)。也就是說，兩個變量之間存在著一種爭相變化的趨勢，但其變化量不存在純線性的關(guān)系，是由一段二次函數(shù)或多次函數(shù)描述的。相關(guān)系數(shù)為-0.56時表示兩個變量之間存在著適度的反向關(guān)系，也可由一段二次或多次函數(shù)來描述。
7.單因素敏感性分析的做法有哪些
(1)確定敏感性分析的對象，即確定評價指標(biāo)進行分析。
經(jīng)常分析凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率或投資回收期。 （2）選擇需要分析的不確定因素。
總的來說，總投資、銷售收入或運營成本是最重要的因素。 （3）計算各影響因素對評價指標(biāo)的影響程度。
這一步主要是基于現(xiàn)金流量表。首先，計算各影響因素變化引起的現(xiàn)金流量的變化，然后計算評價指標(biāo)的變化。
（4）識別敏感因素。敏感因素是指對評價指標(biāo)影響較大的因素。
具體方法是：在影響因素相同的范圍內(nèi)，計算各影響因素對評價指標(biāo)的影響程度，其中影響因素是敏感因素。 （5）通過分析和計算敏感因素的影響程度，確定項目可能存在的風(fēng)險和風(fēng)險因素。
