SPSS中用K-means找异常点

k均值才是动态聚类

就看SIG显著度如果大于0.5就是说明拒绝原假设,也就是说数据是正态或者泊松分布反之亦然上面那句话的意思是你的数据不能做泊松分布的检验你看一下泊松分布是概率分布,不是所有的数据都可以进行泊松分布检验的

v;q第一个空每相邻两个字母之间相差3个字母；第二个空前两个字母之间差7个字母,一三个字母之间相差3个字母望采纳

1.广告作为一种理念是知晓买卖商品和服务的手段.2.报界提供一个公正廉价的方式.3.自从广告成为产品成本的一部分时,它就被施加到了销售价格里.4.然而广告能导致需求的增加,那么产品成本就会减少,并且消

单样本K-S检验正态分布的结果,只要看sig值就可以了,当sig值大于0.05,说明你要检验的数据分布和正态分布没有显著差异,即你的数据属于正态分布.那个人误解了原假设和研究假设,在统计中,原假设H0

你这是四维数据,我这是一维数据kmeans,你试试吧#include#include#include#includeusingnamespacestd;intN;//数据个数intK;//集合个数in

没有thereisnothinglike.as的句型.但是thereisnothinglikeswimingasameansofkeepingfit.是正确的.为什么?首先thereisnothing

在k-means聚类窗口点击option,选择ANOVAtable,这样软件会将你每次分类做一次方差检验,看你分的类别之间是否有显著差异,如果你不知道分类多少,看方差检验,如果越有差异就说明分的类别之

分析>描述统计>描述.出现对话框.输入要统计的变量.点击选项>选择均值>继续>确定

根据单样本K-S检验显示,你的数据服从Lambda（泊松分布的均值）为12.18的泊松分布（P=0.772）.注意,与其他大多数统计学检验不同,K-S检验在P值大于（注意是大于而不是小于）0.05时才

以第二个为准,第一种方法是参数检验,而第二种是非参数检验,第一种是在知道总体分布的情况下做的,第二种是在不知道总体分布的情况进行的检验,而且大多数的检验,我们都是不知道总体分布到底是什么才做的K-S检

Thesenseofsoundisoneofourmostimportantmeansofknowingwhatisgoingonaroundus.Soundhasawastedproduct,too

k-mean聚类要求在分类前已经知道类数.再问：嗯，这我知道，我是想问求出了假设分成4类，5类，6类，我怎能确定哪一个是更好一点的分类方法？谢谢再答：你所说的问题正是每一个认真做聚类的人应该碰到的，必

不能,所谓的模型是能够提供预测效果的相关分析仅仅是一个笼统的讨论两个变量之间是否有关系,但是这个相关性的大小也不是他们之间的实际相关性,所以不能算作模型

不是spss出问题,是你的数据和你的知识水平出了问题我替别人做这类数据分析蛮多的

W是一个统计量根据统计量去查表,得到对应的值,然后和0.05比较我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那直接用spss软件的话就不用查表啦那w值就不用看了吗？

用一下analyze菜单——comparemeans——means命令,点开options想算什么随你选

你是说的克隆巴赫α系数么?点击analyze→scale→reliabilityanalysis,在model中选择alpha（一般默认的就是这个）,可以在statistics中选择你所需要的统计方法

多重共线性等多种原因可以导致这个结果你纳入的变量太多了,说明你根本不懂统计就在乱操作我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：你能留一个你的扣扣号给我吗？我们扣聊、、最近处理这个数据真的遇到很多问题，希望你

打开数据文件后Analyze--classify---K-meanscluster命令,选择需要聚类的变量到Variables,选择一个标记变量到labelcaseby中,在numberofCludt