sas各过程笔记描述性统计线性回归logistic回归生存分析判别分析聚类分析主成分分析因子分析典型相关分析

数学建模分析——SAS程序——典型相关分析问题模板,这里以五年前后各指标相应的数据进行对比,分析得出了相关的结论,用以之后的进一步分析。

对于两个变量，是用它们的相关系数来衡量它们之间的线性相关关系的。当考虑一个变量与一组变量的线性相关关系时，是用它们的多重相关系数来衡量。但是，许多医学实际问题中，常常会碰到两组变量之间的线性相关性研究

我们在多元分析中处理的是多指标的问题,观察指标的增加是为了使研究过程趋于完整,但由于指标太多,使得分析的复杂性增加;同时在实际工作中,指标间经常具备一定的相关性,使得观测数据所放映的信息有重叠,故人们

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。 在实际课

数据描述性分析

spss因子分析与主成分分析 现代统计案例分析

pcakernelpcaprincipalcomponentanalysiskernelprincipalcomponentanalysis主成分分析核主成分分析Matlab算法源代码

时间序列、聚类判别、主成分分析

实现数据的LDA降维，该程序将数据的256维特征降到60维

Matlab代码LDA分析，可以用作特征提取或者分类器