根据居住地距离 ,我们使用kmean聚类将样本分成2个类别,并保存结果到小区变量中。 结果如图所示。 聚类中心结果如下 每个样本的聚类信息: 分析不同小区居民的平均出行距离、平均家庭收入、年龄分布、性别分布、家庭人口数和受教育程度有什么区别吗? 从均值比较的结果来来看,第1个类别的工作里小区工作距离较短,第三个...
根据居住地距离 ,我们使用kmean聚类将样本分成2个类别,并保存结果到小区变量中。 结果如图所示。 聚类中心结果如下 每个样本的聚类信息: 分析不同小区居民的平均出行距离、平均家庭收入、年龄分布、性别分布、家庭人口数和受教育程度有什么区别吗? 从均值比较的结果来来看,第1个类别的工作里小区工作距离较短,第三个...
Spss用K均值聚类Kmeans、决策树、逻辑回归和T检验研究不同因素对通勤出行交通方式选择的影响调查数据分析 拓端tecdat 全文链接:tecdat.cn/? 原文出处:拓端数据部落公众号 某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响,对成都两个大型小区(高端和普通)居民分别进行了出行调查,各调查了300人。 其中 Di...
由结果来看整个逻辑回归的表达式是显著的;由“似然比检验”表格可知所有变量的显著性水平均小于0.05,可知自变量对于因变量mode都是显著的;而在参数估计中可得,自变量的显著性水平较低,即这些变量和mode是有关系的。 本文选自《SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究不同因素对通勤出行交通方式选择的影响...
然后对不同聚类类别的数据进行独立样本t检验。 由上表中的结果:distance的sig>0.05,可知:distance无显著区别。 对每个小区分别建模(逻辑回归和决策树),看哪个模型对出行方式选择的拟合更好(比较模型在检验样本里的表现,而不是训练样本),并分析各个变量如何影响通勤交通方式的选择。
然后对不同聚类类别的数据进行独立样本t检验。 由上表中的结果: distance的sig>0.05,可知: distance无显著区别。 对每个小区分别建模(逻辑回归和决策树),看哪个模型对出行方式选择的拟合更好(比较模型在检验样本里的表现,而不是训练样本),并分析各个变量如何影响通勤交通方式的选择。
本文选自《SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究不同因素对通勤出行交通方式选择的影响调查数据分析》。 点击标题查阅往期内容 数据分享|R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标 数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 ...
简介:SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究通勤出行交通方式选择的影响因素调查数据分析 原文链接:http://tecdat.cn/?p=27587 某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响,对成都两个大型小区(高端和普通)居民分别进行了出行调查,各调查了300人。
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