之前的主成分分析和因子分析中,收集的变量数据都是连续型数值,但有时会碰到分类数据的情况,我们知道最优尺度变换可以对分类变量进行量化处理,如果将这一方法和主成分分析相结合,就称为了基于最优尺度变换的主成分分析法(CATPCA),在市场研究中,又称为多维偏好分析(MPA),该方法由于引入了最优尺度变换,使其对数据的适应能力大大加强,不仅可以分析连续型数据,还可以分析有序.无序分类数据,并且图形展示的能力也得到加强,这非常适合市场研究使用. 多维偏好分析主要用于分析消费者对商品的偏好倾向,并通过感知图

在之前介绍的线性回归模型中,有一个隐含的假设是自变量均为连续变量,但实际上自变量有时候是分类变量,类似于方差分析中的因素,这种分类自变量在回归分析中,也默认作为连续变量使用,这就会产生一个问题,如果是无序分类变量,那么各类别间没有高低之分,每变化一个单位,对于因变量的影响是相同的,无法分析当中的趋势,虽然可以使用哑变量,但是当分类变量过多或每个变量的类别水平过多时,这种方法非常繁琐,此外,当类别较多时,可能会存在某几个类别对因变量的作用相似,这是可分析的点,但是传统线性模型却将此信息忽略,造成信

传统的典型相关分析只能考虑变量之间的线性相关情况,且必须为连续变量,而我们依然可以使用最优尺度变换来拓展其应用范围,使其可以分析非线性相关.数据为分类数据等情况,并且不再仅限于两个变量间的分析, 虽然具体算法非常复杂,但是过程却只要两步,首先对变量进行最优尺度变换,然后对其进行典型相关分析. 我们还是以之前的多重对应分析的案例数据进行分析 过程还是在分析—降维—最佳尺度

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最近在学习JVM和GC调优,今天总结下CMS的一些特点和要点,让我们先简单的看下整个堆年轻代和年老代的垃圾收集器组合(以下配合java8完美支持,其他版本可能稍有不同),其中标红线的则是我们今天要着重讲的内容: 垃圾回收器的可用组合: ParNew and CMS "Concurrent Mark and Sweep" 是CMS的全称,官方给予的名称是:“Mostly Concurrent Mark and Sweep Garbage Collector”; 年轻代:采用 stop-t

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前言 最近在学习ConcurrentHashMap的源码,发现它采用了一种比较独特的方式对map中的元素数量进行统计,自然是要好好研究一下其原理思想,同时也能更好地理解ConcurrentHashMap本身. 本文主要思路分为以下4个部分 1.计数的使用效果 2.原理的直观图解 3.源码的细节分析 4.思想的抽象 学习的入口自然是map的put方法 public V put(K key, V value) { return putVal(key, value, false); } 查看putVa

根据CPU架构oprofile采样的触发有两种模式:1) NMI模式: 利用处理器的performance counter功能, 指定counter的类型type和累进数量count. 比如 type=DTLB_MISS, count=500, 代表"Data TLB miss"每发生500次, 会触发一次中断. Oprofile.ko模块会相应这个中断, 然后看当前正在执行的是什么指令,那个函数, 那个模块(或者app, lib), 并进行计数. 不同的处理器支持的counter类型

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For many programs, developing a mathematical model of running timereduces to the following steps:■Develop an input model, including a definition of the problem size.■ Identify the inner loop.■ Define a cost model that includes operations in the inner

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卡方检验只能对两个分类变量之间是否存在联系进行检验,如果分类变量有多个水平的话,则无法衡量每个水平间的联系.对此,虽然可以使用逻辑回归进行建模,但是如果分类变量的水平非常多,就需要分别设定哑变量,这样对于操作和解释都非常繁琐.而对应分析则是专门解决上述问题的方法,它特别擅长对两个分类变量的多个水平之间的对应性进行分析.常用于市场细分.产品定位.品牌形象及满意度研究. 对应分析最大的特点是通过直观的图形方式,展现分类变量不同水平之间的联系,水平越多,效果越好. 对应分析是一种多元统计分析方法,由于

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在市场研究中,有一种分析是研究消费者态度或偏好,收集的数据是某些对象的评分数据,这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现,也就是一种距离,距离近的差异性小,距离远的差异性大.而我们的分析目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况,此时由于数据的组成形式不一样,因此不能使用对应分析,而需要使用一种专门分析此问题的方法——多维尺度分析(MDS模型).多维尺度分析和对应分析类似,也是通过可视化的图形阐述结果,并且也是一种描述性.探索性数据分析方法. 基于以上,我们可以得知,多维尺度分析经常使

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