效度是指测量的有效性程度，是测量工具能测出所要测量特质的程度，即准确性、有用性。 该部分的效度分析主要是结构效度分析 结构效度指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。效度…

二、验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA） 前面我们也分析过EFA和CFA的区别，我再重新总结一下（找到一个简洁的）： CFA的进行必…

验证性因子分析，是用于测量因子与测量项(量表题项)之间的对应关系是否与研究者预测保持一致的一种研究方法。尽管因子分析适合任何学科使用，但以社会科学居多。 Step1：因子分析类型 …

通过一个实例来具体了解一下，验证性因子分析的操作步骤以及过程中需要注意的内容。 1、背景 当前有一份215份的研究量表数据，共由四个因子表示，第一个因子共5项，分别是A1~A5；第…

AVE(Average Variance Extracted)是平均萃取变异量，又叫平均提取方差值，是检验结构变量内部一致性的统计量。 CR(Composite Reliabili…

今天教大家如何在R中做验证性因子分析，R中能做CFA的包不止一个，但lavaan是最常用的SEM包。lavaan是latent variable analysis的组合，从名称中我…

1、数据介绍 再介绍本篇的内容之前，我们先来看一下本文用到的数据。本文用到的中国银行股票数据下载：http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH。 我们先来导入一下…

用户画像是一个挺新颖的词，最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。现在我们谈及用户画像，它也是和精准营销、精细化运营直接钩挂的。这篇文章主要讲产品运营角度的用户画像。 希望看完后，解…

本文将通过一段时间内电力负荷波动的数据集来实战演示完整的ARIMA模型的建模及参数选择过程，其中包括数据准备、随机性、稳定性检验。本文旨在实践中学习，在实战过程中穿插理论知识梳理和…

在银行要判断一个”新客户是否会违约”，通常不违约的人VS违约的人会是99:1的比例，真正违约的人 其实是非常少的。这种分类状况下，即便模型什么也不做，全把所…

你只需要两步就能构建起自己的机器学习模型： 明确你需要解决的问题是什么类型，以及知道解决该类型问题所对应的算法。 从skicit-learn中调用相应的算法构建模型即可。是的！在机…

本文以iris鸢尾花数据为例，实现各种聚类算法。 文章里理论部分很简略，主要是python实践。 没想到疫情期间度过了研一下学期，全在上网课，仍然是获益匪浅。 正好在上机器学习的课…

K-means算法介绍 简单来说，K-means算法是一种无监督算法，不需要事先对数据集打上标签，即ground-truth，也可以对数据集进行分类，并且可以指定类别数目 牧师-村…

一、机器学习概览 1. 什么是机器学习？ 机器通过分析大量数据来进行学习。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。 2. 机…

最近，吴恩达在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新了一篇博文，总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。文章开头，吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择：多年前，在一次项…

如果想理解汤普森采样算法，就必须先熟悉了解贝塔分布。 一、Beta(贝塔)分布 Beta分布是一个定义在[0,1]区间上的连续概率分布族，它有两个正值参数，称为形状参数，一般用α和…

一、概述 KS（Kolmogorov-Smirnov）评价指标，通过衡量好坏样本累计分布之间的差值，来评估模型的风险区分能力。 KS、AUC、PR曲线对比： 1）ks和AUC一样，…

当前业界“最先进的”的精确营销系统，非互联网公司的“在线广告系统”莫属，但到底它先进在哪里？

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