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本文提供了属性数据分析的基础知识，包括其定义、分类、方法和在不同领域的应用，旨在帮助读者理解如何对具有离散特性的数据进行科学分析。
大纲
- 属性数据分析概述
- 什么是属性数据分析
- 定义：对因变量为属性变量的数据进行分析的方法。
- 属性变量类型：定性变量、定类变量、离散变量等。
- 属性数据分析的分类
- 单一因变量分析
- 估计参数：使用最大似然法进行假设检验和区间估计。
- 统计量分布：大样本下服从正态分布，小样本下计算精确分布。
- 非参数估计：经验分布函数估计变量分布。
- 多个因变量分析
- 列联表分析：卡方检验检验变量独立性。
- 威尔科克森检验：检验二分类变量的显著差异。
- 边际与条件分布分析：三维数据的分析方法。
- 广义线性回归模型
- 二项分布：逻辑回归模型。
- 泊松分布：对数线性回归模型。
- 估计方法：迭代重加权最小二乘法。
- 模型检验：拟合优度检验。
- 重要参数：让步比（odds ratio）。
- 单一因变量分析
- 属性数据分析的应用
- 数据挖掘
- 高维与超高维数据分析
- 插补法
- 机器学习
- 探索性数据分析
- 图模型
- 大数据
- 什么是属性数据分析
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