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2024年1月6日发(作者：criticalprocessdied蓝屏win10)

确定性分析名词解释

确定性分析(certainty analysis)是对未知数据进行假设检验的一种方法。 1

研究者在确定研究对象与研究方法后，需要收集并分析原始数据，将数据按照变量分类归并到不同的类别中。这就需要对数据进行预处理，使得数据的格式与内容都能符合研究目标和应用场景的要求。主要包括两个方面的工作：数据清洗与格式转换。

数据清洗主要是通过数据清洗去掉无效的数据。主要方法有：预处理、筛选、预测等。 1.预处理（ pre-processing）指对来源复杂的数据样本做预先处理，即除去不必要的干扰项，减少模型误差，提高统计推断的信度，从而更好地模拟真实的数据特征。 2.筛选(filter)指从大量待选样本中选择出具有代表性的样本或数值。在实际工作中，筛选主要是针对异常值而言，剔除数值变化小但具有某些特定含义的变量。 3.预测(forecasting)预测就是利用一组已知的关于被研究现象未来状况的信息，由研究人员对未来所发生的事情所做的推断。 4.数据清洗与格式转换( data cleaning and format

transformation)数据清洗是对数据样本进行预处理的重要环节。它是建立数据模型的前提，也是正确建立模型的基础。数据清洗与格式转换主要包括数据格式转换、数据压缩等。 2

在决策树确定的数据范围内，对总体参数中每个变量的属性进行打分，然后根据该属性的平均得分计算样本参数的置信区间。 3

数据的处理，要注意以下几点： 1）研究者在确定了研究问题和 - 1 -

研究方法之后，可能还会因为现实世界中不存在与研究问题相类似的数据集而需要采用其他研究方法和资料来源。对此，研究者要考虑自己的研究条件是否允许对数据进行适当的转换；是否有数据库可供查询；是否有合适的软件工具；是否有合适的软件工具。 2）分析人员要注意保持统计推断模型的一致性。如果在整个研究期间，分析人员的思维方式、统计分析手段发生了变化，那么即便研究的目标没有变化，采用的数据集没有变化，最终的统计结论可能也会发生变化。因此，在建立数学模型时，需要将以前采用的方法与新方法进行比较，及时调整模型的输入、输出、隐藏和显示，保持整个分析过程的连续性和一致性。

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本文标签： 数据 研究 进行 样本

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