【數據分析與數據挖掘】四、多因子與複合分析（上）

這一章內容：屬性與屬性之間常見的聯繫。 理論鋪墊： 假設檢驗與方差檢驗； 相關係數：皮爾遜、斯皮爾曼； 迴歸：線性迴歸； PCA與奇異值分解； 1.假設檢驗 概念：做出一個假設，根據數據已知的分佈性質，來推斷該假設成立的概率有多大。 過程： step1：建立原假設H0，H0的反命題爲H1，也叫備擇假設。一般情況下，原假設的分佈是符合該分佈的，而備擇假設是不符合該分佈的。 step2：選擇檢驗統計量

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