本節課程先從統計分析四步驟中的第二步:eda開始。
課程定義了若干個術語,如果學習過機器學習的同學,應該很容易模擬理解:
舉個例子:
這是乙個用藥記錄表,其中每一行是乙個individual,每一列是乙個variable
variable可以細分為兩種:categorical variables 分類變數(也叫qualitative variables 定性變數)和quantitative variables 定量變數
前者一般就是指離散型變數,後者一般指連續型變數。
課程中還提到另一種變數(或叫特徵)的分類方法:
注意上述四個度量方法之間,能夠用高精度的方法度量的變數,也可以轉為用低精度的方法來度量,比如年齡是ratio,其可以轉為用ordinal variable來度量(比如嬰兒期、幼兒期、青年、中年、老年等);但反之不行,比如冠軍和亞軍之間無法用interval variable或ratio來度量。
interval variable 和 ratio之間可能比較難區分,多看一些例子可能會好一些:
考試分數是哪種?答案是interval variable,因為0分是可以存在的,考試可以考0分,而不能說成0分表示根本沒參加考試;
老師在課堂上留給學生討論的分鐘數是哪種?答案是ratio,因為0表示老師根本沒留時間給學生討論,而一般不能說成「老師留了0分鐘給學生討論」;
有sense了嗎?interval variable的0表示事情發生了其結果是0(或可以發生結果是0的事情);而ratio的0表示事情根本沒發生(或根本不存在)。
從這裡開始,課程闡述了eda在做什麼——可以理解為觀察變數自身的特點、變數之間的關係、變數與結果之間的關係。
所以先從單個變數開始,即只看乙個變數自身的特點分析。
單個分類變數(categorical variables)一般可以用餅狀圖(pie chart)表示:
餅狀圖一般適合表示變數的每種取值與全域性的關係。
也可以用柱狀圖(bar chart)來表示:
柱狀圖一般適合表示變數的每種取值之間的對比(柱狀圖y軸的值可以從值value改為百分比percent)。
單個定量變數(quantitative variables)一般用直方圖(histogram):
莖葉圖(stemplot):
或箱線圖(boxplot)表示。
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