| 题名 | 分类数据中高维列联表可压缩性研究; Compressibility Research on High Way Contingency Table of the Categorical Data |
| 作者 | 孙红艳 |
| 答辩日期 | 2014 ; 2014 |
| 导师 | 钱争鸣 |
| 关键词 | 列联表压缩 辛普森悖论 交互作用 互信息 信息熵 The compression of contingency table Simpson's paradox Interaction Mutual information Information entropy |
| 英文摘要 | 分类数据的统计分析方法是分析名义数据和有序数据的重要工具，在分类数据分析中，用列联表对数据进行分析是一种常用、直观的方法，例如，医学研究者按年龄和性别对病例进行分类建立列联表；教育工作研究人员按年龄、性别和家庭背景对学生进行分类建立列联表；经济研究者按照行业、地区、初始投资对企业成败进行分类建立列联表；市场研究者按年龄、性别和对商品的消费倾向进行分类建立列联表等。 传统的分类数据分析方法主要是对列联表进行独立性检验，随着对数线性模型的提出以及广泛应用，使得分类数据分析方法经常用于分析高维列联表，但是国内外文献中缺少对高维列联表的详细分析方法。由于高维列联表数据资料的复杂性，在分析高维列联表的...; Categorical data analysis is an important tool for data analysis of nominal data and ordered data. In categorical data analysis, contingency table analysis of data is a common and intuitive method. For example, medical researchers categorize cases by age and gender to establish contingency table; education workers classify students by age, gender and family background to establish contingency tabl...; 学位：经济学硕士; 院系专业：经济学院_统计学; 学号：15420111151910 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=44544 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/82228]  |
| 专题 | 经济学院－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 孙红艳. 分类数据中高维列联表可压缩性研究, Compressibility Research on High Way Contingency Table of the Categorical Data[D]. 2014, 2014. |
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