模板:Navplate DataMining：修订间差异

2024年1月19日 (五) 00:53的版本

描述性统计

描述统计

统计检验

Friedman检验两样本配对T检验两独立样本T检验单样本T检验

非参数检验

Ridit分析游程检验秩和检验符号检验

频数表检验

Fisher精确检验 G检验 Mantel-Haenszel检验 McNemar检验卡方检验

方差分析

F检验 One Way ANCOVA One Way ANOVA Two Way ANCOVA Two Way ANOVA Welch检验多元方差分析多重比较方差分析方差齐性检验球形检验

相关分析

一般线性相关分析典型相关分析组内相关系数混合效应组内相关系数随机效应

回归分析

时序分析

时序平稳性检验时间序列聚类时间序列预测正弦曲线回归趋势检验

潜变量分析

潜类别模型

潜类别分析潜类别增长模型潜类别混合增长模型验证性因子分析

生存分析

IDI和NRI KM生存曲线单因素COX回归多因素COX回归多因素竞争风险模型智能筛选限制性立方样条节点竞争风险模型限制性平均生存时间限制性立方样条

多元分析

中介效应主成分分析(PCA)信度分析倾向性评分匹配双重差分模型多重对应分析孟德尔随机化异常值分析拉格朗日乘数检验最大似然因子分析碎石检验筛查自变量共线性聚类分析调节效应豪斯曼检验面板数据效应模型

综合分析

多重插补

查找其他类别的节点，请参考以下列表

数据输入

多CSV表合并读取多Excel表合并读取导入CSV数据导入Excel数据导入SAV数据导入TSV数据

变量处理

中文变量名替换更新变量名标准化变量名转换变量类型

行列处理

行处理

去重样本样本量计数筛选样本筛选行空值过滤表格

矩阵处理

矩阵变换聚合表格

表格处理

分层变量循环转列表多表数据连接抽样数据合并数据连接

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 {{Navplate SMW row|机器学习|DataML Lv1 Cat::数据集拆分|text=[[数据集拆分]]|icon=Data_Partition.svg}}
 {{Navplate SMW row|机器学习|DataML Lv1 Cat::数据集导入导出|text=[[数据集导入导出]]|icon=Data_Partition.svg}}
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 <div class="template-navplate__groupheader">分类器</div>
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-<div class="template-navplate__groupheader">AI与影像</div>
+<div class="template-navplate__groupheader">环境检测</div>
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-{{Navplate SMW row|AI图像模型评估|IP Lv1 Cat::图像模型评估|text=[[图像模型评估]]|icon=Neural_Network.svg}}
+<div class="template-navplate__groupheader">图像处理</div>
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