内容基本概念快速入门知识拓展一、基本概念什么是分类树?对资料的要求用途如何确定变量的重要性、相互关系、?分类树产生一个基于树状的分类模型;它将研究对象分组,可以根据自变量预测因变量;是探索性和证实性分类分析的有效工具。:任何类型不要求解释变量Xi和结果变量Y具有某种特定的分布。允许不同数据类型的解释变量一起进入模型,可以使用不同数据类型的结果变量。传统方法对资料的类型和分布有相对严格的规定(如多元线性回归);不易处理共线性问题和多水平变量之间复杂的交互作用(如logistic回归)。根据解释变量对结果变量进行分类和预测。 变量间的相互关系如何确定?解释变量的重要性表现为该解释变量出现在树干的起始部位,或离起始部位很接近;另一方面,重要性还表现为同一解释变量多次在模型中出现。利用解释变量之间上下的关系分析解释变量间是否有可能存在交互作用。如果某些解释变量在单因素分析时与结果变量之间无明显关联,而在模型中的某些局部有明显的效应,提示这些解释变量之间可能存在交互作用。,其结果直观、明了、易于解释,能有效处理缺失数据及变量之间的共线性,对资料分布无任何要求。只适合大样本资料。如果结果变量是连续性资料,样本含量可以小一些。如果结果变量是分类资料,样本含量要大。:分类资料(最常用)、计量或等级资料ExhaustiveCHAID:结果变量:分类资料(最常用)、计量或等级资料CRT结果变量:计量资料(最常用)、分类或等级资料QUEST结果变量:仅用于分类资料二、快速入门QuickStart1352名少年儿童肥胖症危险因素银行对客户的信贷风险评估学生压力的影响因素分析
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