单因素分析的方法包括哪些(单因素分析方法)
1.单因素分析方法有哪些
现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0和1表示。如果我们采用多个因素对0-1表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用到logistic回归。
1、把所有变量代如回归方程，逐步回归分析，必要是多用几种筛选变量得技术，同时要考虑因素得交互作用，综合分析”
2、单因素分析的结果和多因素分析的结果不一样是很正常的事情，因为单因素分析往往存在混杂因素的影响
3、要明白在建立多元回归模型之前，单因素分析的主要作用是起到筛选的作用，通常选取p小于0.1或者0.2的因素进入多元回归模型，而多元回归模型中偏回归系数有意义才是真正的有意义；
2.单因素分析方法有哪些
现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0和1表示。如果我们采用多个因素对0-1表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用到logistic回归。
1、把所有变量代如回归方程，逐步回归分析，必要是多用几种筛选变量得技术，同时要考虑因素得交互作用，综合分析”
2、单因素分析的结果和多因素分析的结果不一样是很正常的事情，因为单因素分析往往存在混杂因素的影响
3、要明白在建立多元回归模型之前，单因素分析的主要作用是起到筛选的作用，通常选取p小于0.1或者0.2的因素进入多元回归模型，而多元回归模型中偏回归系数有意义才是真正的有意义；
3.单因素敏感性分析法的单因素敏感性分析法的步骤
1、选择需要分析的不确定因素，确定这些因素的变动范围。
敏感性因素：
投资额，包括固定资产投资与流动资金占用，根据需要还可将固定资产投资分为设备费用、建筑安装费用等；
项目建设期限、投产期限、投产时的生产能力及达到设计生产能力所需时间；
产品产量及销售量；
产品价格；
经营成本，特别是其中的变动成本；
项目寿命期；项目寿命期末的资产残值；
折现率；汇率。
2、确定分析指标：各种经济效果评价指标，如净现值、净年值、内部收益率、投资回收期等，都可以作为敏感性分析的指标。
由于敏感性分析是在确定性经济分析的基础上进行的，就一般情况而言， 敏感性分析指标应与确定性经济分析所使用的指标相一致，不能超出确定性分析所用指标的范围另立指标。当确定性经济分析中使用的指标比较多时，敏感性分析可围绕其中一个或若干个最重要的指标进行。
3、计算各不确定因素在可能的变动范围内发生不同幅度变动所导致的方案经济效果指标的变动结果，建立起一一对应的数量关系。
4、确定敏感因素，判断方案的风险因素，方法包括相对测定法和绝对测定法。
1）相对测定法：是设定要分析的因素均从确定性经济分析中所采用的数值开始变动，且各因素每次变动的幅度相同，比较在同一变动幅度下各因素的变动对经济效果指标的影响，据此判断方案经济效果对各因素变动的敏感程度。
2）绝对测定法：设各因素均向对方案不利的方向变动，并取其有可能出现的对方案最不利的数值，据此计算方案的经济效果指标，看其是否可达到使方案无法被接受的程度。如果某因素可能出现的最不利数值能使方案变得不可接受，则表明该因素是方案的敏感因素。
4.因素分析法包括哪些
因素分析法。又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。
因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。 因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。
5.数据分析方法有哪些
一、描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
四、假设检验
1. 参数检验
参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。
2. 非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
2）总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
6.什么是因素分析,它包括哪几方面的内容
因素分析 factor analysis 由斯皮尔曼（C.Spearman）于1904年所创始，在心理学领域中发展起来的一种多变量解析手段。
简介
1.为一种多变项统计法.用来测量心理学家所假定的建构或个人内部的潜在特质.若使用好几个测验，但欲知事实上一共只测量到几个共同因素，这时即可使用因素分析来了解这个问题。
2.因素分析 factor analysis 由斯皮尔曼（C.Spearman）于1904年所创始，在心理学领域中发展起来的一种多变量解析手段。他认为，某一现象比干预该现象的变数的数更少受潜在的因素所支配，如果在没有外在标准的条件下，可以只根据观测的数据探寻其因素。广义地说，也可以包括主要成分分析和群分析。从分解相关行列引出线性函数这一点看，因素分析很象主要成分分析，如果假定可以是一种误差项的特殊因素的话，那么相关行列的对角要素要小于1.0。有一种见解认为，围绕这种推断在数学方面的问题较多，使用主要成分分析的方法是无可非议的。在生物社会学、人体生理学、数量分类学、育种学诸领城中被采用。
卡特尔的因素分析法
从某些最重要的方面来说，只要理解了因素分析法就理解了卡特尔的人格理论，所以，我们先以探讨因素分析法的基本方面来作为探讨他的人格理论的出发点。
因素分析法的实际就是相关性概念。当两件事物同时发生变化时，就被认为是相关的，说的确切些，是相互联系的。例如，高度和重量是相关的，因为当其中一个增加时，另一个也会增加。两个变量同时变化的趋势越强，那它们之间的相关性就越大。两个变量之间关系的强度在数学上是用相关系数来表示的。相关系数可以在+1.00到-1.00的数值之间发生变化。相关系数为+1.00表示两个变量完全正相关；说的确切些，当一个变量的测量值增加时，另一个变量的测量值也同样增加，且后者的增加量与前者的增加量存在纯线性关系。相关系数为-1.00表示两个变量完全负相关；说的确切些，当一个变量的测量值增加时，另一个变量的测量值却将减少，同样，后者的减少量与前者的增加量存在纯线性关系。相关系数为+0.80时表示两个变量之间高度正相关，但并非完全相关。也就是说，两个变量之间存在着一种争相变化的趋势，但其变化量不存在纯线性的关系，是由一段二次函数或多次函数描述的。相关系数为-0.56时表示两个变量之间存在着适度的反向关系，也可由一段二次或多次函数来描述。
7.单因素敏感性分析的做法有哪些
(1)确定敏感性分析的对象，即确定评价指标进行分析。
经常分析净现值、内部收益率或投资回收期。 （2）选择需要分析的不确定因素。
总的来说，总投资、销售收入或运营成本是最重要的因素。 （3）计算各影响因素对评价指标的影响程度。
这一步主要是基于现金流量表。首先，计算各影响因素变化引起的现金流量的变化，然后计算评价指标的变化。
（4）识别敏感因素。敏感因素是指对评价指标影响较大的因素。
具体方法是：在影响因素相同的范围内，计算各影响因素对评价指标的影响程度，其中影响因素是敏感因素。 （5）通过分析和计算敏感因素的影响程度，确定项目可能存在的风险和风险因素。
