# 统计学习

# 概述

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# 数据审核

**节点用途：** 通过数据审核，可以大致了解数据内容，还可以审核数据质量。描述一列数据的特征，可以计算出最大值、最小值、平均数、总数、众数、中位数、方差等数据来进行描述。

**操作方法：**

1.  配置节点，如下图：

![](/uploads/projects/smartmining/202607/18bf043fa7bc1228.png)

图4-1-1

**配置选项卡：**

![](/uploads/projects/smartmining/202607/18bf043fa83e4248.png)**说明**：

-   **默认值：**系统默认所有字典被选定，作为描述统计字段。
-   **自定义字段：**用户可以自行选择需要了解字段，查看数据特征。
-   **颜色交互字段：**在**自定义字段**选择中，可以使用本选项，按照颜色分类查看要考察字段的数据特征
-   **基本统计量：**输出最大值，最小值，平均值，标准差，偏度，有效值，测量值，分布图形等基本的描述特征
-   **高级统计量：**输出值方差，峰度等描述特征

1.  确认配置后，执行并查看视图

**操作示例：**

将员工信息表中数据字段，按照图4-1-1配置后，执行，并查看视图

![](/uploads/projects/smartmining/202607/18bf043fa8c72540.png)

# 相关分析

**节点用途：**研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系，变量之间是否有关系，以及有关系的程度。

**操作方法：**

1.  配置节点，如下图：

![](/uploads/projects/smartmining/202607/18bf043fa961fde0.png)

图4-2-1

1.  确认配置后，执行并查看视图

**操作示例：**

将员工信息表中数据字段，按照图4-2-1配置后，执行，并查看视图，性别，收入之间，相关系数为0.216，相关性小，性别于教育程度的相关系数近0.096，相关性也很小，教育程度于收入的相关系数为0.369，相关性较高一点。

![](/uploads/projects/smartmining/202607/18bf043fa9ec09b8.png)

# 单样本T检验

**节点用途：**检验单个字段的均值与指定的常数检验值的差异是否显著。对于每个检验字段，均可输出该字段的描述性统计量（均值、标准差和均值的标准误）和T检验结果（如P值、置信区间等）。

例如：某生产商可以用此方法检验一批生产线的平均日产量是否等于100。

**节点配置：**

![](/uploads/projects/smartmining/202607/18bf043faac72778.png)

**配置选项卡：**

![](/uploads/projects/smartmining/202607/18bf043fab4519a8.png)**说明**：

-   **检验值:**指定一个常数作为检验值，每个检验字段的均值将与此值做比较
-   **置信度（%）:** 指定一个1到99之间的值作为置信度，用来计算检验字段均值和假设的检验值之差的置信区间，默认是95
-   **检验字段:** 选择一个或多个字段。分别为每个字段在同一假设下进行单样本T检验。