[FZH] 求教一个数学问题

[Dee.H.Y]

210 15
237 15
239 15
258 15
284 15
290 15
300 15
307 15
341 15
366 15
372 15
605 15
608 15
205 16
212 16
237 16
239 16
290 16
300 16
314 16
341 16
351 16
370 16
607 16
608 16
这样一组数据
假如前面的3位数为用户的编号,后面的2位数为服务的编号
现在有15跟16这2个服务
然后如何分析这2个服务之间是否存在相关性?

[Michael Ding]

-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE-----
Hash: SHA1

可以用T检验试试，把两种服务看作是两种条件，用户编号看作样本值，用T检验 检验这两组样本值分布是否存在显著差异？
没有细想，可以讨论

在 2011-8-20，下午4:09， 杜宏羽 写道：

>  210 15
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>  370 16
>  607 16
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>  这样一组数据
>  假如前面的3位数为用户的编号,后面的2位数为服务的编号
>  现在有15跟16这2个服务
>  然后如何分析这2个服务之间是否存在相关性?
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> Version: GnuPG/MacGPG2 v2.0.17 (Darwin)
> Comment: GPGTools - http://gpgtools.org
>
> iQEcBAEBAgAGBQJOT3N7AAoJEE46QpXD7ZpwoSgH/3/4qjBDOXzvMP1k3qEyrver
> ThLc+2IvF2viL4lN5/7f1T7yvAxi2Ig+pDI/MuAbaxqRam4Yt8nc+CeQO5NlwKhc
> vcvVeifTadeHM4zk3mdNmJJaigIgSh6KdqsTxRBnxpX3RKIqmUEtOdsv7NPQT67K
> j9Dx5A0Y0DYclDhyqzpSiaFBumpif7vTAgtzCH0HtE1vWvsHRx2/CVKftOK4W2OT
> eRkD6Zhx5tLnOH6turi3eXH7rM3IUQiU7x8FpLlWBMs08YW5aeIxnJBSaal9iRsy
> xuLSgmoisos3jLqLoaZ9CBCNW/LRsmD31qiSCgm70QKEsR2gR1Xr/XwH93YkRlw=
> =np83
> -----END PGP SIGNATURE-----

[FZH] 回复： Re: 求教一个数学问题

[BX]

假设检验么？楼主要的是什么样的关系？是要根据用户号预测服务还是根据已有服务预测下次？

在 2011-8-20 下午4:43，"Michael Ding" <dingyan(a)freestorm.xn--org&gt;:-0s6mn078a

-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE-----
Hash: SHA1

可以用T检验试试，把两种服务看作是两种条件，用户编号看作样本值，用T检验 检验这两组样本值分布是否存在显著差异？
没有细想，可以讨论

在 2011-8-20，下午4:09， 杜宏羽 写道：


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[FZH] 回复： Re: 求教一个数学问题

[Dee.H.Y]

一共存在16向服务
但是我只是简单的分析每2个服务之间的关系.
关系例如为:
Ⅰ.使用A的一般都使用B
Ⅱ.使用A的一般都不使用吧
Ⅲ.A/B之间无相关性
但是现在我仅仅列出了15跟16的数据
不知道有没有什么方法可以检验15跟16之间是不是有相关性?
在 2011年8月20日 下午4:54，BX <btbxbob(a)gmail.xn--com&gt;:-0s6m5392c

>  假设检验么？楼主要的是什么样的关系？是要根据用户号预测服务还是根据已有服务预测下次？
>
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[FZH] 回复： Re: 求教一个数学问题

[jack black]

在弄不清样本空间、总体、分布的情况下，不推荐使用假设检验。

------------------------------------------------------------------
另一种思路

提取uid1到uid10000的用户编号，以及他们每个人选用的服务编号(a,b,c之类的)，做0-1稀疏矩阵，然后用夹角余弦求每2个服务之间的距离，距离近的说明两个服务（a和b）中有用的重复用户数量多，也就是用户喜欢a服务的同时喜欢b服务的人数较多。（即你所述的关系Ⅰ.使用A的一般都使用B）

举个栗子： 提取用户编号1-10的数据，一共有3个服务可选（服务编号1、2、3）
uid 1 选用服务有 1 ，2
uid 2 选用服务有3
uid 3 …………2，3
uid 4 …………1，2
uid 5 …………2，3
uid 6 …………1，3
uid 7 …………1，2
uid 8 …………1，2
uid 9 …………3
uid 10 …………3个服务都没选用


按3个服务列成矩阵
          uid1 uid2 uid3 uid4 uid5 uid6 uid7 uid8 uid9 uid10
服务1    1    0     0     1      0     1     1     1      0     0
服务2    1    0     1     1      1     0     1     1      0     0
服务3    0    1     1     0      1     1     0     0      1     0

计算：

>  a<-c(1,0,0,1,0,1,1,1,0,0)> b<-c(1,0,1,1,1,0,1,1,0,0)>
> c<-c(0,1,1,0,1,1,0,0,1,0) 
>  sum(a*b)/(sqrt(sum(a^2))*sqrt(sum(b^2)))[1] 0.7302967>
> sum(a*c)/(sqrt(sum(a^2))*sqrt(sum(c^2)))[1] 0.2>
> sum(b*c)/(sqrt(sum(b^2))*sqrt(sum(c^2)))[1] 0.3651484 

接近1的两个距离近，接近0的两个距离远

结果是：使用1的一般都使用2，使用1的一般都不使用3，使用2的一般都不使用3


在 2011年8月20日 下午4:59，杜宏羽 <dongfengweixiao(a)gmail.xn--com&gt;:-0s6m5392c

>  一共存在16向服务
>  但是我只是简单的分析每2个服务之间的关系.
>  关系例如为:
>  Ⅰ.使用A的一般都使用B
>  Ⅱ.使用A的一般都不使用吧
>  Ⅲ.A/B之间无相关性
>  但是现在我仅仅列出了15跟16的数据
>  不知道有没有什么方法可以检验15跟16之间是不是有相关性?
>  在 2011年8月20日 下午4:54，BX <btbxbob(a)gmail.xn--com&gt;:-0s6m5392c
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>  > 没有细想，可以讨论
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>  > > 237 15
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>  > > 290 15
>  > > 300 15
>  > > 307 15
>  > > 341 15
>  > > 366 15
>  > > 372 15
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> >  > xuLSgmoisos3jLqLoaZ9CBCNW/LRsmD31qiSCgm70QKEsR2gR1Xr/XwH93YkRlw=
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[FZH] 回复： Re: 求教一个数学问题

[Dee.H.Y]

TO：
微菜，神经网络算法能不能算出来，谁知道呢。

TO：Tommy，jack
我已经使用因子分析法，对数据做类似01排列后进行了计算。

神经网络太二了，不是每一次都能算出来东西的。

在 2011年8月20日 下午10:07，jack black <adolblackjack(a)gmail.xn--com&gt;:-0s6m5392c

>  在弄不清样本空间、总体、分布的情况下，不推荐使用假设检验。
>
>  ------------------------------------------------------------------
>  另一种思路
>
>
>
> 提取uid1到uid10000的用户编号，以及他们每个人选用的服务编号(a,b,c之类的)，做0-1稀疏矩阵，然后用夹角余弦求每2个服务之间的距离，距离近的说明两个服务（a和b）中有用的重复用户数量多，也就是用户喜欢a服务的同时喜欢b服务的人数较多。（即你所述的关系Ⅰ.使用A的一般都使用B）
>
>  举个栗子： 提取用户编号1-10的数据，一共有3个服务可选（服务编号1、2、3）
>  uid 1 选用服务有 1 ，2
>  uid 2 选用服务有3
>  uid 3 …………2，3
>  uid 4 …………1，2
>  uid 5 …………2，3
>  uid 6 …………1，3
>  uid 7 …………1，2
>  uid 8 …………1，2
>  uid 9 …………3
>  uid 10 …………3个服务都没选用
>
>
>  按3个服务列成矩阵
>           uid1 uid2 uid3 uid4 uid5 uid6 uid7 uid8 uid9 uid10
>  服务1    1    0     0     1      0     1     1     1      0     0
>  服务2    1    0     1     1      1     0     1     1      0     0
>  服务3    0    1     1     0      1     1     0     0      1     0
>
>  计算：
>
>  > a<-c(1,0,0,1,0,1,1,1,0,0)> b<-c(1,0,1,1,1,0,1,1,0,0)>
>  c<-c(0,1,1,0,1,1,0,0,1,0)
>
>  > sum(a*b)/(sqrt(sum(a^2))*sqrt(sum(b^2)))[1] 0.7302967>
>  sum(a*c)/(sqrt(sum(a^2))*sqrt(sum(c^2)))[1] 0.2>
>  sum(b*c)/(sqrt(sum(b^2))*sqrt(sum(c^2)))[1] 0.3651484
>
>
>  接近1的两个距离近，接近0的两个距离远
>
>  结果是：使用1的一般都使用2，使用1的一般都不使用3，使用2的一般都不使用3
>
>
>  在 2011年8月20日 下午4:59，杜宏羽 <dongfengweixiao(a)gmail.xn--com&gt;:-0s6m5392c
>
>  > 一共存在16向服务
>  > 但是我只是简单的分析每2个服务之间的关系.
>  > 关系例如为:
>  > Ⅰ.使用A的一般都使用B
>  > Ⅱ.使用A的一般都不使用吧
>  > Ⅲ.A/B之间无相关性
>  > 但是现在我仅仅列出了15跟16的数据
>  > 不知道有没有什么方法可以检验15跟16之间是不是有相关性?
>  > 在 2011年8月20日 下午4:54，BX <btbxbob(a)gmail.xn--com&gt;:-0s6m5392c
>  >
>  > > 假设检验么？楼主要的是什么样的关系？是要根据用户号预测服务还是根据已有服务预测下次？
>  > >
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>  > > 可以用T检验试试，把两种服务看作是两种条件，用户编号看作样本值，用T检验 检验这两组样本值分布是否存在显著差异？
>  > > 没有细想，可以讨论
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>  > >
>  > >
>  > > > 210 15
>  > > > 237 15
>  > > > 239 15
>  > > > 258 15
>  > > > 284 15
>  > > > 290 15
>  > > > 300 15
>  > > > 307 15
>  > > > 341 15
>  > > > 366 15
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[FZH] 回复： Re: 求教一个数学问题

[Hexchain Tong]

K^2 观测？

-- 
Hexchain Tong
 On Aug 20, 2011 5:00 PM, "杜宏羽" <dongfengweixiao(a)gmail.com&gt; wrote:
>  一共存在16向服务
>  但是我只是简单的分析每2个服务之间的关系.
>  关系例如为:
>  Ⅰ.使用A的一般都使用B
>  Ⅱ.使用A的一般都不使用吧
>  Ⅲ.A/B之间无相关性
>  但是现在我仅仅列出了15跟16的数据
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> > > 300 15
> > > 307 15
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[microcai]

On 2011年08月20日 16:09, 杜宏羽 wrote:
>  210 15
>  237 15
>  239 15
>  258 15
>  284 15
>  290 15
>  300 15
>  307 15
>  341 15
>  366 15
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>  290 16
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>  314 16
>  341 16
>  351 16
>  370 16
>  607 16
>  608 16 
使用神经网络进行分析. :D


>  这样一组数据
>  假如前面的3位数为用户的编号,后面的2位数为服务的编号
>  现在有15跟16这2个服务
>  然后如何分析这2个服务之间是否存在相关性?
>  _______________________________________________
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[Tommy He]

本来以为 ANOVA 就可以解决的问题，发现你的模型表示表其他朋友误导了。这样子整理下是不是好些？

每一个用户编号是一个个案，每个服务是一个变量。按照你所说的，会有很多个服务。若是用户访问了哪个服务，就在对应的变量下标识为1，未访问标识为0.

Case  Service_1 Service_2 Service_3
608         1                0           1
605         1                1           0
623         1                1           0

这样重新整理数据模型后，你只需要比较后面的 Service_1 Service_2
等等之间的相关就可以了。前面的三位数按你所说是用户编号，并无实际意义，无需加入统计分析。

话说若你标题说是统计问题的话我早就看啦，统计很好的数学白痴飘过……

2011/8/22 小蔡 <microcai(a)fedoraproject.org&gt;:
>  On 2011年08月20日 16:09, 杜宏羽 wrote:
> > 210 15
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>  使用神经网络进行分析. :D
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> > 假如前面的3位数为用户的编号,后面的2位数为服务的编号
> > 现在有15跟16这2个服务
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