新宿创造高知联合分析预测,新宿事件深度解析

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本文目录一览：

• 1、您好,请问两个联合指标怎么得出一个联合预测因子,再进行ROC分析
• 2、油气储层预测分析
• 3、数据挖掘与预测分析术语总结
• 4、联合分析的基本步骤是什么?

您好,请问两个联合指标怎么得出一个联合预测因子,再进行ROC分析

1、可以用先做分析，做出概率预测值。再根据这个值绘制roc。首先在分析列表选择ROC曲线图，输入检验变量和状态变量，如果检验变量输入多个，则会在图上显示每个检验变量的曲线。状态变量还需输入表示阳性组的数值。

2、首先是要通过logistic 回归， 形成联合预测因子(combining predictors) ，然后用金标准和联合预测因子构建联合诊断的ROC 曲线。

3、ROC曲线越靠近左上角，试验的假阳性率越高。越靠近右下角，试验的假阴性率越高。

4、当然从统计学角度讲，单因素差异越显著的，ROC曲线下面积可能越大。如果打算用多个指标联合预测，选出来最优的几个指标联合起来预测，那可能就需要做回归分析了。

油气储层预测分析

将三个油层组准确地标定到地震剖面，建立起砂岩发育程度与波形特征的对应关系，按四类砂岩将波形特征分为四类，进而预测砂岩横向分布。

综合预测法是指以盆地或预测区的资源潜力为预测基础，分析其勘探开发历程，依据目前所处的勘探开发阶段，确定其未来储量、产量可能出现的高峰值及时间，使用多旋回哈伯特模型，采用储采比控制的办法，对油气储量、产量进行预测。

需指出的是，惠州凹陷深层油气藏有利层位和区块的储层预测评价，是建立在前人对 该气藏成藏机制分析及成藏模式总结的基础上，结合本项目研究成果，以有利相带储集砂 体的预测评价为主要目标。

数据挖掘与预测分析术语总结

1、预测分析（Predictive Analytics）： 从现存的数据集中提取信息以便识别模式、预测未来收益和趋势。在商业领域，预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实，以更好了解消费者、产品、合作伙伴，并为公司识别机遇和风险。

2、以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。

3、数据挖掘是数据分析的核心-广义上讲，它是指搜索数据以识别模式和趋势的整个过程。数据分析师是信息产业的坚强后盾。数据监控 预计数据分析师将定期检查数据的收集和存储，以确保其符合质量和格式标准。

4、还有很多和这一术语相近似的术语，如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。基本任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

联合分析的基本步骤是什么?

1、联合分析的步骤包括确定产品特征与特征水平，产品模拟，数据收集，计算特征的效用，市场预测。

2、比起让受测者考虑各个属性之间如何兑换，直接询问受测者其理想点的属性水平及属性重要性更切合实际。联合分析可以分析非度量属性（如品牌名称）的重要程度。

3、简单。联合分析的程序新手只需要简单观看视频即可上手操作，因此该程序是非常简单的。程序的含义是指事物发展的既有次序和脉络以及方式、方法。

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