似然比点状图怎么看

无明显关系，散点比较散乱。线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新制作散点图确认。

劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）面积图 适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

三角坐标图的读图方法如下：沿着三个坐标轴数值，从小到大的方向画出三个箭头，方向不要搞错。画平行线即可。分别画出与上述三个箭头平行且延伸方向一致的三条斜线。

扇形统计图，扇形统计图一般用在百分比比较明确的数据中，可以清楚的看到占比率。折线统计图，折线统计图一般用在变化规律上，可以清楚的看到数据变化规律。

提示，系统自动生成的图表，由于数据对比太大，第二个数据系统未显示出来，但实际它是存在的，点一下第一人数据系统右边就可以看到了。

B 试题分析：两图反映的是同一地区图内容，甲图内容详细，乙图内容粗略，比例尺越大，表示的内容越详细，反映的图幅范围越小。选B正确。

无序多分类资料用什么检验

1、无序分类变量是指没有固定顺序的分类变量，例如性别、血型等。对于无序分类变量，我们可以使用卡方检验（Chi-squaretest）来进行检验。卡方检验是一种统计假设检验方法，它主要用于判断两个分类变量之间是否有关联关系。

2、一般来说，两组无序分类资料的比较可用卡方检验，而有序分类资料的比较则可考虑秩和检验。 （2）在实际中，方法的选择并非简单根据资料本身的性质，还要考虑研究目的。

3、要比较样本均值与总体均值之间的差异可用单样本t检验。单样本t检验（one-samplet-test）是2014年全国科学技术名词审定委员会公布的心理学名词，样本统计量与其总体统计量，或理论值之间的差异检验。

4、这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊？自变量的话看似然比检验，显著的话就不能当作数值型变量，而需要当作分类变量来做，转换成哑变量；因变量的话用multinomial logistic来做。

监督分类法的关键是什么?

1、监督分类一般是先在图像中选取已知样本 （ 训练区） 的统计数据，从中找出分类的参数、条件，建立判别函数，然后对整个图像或待分类像元作出判别归类。

2、平行六面体分类法利用简单的规则对多光谱数据进行分类，判断边界是否在影像数据空间中形成一个N维的平行六面体。平行六面体的尺度由标准差阈值确定，而该标准差阈值是根据每个选定类的均值计算得出的。

3、监督分类方法是先学习后分类的方法。从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本。

广义线性模型拟合优度似然比怎么看结果

首先似然比统计量是在进行两个互斥的假设之间“比较”的。其次p值是衡量在零假设下观察到的结果或更极端结果的概率。最后p值小于显著性水平，可以拒绝零假设。

第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。

拟合度指标RNew=1-（Q/∑y^2）^（1/2）。拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R。R最大值为1。

均方根误差（RMSE）：均方根误差是MSE的平方根。RMSE的值越小，表示模型的预测精度越高。残差分析：残差是指实际值与预测值之间的差。通过分析残差，我们可以了解模型的拟合效果是否良好。

首先，计算统计量的观测值，SPSS直接输出。其次，查表，根据自由度和α找到临界值。最后，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。