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2016-05-20
本人有一组数据如下:

指标1,土壤类型,月份,深度
5.12 ,1,4,1
5.01 ,1,4,2
4.70 ,1,4,3
4.60 ,1,6,1
4.88 ,1,6,2
3.63 ,1,6,3
4.47 ,2,4,1
6.46 ,2,4,2
3.09 ,2,4,3
4.72 ,2,6,1
3.47 ,2,6,2
4.64 ,2,6,3
.......


含义就是指标一可以按照后面3种类型分类,我需要知道哪一个分类方式对指标一的变化影响大。
也就是说对于指标1,土壤类型、采样月份、采样深度影响时多少哪个影响大?
用什么分析方法可以实现?

真心求教各位大神

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2016-5-20 14:58:04
可以使用决策树。 输出变量 不能是离散变量,可以把指标1 设置2到3个等级,最好别超过4个级别。比如 指标1数值(1到3) 设成等级1,(3到5)设成等级2,大于5的设成等级3。然后用这个 等级,做决策树模型。C4.5 或其他决策树, 把 土壤类型,月份,深度    设成 输入变量,等级 设成 目标变量,就能得到 变量的重要性了和决策树模型。
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2016-5-20 16:20:49
285743489 发表于 2016-5-20 14:58
可以使用决策树。 输出变量 不能是离散变量,可以把指标1 设置2到3个等级,最好别超过4个级别。比如 指标1数 ...
多因素方差分析应该也可以吧,最后用偏eta方表示影响大小
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2016-5-25 16:46:13
liko2015 发表于 2016-5-20 16:20
多因素方差分析应该也可以吧,最后用偏eta方表示影响大小
也行。输出方式不一样,决策树能直接说明 三个变量占的百分比(和为100%),有决策树图可以直观感受。
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