0544SPSS统计分析与应用

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离散型随机变量

连续型随机变量

单因素

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自变量

因变量

随机变量

渐变量

两点分布

泊松分布

指数分布

正态分布

简单表格

简单交叉表堆栈式表格复杂表格

集中趋势指标离中趋势指标指数指标

对数指标

集中趋势指标离中趋势指标指数指标

对数指标

不一定

一定

有可能

不可能

基本统计分析方差分析

研究生应用统计学论文

浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用题目：浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用姓名：王震宇指导老师：学号：

浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用摘要：在各个领域的科学研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析就是这样一种降维的方法。关键词：spss 主成分分析统计学（一）主分成分析原理主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。（二）主成分分析数学模型 F1=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p …… F p=a1m ZX1+a2m ZX2+……+a pm ZX p 其中a1i, a2i, ……,a pi(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值多对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z 标准化]。 A=(a ij)p×m=(a1,a2,…a m,)，Ra i=λi a i，R为相关系数矩阵，λi、a i是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。（三）在城市经济效益的评价中，设计的指标往往很多。为了简化系统结构，抓住经济效益评价中的主要问题，我们可由原始数据矩阵出发求出主成分。表1是从《中国统计年鉴2007》摘录的省会城市和计划单列市主要经济指标(2006年)，其中样品数n=35,变量数p=5。

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第10章)

《统计分析与S P S S的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第10章SPSS的聚类分析 1、根据“高校科研研究.sav”数据，利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。要求： 1）根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。 2）绘制聚类树形图，说明哪些省市聚在一起。 3）绘制各类的科研指标的均值对比图。 4）利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。采用欧氏距离，组间平均链锁法利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数，回归散点图，得到碎石图。大约聚成4类。步骤：分析→分类→系统聚类→按如下方式设置…… 结果：凝聚计划阶段组合的集群系数首次出现阶段集群下一个阶段集群 1 集群 2 集群 1 集群 2 1 26 30 328.189 0 0 2 2 26 29 638.295 1 0 7 3 20 25 1053.423 0 0 5 4 4 12 1209.922 0 0 15 5 8 20 1505.035 0 3 6 6 8 16 1760.170 5 0 9 7 24 26 1831.926 0 2 10 8 7 11 1929.891 0 0 11 9 5 8 2302.024 0 6 22 10 24 31 2487.209 7 0 22 11 2 7 2709.887 0 8 16 12 22 28 2897.106 0 0 19 13 6 23 2916.551 0 0 17 14 10 19 3280.752 0 0 25 15 4 21 3491.585 4 0 21 16 2 3 4229.375 11 0 21 17 6 13 4612.423 13 0 20 18 9 18 5377.253 0 0 25 19 14 22 5622.415 0 12 24 20 6 15 5933.518 17 0 23 21 2 4 6827.276 16 15 26 22 5 24 7930.765 9 10 24 23 6 27 9475.498 20 0 26 24 5 14 14959.704 22 19 28 25 9 10 19623.050 18 14 27 26 2 6 24042.669 21 23 28 27 9 17 32829.466 25 0 29 28 2 5 48360.854 26 24 29 29 2 9 91313.530 28 27 30 30 1 2 293834.503 0 29 0 将系数复制下来后，在EXCEL中建立工作表。选中数据列，点击“插入”菜单→拆线图……

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第4章)

《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第4章SPSS基本统计分析 1、利用第 2 章第7 题数据采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。 Statistics 户口所在职业年龄地 N Valid 282 282 282 Missing 0 0 0 户口所在地 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 中心城市200 70.9 70.9 70.9 Valid 边远郊区82 29.1 29.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 职业 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 国家机关24 8.5 8.5 8.5 商业服务业54 19.1 19.1 27.7 文教卫生18 6.4 6.4 34.0 公交建筑业15 5.3 5.3 39.4 Valid 经营性公司18 6.4 6.4 45.7 学校15 5.3 5.3 51.1 一般农户35 12.4 12.4 63.5 种粮棉专业户 4 1.4 1.4 64.9

种果菜专业 10 3.5 3.5 68.4 户工商运专业 34 12.1 12.1 80.5 户退役人员17 6.0 6.0 86.5 金融机构35 12.4 12.4 98.9 现役军人 3 1.1 1.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 年龄 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 20 岁以下 4 1.4 1.4 1.4 20~35 岁146 51.8 51.8 53.2 Valid 35~50 岁91 32.3 32.3 85.5 50 岁以上41 14.5 14.5 100.0 Total 282 100.0 100.0

SPSS在统计学中的应用

SPSS基础之一：数据挖掘与统计学应用数据挖掘与统计学应用数据挖掘与统计学应用基本框架一、关键词与摘要数据挖掘与统计应用之间关系数据挖掘的发展前景二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标，但分析方法和性质不同三、统计学的性质统计学决不是数学的分支，而是一门独立学科统计分析是以样本推断总体，而数据挖掘使用的往往是总体数据统计应用和数据挖掘中模型的差别数据挖掘接触到的大量数据中的偶然因素可以使统计方法失效统计分析之前需要准备大量数据，以期得到确定的目的；数据挖掘往往已有数据库，而目的也是不确定的四、数据挖掘的性质什么是数据挖掘——不同学者对数据挖掘的定义目前数据挖掘的主要软件当前数据挖掘软件的特点当前的数据挖掘软件包中被用到的统计分析过程数据挖掘和计算机科学的联系在统计科学中萌芽，但随后绝大部分又被统计学忽略的方法领域——数据挖掘是否也会如此？五、讨论对数据挖掘的认识的误区数据挖掘与统计应用的前景一、关键词和摘要关键词：统计学数据挖掘知识发现摘要： 1、数据挖掘与统计应用之间关系统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。DM（数据挖掘）是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。目前对该学科的作用尽管有点夸大其词，但该领域对商业，工业，及科学研究都有极大的影响，且提供了大量的为促使新方法的发展而进行的研究工作。尽管数据挖掘和统计分析之间有明显的联系，但迄今为止大部分的数据挖掘方法都不是产生于统计学科。这篇文章对这一现象作了一些解释，并说明了为什么统计学家应该关注数据挖掘。统计学可能会对数据挖掘产生很大影响，但这可能要求统计学家们改变他们的一些基本思路及操作原则。 2、数据挖掘的发展前景随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，运用数据挖掘技术在这些数据当中我们可以找出“金子”来。数据挖掘技术主要又分成“关联规则”，“时间序列”“聚集”，“分类”，“估值”等这几类. 据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。2000年7月IDC发布了关于信息存取工具市场的报告，其中估计1999年的数据挖掘的市场大概是7.5亿美元，估计在下个5年内市场的年增长率（Compound Annual Growth Rate）为32.4%，其中亚太地区为26.6%，并且预测此市场在2002年时会达到22亿美元。二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标，但分析方法和性质不同统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其

《现代统计分析方法与应用》第三版

何晓群编著，《现代统计分析方法与应用》第三版，中国人民大学出版社，2012。数据和部分程序下载第2章服装标准例程序利用R软件，运行如下R程序便可计算相应的条件均值和条件协方差矩阵： #均值向量 m=matrix(c(154.98,83.39,70.26,61.32,91.52),nrow=5,ncol=1); m; #协方差矩阵 sigma=matrix(c(29.66,6.51,1.85,9.36,10.34, 6.51,30.53,25.54,3.54,19.53, 1.85,25.54,39.86, 2.23,20.70, 9.36,3.54,2.23,7.03,5.21, 10.34,19.53,20.70,5.21,27.36),5,5); sigma; #条件均值 x5=85; m1=matrix(m[1:4,1],4,1)+matrix(sigma[1:4,5]*sigma[5,5]^(-1),4,1)%*%(x5-sigma[5,1]); m1; #条件协方差1(d[x1,x2,x3,x4|x5]) d1=sigma[1:4,1:4]-matrix(sigma[1:4,5]*sigma[5,5]^(-1),4,1)%*%matrix(sigma[5,1:4],1,4); d1; #条件协方差2(d[x1,x2,x3|x4,x5]) d2=d1[1:3,1:3]-matrix(d1[1:3,4]*d1[4,4]^(-1),3,1)%*%matrix(d1[4,1:3],1,3); d2; 注：上面程序假定 585 X ，可以根据实际情况更改 5 X的值以计算相应的条件均值。利用R软件，运行如下的R程序便可计算出偏相关系数： #均值向量 m=matrix(c(154.98,83.39,70.26,61.32,91.52),nrow=5,ncol=1); m; #协方差矩阵 sigma=matrix(c(29.66,6.51,1.85,9.36,10.34, 6.51,30.53,25.54,3.54,19.53, 1.85,25.54,39.86, 2.23,20.70, 9.36,3.54,2.23,7.03,5.21, 10.34,19.53,20.70,5.21,27.36),5,5); sigma;

卫生统计学方法与应用中

1、甲乙两地某病的死亡率进行标准化计算时，其标准选择（） * ? A.不能用甲地数据 ? B.不能用乙地数据 ? C.不能用甲地和乙地的合并数据 ? D.可能用甲地或乙地的数据 ? E.以上都不对 2、实验设计应遵循的基本原则是（） * ? A.随机化、对照、盲法 ? B.随机化、盲法、配对 ? C.随机化、重复、配对 ? D.随机化、齐同、均衡 ? E.随机化、对照、重复 3、对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r=0.9，对该资料拟合回归直线，则其回归系数b值（） * ? A.b>0 ? B.b=0 ? C.b<0 ? D.b=1 ? E.不能确定正负 4、以下属于分类变量的是（） * ? A.IQ得分 ? B.心率 ? C.住院天数 ? D.性别 ? E.胸围 5、抽样调查某市正常成年男性与女性各300人，测得其血红蛋白含量( g/L)。欲比较男性与女性的血红蛋白含量是否有差异，假设男性和女性的血红蛋白含量的总体方差相等，应采用（） *c ? A.样本均数与总体均数比较的t检验 ? B.配对t检验 ? C.成组t检验 ? D.配对设计差值的符号秩和检验 ? E.成组设计两样本比较的秩和检验

6、进行方差分析时，数据应满足（） * ? A.独立性、正态性、大样本 ? B.独立性、正态性、方差齐性 ? C.独立性、方差齐性、大样本 ? D.独立性、正态性、平行性 ? E.正态性、方差齐性、大样本 7、同类定量资料下列指标，反映样本均数对总体均数代表性的是（） *? A.四位分数间距 ? B.标准误 ? C.变异系数 ? D.百位分数 ? E.中位数 8、完全随机设计的方差分析组间变异来自于（） * ? A.个体 ? B.全部观察值 ? C.随机因素 ? D.处理因素 ? E.随机因素和处理因素 9、统计工作的基本步骤是（） * ? A.及时收集完整、准确的资料 ? B.综合资料 ? C.方差分析时要求个样本所在总体的方差相等 ? D.完全随机设计的方差分析时，组内均方就是误差均方 ? E.完全随机设计的方差分析时，F=MS组间/MS组内 10、生存分析中的结果变量是（） *d ? A.生存时间 ? B.寿命表法生存曲线呈阶梯型 ? C.生存率 ? D.生存时间与随访结局 ? E.生存时间与生存率 11、反映血型为AB型的人在人群中所占的比例，宜计算（） * ? A.率 ? B.标准化率

统计分析方法在企业管理中的应用研究

统计分析方法在企业管理中的应用研究目录摘要 (1) Abstract (1) 1统计分析的含义及其特点 (3) 统计分析的含义 (3) 统计分析的特点 (3) 2统计分析的基本方法 (4) 3统计分析在企业管理中的作用 (5) 4统计分析的三个步骤 (6) 收集数据 (6) 整理数据 (6) 分析数据 (6) 5统计分析在企业管理中的应用 (7) 企业预测 (7) 企业决策 (8) 企业过程分析和阶段分析控制 (8) 经营活动的整个过程 (9) 财务领域 (9) 6统计分析的几点注意事项 (10) 参考文献 (10)

一、统计分析的含义及其特点 1、统计分析的含义统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料则是统计分析的必要条件。 2、统计分析的特点统计分析是对客观现象的一种认识活动，它在定性分析的基础上，经过定量研究，达到对现象本质及规律性的认识。它具有以下几个特点：第一、以统计数据为依据，利用统计数据说话统计分析的主要依据是统计数据，用数据说话是其主要特征之一。要依据统计数据所反映的客观事实来判断事物的发展变化状况、发展变化规律以及事物由量变到质变的过程；要运用统计数据形成观点、统帅观点，而不是脱离统计数据空洞地发表议论；要把数据和情况紧密地结合起来，而不是就数字论数字，搞数字罗列。第二、定量分析与定性分析相结合统计分析虽然是从数据人手，但在分析过程中，始终是定量分析与定性分析相结合的。统计分析，其研究对象侧重于社会经济现象。任何社会经济现象都是质和量的统一，质是量的基础，而一定的量又是质存在的必要条件。我们在对其进行研究时，必须在研究其质的规律性的同时，研究其量的规律性。定性分析是定量分析的基础，而定量分析则使定性分析更加准确可靠，使人们对质的规律性的认识更加深入全面，从而能深刻揭示经济现象的本质。在统计分析中，把这两种分析有机地结合起来，用定量证明定性，用定性指导定量，使得对事物的分析既有理论依据，又有量化实证，从而提高了分析结论的科学性与可操作性。第三、统计分析方法具有特殊性统计分析方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊的科学的研究方法的总称。从应用的角度来看，统计分析方法可分为经验方法和数学方法两大类。经验方法一般是指一些与初等数学知识和人们的实践经验相关联的方法。数学方法又称为数理统计方法，是指以数学理论，特别是概率论为基础对客观现象进行研究的方法。它可以通过对现象貌似偶然的变动来探求其必然的规律性。第四、统计分析的对象具有综合性

Spss统计分析论文 (2)

SPSS在铁路春运客流调查中的应用摘要：本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能，对调查数据进行了实证研究。选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析，得到南昌站春运客流相关因素的关系，为改善运输组织和提高服务质量提供依据。关键词：铁路，春运，客流，SPSS，分析每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。南昌站作为京九线上重要的客运站，每年春运都承担着较大的旅客发送任务，对车站的春运客流状况进行调查，有助于更好地进行春运组织。为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况，分析各相关因素的关系，在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析，希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。 1 抽样调查基本情况 1.1 调查时间和对象抽样调查每天进行一次。每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷，即每天每个候车室30份问卷。调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。

1.2 抽样方法本次抽样调查采用分层、等距抽样设计，即首先依照候车室分层，在候车室内按照候车区域再分层。分层完毕后，在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。在每个候车区域随机选定一组候车旅客，每隔一固定数目等距抽取一名旅客，直到满足样本量为止。 1.3 调查项目考虑到南昌站春运客流较为集中，旅客密集且流动性大，在问卷中采用封闭性答题形式，以方便被调查人快速、准确地完成调查。 (1)您乘车的目的：包括外出工作，探亲，旅游，学生返校。 (2)您的出行方向：包括北京方向(内蒙/北京／东北／合肥等)；上海方向(杭州／宁波／南京／温州／苏州等)；福建方向(福州／厦门等)；成都方向(重庆／成都／柳州／贵州／昆明等)；广东方向(东莞／广州／深圳等)：武汉方向(武汉／长沙／郑州等)；其他方向。 (3)您春节出行优先考虑的因素：包括安全；票价；舒适；快捷；能走就行。 (4)您对列车席位种类的选择：包括普通硬座；普通硬卧；空调硬座；空调硬卧；软座；软卧；其他。 (5)选择临时加开列车时，您考虑的因素(可多选)：包括有空调，票价便宜，到达或开车时间；乘车时间：有卧铺：乘车环境及服务。

(完整版)多元回归分析中变量的选择——SPSS的应用毕业论文

毕业论文题目多元回归分析中的变量选取 ——SPSS的应用院（系）数学与统计学院专业年级 2010级统计学指导教师职称副教授

多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用殷婷摘要本文不仅对于复杂的统计计算通过常用的计算机应用软件SPSS来实现，同时通过对两组数据的实证分析，来研究统计学中多元回归分析中的变量选取，让大家对统计中的多元回归数据的选取和操作方法有更深层次的了解。一组数据是对于淘宝交易额的未来发展趋势的研究，一组数据时对于我国财政收入的研究。本文通过两个实证从不同程度上对数据选取的研究运用通俗的语言和浅显的描述将SPSS在多元回归分析中的统计分析方法呈现在大家面前，让大家对多元回归分析以及SPSS软件都可以有更深一步的了解。通过SPSS软件对数据进行分析，对数据进行处理的方法进行总结，找出SPSS对于数据处理和分析的优缺点，最后得在对变量的选取和软件的操作提出建议。关键词：统计学 SPSS 变量的选取多元回归分析 Abstract

In this paper, not only for complex statistical calculations done by the commonly used computer application software of SPSS, through the empirical analysis of the two groups of data at the same time, to study the statistics of the variables in the multivariate regression analysis, let everybody to select multiple regression in statistical data and operation methods have a deeper understanding. Is a set of data for the future development trend of taobao transactions of research, a set of data for the research of our country's financial income. In this paper, through two empirical to select data from different extent research using a common language and plain the SPSS statistical analysis method in multiple regression analysis of present in front of everyone, let everyone to multiple regression analysis and SPSS software can have a deeper understanding. Through the SPSS software to analyze data, and summarizes method of data processing, find out the advantages and disadvantages of SPSS for data processing and analysis, finally had to put forward the proposal to the operation of the selection of variables and software. Keywords: Statistical SPSS The selection of variables multiple regression analysis 目录摘要 (1) 英文摘要 (1) 引言 (3) 第一章回归分析 (3) 1.1自变量的选择 (4)

应用spss对部分公司的财务状况做因子分析-论文

应用数理统计课程小论文

应用spss对部分公司的财务状况做因子分析 [摘要]spss是一套有效的统计工具软件，做数据统计方面表现出优秀的性能。公司财务状况是决定公司发展战略的关键因素。本文运用spss软件对部分公司的财务状况做了因子分析。 [关键字] spss 财务分析因子分析 [正文] 1.问题的提出在各个领域的研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就是这样一种降维的方法。企业为了生存和竞争需要不断的发展,通过对企业的成长性分析我们可以预测企业未来的经营状况的趋势。公司本期成长能力综合说明公司成长能力处于的发展阶段,本期公司在扩大市场需求,提高经济效益以及增加公司资产方面都取得了极大的进步,公司表现出非常优秀的成长性。提请分析者予以高度重视,未来公司继续维持目前增长态势的概率很大。从行业部看,公司成长能力在行业中处于一般水平,本期公司在扩大市场,提高经济效益以及增加公司资产方面都略好于行业平均水平,未来在行业中应尽全力扩大这种优势。在成长能力中,净利润增长率和可持续增长率的变动,是引起增长率变化的主要指标。 2.因子分析的一般模型设原始变量：X1,X2,X3,….Xm 主成分：Z1,Z2,…Zn. 则各个因子与原始变量的关系为：

统计分析方法与应用

統計分析方法與應用一、緒論統計品管 .以統計方法為基礎的品管技術稱為「統計品管」（，簡稱）。統計分析在公共工程品管上之應用 .公共工程包括設計、進料、施工、驗收及使用五大步驟，因此公共工程之全面品管（，）和製造業一樣包括五大管制，每一階段之品質管制均可使用適當的統計方法，簡述如下：（）設計管制：訂定品質目標、設定材料與施工公差、工程可靠度分析等。（）進料管制：隨機抽樣、管制圖製作等。（）製程管制：訂定製程目標、隨機抽樣、檢驗結果分析、管制圖製作等。（）驗收管制：設計抽驗計畫、抽樣檢驗等。（）維護管制：相關因素迴歸分析、預測維護時機、工程可靠度分析等。各品質管制階段之特性不同，所採用之統計方法亦有差異，本章著重於施工階段之品管，以介紹進料管制與製程管制兩項作業所常用到之統計方法為主。二、隨機抽樣隨機抽樣概述 .工程實務上，因為檢驗具破壞性或經濟上等之限制，很少能作檢驗(簡稱：全檢)，而普遍採用抽樣檢驗(簡稱：抽檢)。抽樣分立意抽樣（）與隨機抽樣（）兩類。（）立意抽樣：由抽樣者在母體()中主觀選定代表性樣本（），抽樣快速，但難免會因抽樣者之主觀或抽樣習慣而來之偏差，在統計品管上通常不用立意抽樣。（）隨機抽樣：以隨機方式由母體客觀選定樣本的方法，一般所用之「抽籤決定」即為一種隨機抽樣，統計學所指之抽樣蓋指隨機抽樣。現代工程施工規範常規定以隨機抽樣選定樣本。但某些特殊情況可能不用隨機抽樣，例如混凝土構造物之鑽心試驗，通常由有經驗之工程師選定具代表性且安全之位置鑽取試樣。隨機抽樣具以下特性： (1)母體中的每一個樣本單位被抽中機率相同。

(2)可由樣本大小( )控制抽樣誤差；抽愈多誤差愈小。 (3)樣本統計量可以不偏估計母體參數。註：不偏估計( )指估計值比真值偏高與偏低之機會相等。 (4)抽驗過程客觀公平，檢驗結果較具說服力。隨機數 .隨機數( )又稱「亂數」 .常用由、、…至共計一千個數所組成之三位隨機數。 .1 自製隨機數 .依序每三數組成一隨機數，並以小數表示：註：萬一產生重號，捨棄後者再行抽取補足。 .2 查隨機數表 .使用時，先以適當隨機方法選定一起點，然後依序取出所需個數之隨機數（通常由左往右取）。 .3 以計算機產生隨機數 .()鍵啟動隨機數功能. 2.3.1 簡單隨機抽樣 .簡單隨機抽樣為最基本方法，但抽樣量大時作業不便，有時抽樣位置會局部集中，宜盡量避免採用。 2.3.2 分層抽樣 .分層抽樣法計算較麻煩，但可確保樣本分散到母體的各層，容易被接受，在抽樣量不多時最宜採用。 2.3.3 系統抽樣 .系統抽樣法最適於抽樣量很大之情況。但若母體成週期性變化，且變化週期恰為抽樣間距的倍數時，會發生嚴重偏差，不可採用。三、數據整理數據一覽表 .數據整理之第一步為將數據按品管需要適當分類將重要項目依時間順序登記製成

统计学课程论文——spss

运用Spss统计软件分析试卷摘要：考试是衡量教育效果的一个必不可少的手段,本文通过spss在试卷统计分析中的应用,为每个教育工作者提供了一种新的试卷分析方法。关键词：spss 难度分析区分度分析和效度分析。引言：随着社会的发展，教育受到的关注程度越来越高，教育事业是一个国家、一个民族振兴的基石，而考试是评价教学效果的一种必不可少的手段。如何选择测试效果的评价工具又显得尤为重要.Spss是一种在社会科学范围内应用最为广泛的统计软件，本文运用Spss软件，通过难度、区分度、信度、效度等指标，对一高校某班的37份试卷进行了分析，并且提出改进方法，旨在提高教师编制试卷、独立分析试卷的水平，从而达到科学指导教学的目的。 1．试卷结构本试卷主要有两部分组成：客观性试题与主观性试题.其中客观性试题是35分，主观性试题是65分。（见表1）表1 分值分布表 2．试卷分析 2．1．原始数据输入 2．1．1．数据定义在Spss软件中，点击Variable view标签，在Name标题下定义:学号、题号、总成绩.其中学号名为x，题号名分别为如上表所示q1等，总成绩名定义为total.在Type标题下定义各个项目的类型，其中学号定义为String类型，长度为3，题号和总成绩均定义成Numeric类型，长度为5，小数点后长度为1，其余项使用默认即可。 2.1.2数据录入点击DataView标签，将共计37份试卷按照各题得分情况输入Spss，得到如下表格:

注：x表示学生学号；q1是选择题、q2是判断题、q3是填空题、q4是名词解释、

q5是简答题、q6是论述题、total表示总分 2.2基本统计分析由表2中的原始数据，运行菜单:Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies得到表3统计频数表和图1分数段的分布.其中mean（平均数）为70.388；std.deviation（标准差）为18.5184；variance（方差）为342.9313；运用Spss统计软件分析试卷 2.3难度分析试题的难度是指全体被试对象对该题的失分率.计算公式为：P=1-Mean/Score，其中P为难度值，Mean为均值，Score为该题的满分值.在Spss中单击Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives，将除total以外的字段全部选择入Variable(s)中，得到各题的均值见表4. 表4 各题平均分表

Spss统计分析论文

S p s s统计分析论文 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

SPSS在铁路春运客流调查中的应用摘要：本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能，对调查数据进行了实证研究。选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析，得到南昌站春运客流相关因素的关系，为改善运输组织和提高服务质量提供依据。关键词：铁路，春运，客流，SPSS，分析每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。南昌站作为京九线上重要的客运站，每年春运都承担着较大的旅客发送任务，对车站的春运客流状况进行调查，有助于更好地进行春运组织。为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况，分析各相关因素的关系，在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析，希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。 1 抽样调查基本情况调查时间和对象抽样调查每天进行一次。每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷，即每天每个候车室30份问卷。调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。

抽样方法本次抽样调查采用分层、等距抽样设计，即首先依照候车室分层，在候车室内按照候车区域再分层。分层完毕后，在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。在每个候车区域随机选定一组候车旅客，每隔一固定数目等距抽取一名旅客，直到满足样本量为止。调查项目考虑到南昌站春运客流较为集中，旅客密集且流动性大，在问卷中采用封闭性答题形式，以方便被调查人快速、准确地完成调查。 (1)您乘车的目的：包括外出工作，探亲，，学生返校。 (2)您的出行方向：包括北京方向(内蒙/北京／东北／合肥等)；上海方向(杭州／宁波／南京／温州／苏州等)；福建方向(福州／厦门等)；成都方向(重庆／成都／柳州／贵州／昆明等)；广东方向(东莞／广州／深圳等)：武汉方向(武汉／长沙／郑州等)；其他方向。 (3)您春节出行优先考虑的因素：包括安全；票价；舒适；快捷；能走就行。 (4)您对列车席位种类的选择：包括普通硬座；普通硬卧；空调硬座；空调硬卧；软座；软卧；其他。 (5)选择临时加开列车时，您考虑的因素(可多选)：包括有空调，票价便宜，到达或开车时间；乘车时间：有卧铺：乘车环境及服务。

统计分析与SPSS应用_期末作业

统计分析与SPSS的应用摘要：为对统计分析与spss应用分析所学知识进行巩固和检验，特运用所学知识进行简单的统计分析应用，下文以某校学生学期成绩进行模拟分析。一：原始数据：10级市场营销2班成绩分析一：综测成绩四分位数上表表明：综测成绩的最小值为68.61分，最大值为89.15分。其中25%的学生综测成绩为74.4100分，50%的学生综测成绩为80.3740分，75%的学生综测成绩为85.2200分。四分位数差从侧面证实了学生综测成绩呈一定左偏分布。

分析二：综测成绩直方图上图表明：该班学生的综测成绩均分为80.07分，标准差为5.62。从图中可以看出，综测成绩呈左偏性分布，在85分左右的学生人数最多，70分左右的学生人数最少。分析三：综测成绩的基本统计量分析上表表明：综测成绩的极差为20.55分，意味着数据相对较分散。另外，综测成绩的最小值和最大值分别为68.61分和89.15分，平均分为80.0734分，标准差为5.61963。从偏度系数可以看出，系数小于0，偏度标准误差为0.421，因而该班综测成绩呈左偏分布，。从峰度系数可以看出，峰度值小于0，峰度标准误差为0.821，因而数据的分布比标准正态分布更加平缓，称

为平峰分布。分析四：各科成绩的统计量分析比较各科成绩统计量结果分析表由上表可知：宏观经济学的全距最大，而生产与运作管理的全距最小，表明宏观经济学的成绩离散程度最高，而生产与运作管理的成绩离散程度最低；同时，对于标准差而言，也是宏观经济学的标准差最大而生产与运作管理的标准差最小。各科成绩平均分最高的为体育成绩，平均分最低的为英语成绩。各科成绩中只有人力资源管理的成绩是呈右偏分布，其他各科成绩均呈左偏分布。另外，各科成绩中，只有宏观经济学的成绩呈尖峰分布，其他各科呈平峰分布。

应用统计论文

应用统计学课程论文农民人均生活收入及消费支出的线性回归分析工程管理091 陈佳09133101 摘要：SPSS是Statistics Package for Social Science(社会科学统计软件包)的缩写。它在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用。在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国农民的收入及消费支出进行了线性回归分析, 以便能够更好地了解我国农村居民的收入结构和消费结构与消费行为等。关键词：农民人均收入消费支出线性回归分析 1.我国农民人均收入与消费支出背景分析我国是一个农业大国，至今仍有9亿农村人口，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的群体，农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。从农村市场看，中国有近六成人口生活在农村。农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。我国农业和农村经济发展已经进入了新的阶段，一些支撑农村经济老的经济增长点作用在减弱，如何继续保持农民收入不断增长，是摆在我们面前的重要课题。随着加入WTO这种新形势，我们应着眼于对农业和农村经济结构进行战略性调整，为农业和农村经济发展开拓新的领域，为农民收入增长寻求新的来源。随着经济的发展，我国农民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。但从总体来看，农民消费水平仍然较低，调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。 2.我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析下表是出自《中国统计年鉴—2008》这一资料性年刊，它系统收录了全国和各省、自治区、直辖市2007年经济、社会各方面的统计数据，用以探究我国农村居民消费结构及其趋势。表1农村居民家庭基本情况[1]单位：元平均每人年收入（元）平均每人年支出（元） 1990 629.79 903.47 1995 2337.87 2138.33

统计分析与SPSS的应用

统计分析与SPSS的应用第1章SPSS统计分析软件概述常用的统计软件：SAS、SPSS、TSP、STATISTICA、EViews、MINITAB、Excel等。 1.1 SPSS使用基础数据编辑窗口是SPSS的主程序窗口，在软件启动时自动打开，并一直保持打开状态直到退出SPSS。在运行时只能打开一个数据编辑窗口，它是由数据视图和变量视图组成的。主要功能是：定义数据结构、录入编辑和管理待分析的数据。结果输出窗口，主要功能是显示管理SPSS统计分析结果、报表和图形，与数据编辑窗口不同的是：结果输出窗口允许同时创建和打开多个窗口，目的是将同一批数据的不同分析结果指定输出到不同的输出窗口。 1.2 SPSS的基本运行方式 SPSS的三种基本运行方式是：完全窗口菜单运行方式、程序运行方式、混合运行方式。完全窗口菜单运行方式：所有的分析操作通过菜单、按钮、输入对话框等方式完成。适合一般的统计分析人员和SPSS初学者。程序运行方式：首先根据分析需要，将数据分析的步骤手工编写成SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。适合大规模的统计分析工作。混合运行方式：完全窗口菜单运行方式和程序运行方式的综合。 1.3 利用SPSS进行数据分析的基本步骤一、数据分析的基本步骤 1、明确数据分析的目标 2、正确收集数据 3、加工整理数据 4、选择恰当的统计分析方法进行探索分析 5、读懂统计分析结果二、利用SPSS进行数据分析的一般步骤 1、SPSS数据的准备阶段在数据编辑窗口中定义SPSS数据的结构，录入和修改SPSS数据等。 2、SPSS数据的加工整理阶段对数据编辑窗口中的数据进行必要的预处理。 3、SPSS数据的分析阶段选择正确的统计分析方法，对数据编辑窗口中的数据进行分析建模。 4、SPSS分析结果的阅读和解释阶段读懂SPSS结果输出窗口中的分析结果，明确其统计含义，并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释。

应用统计学spss论文

《应用统计学》课程论文（2011学年01学期） SPSS在信用卡消费调查中的应用学生姓名学号院系工学院专业工程管理班级工管完成日期2011年12月04日

SPSS在信用卡消费调查中的应用 X X 绍兴文理学院工程管理摘要：本文通过消费者的年收入、家庭人口和每年使用信用卡支付的金额数据，利用SPSS软件提供的散点图、相关系数分析、回归分析对数据进行了深入的分析，再把分析结果进行预测，最后根据预测结果来进行控制调整。关键词：信用卡；消费;SPSS分析引言消费是社会生产的重要环节，是社会经济活动的出发点和归宿，消费结构的状况不仅反映社会经济发展的水平，又涉及到社会经济诸多方面，近年来，随着社会经济、计算机技术和信息技术的发展，商业领域越来越活跃，消费者除了用现金和个人支票支付外，信用卡支付方式越来越被广泛的采用。通过信用卡的使用状况，分析各相关因数的关系，利用SPSS软件提对数据进行了深入的分析。 1 抽样调查基本情况研究人员分层抽样的方法从收集的资料中随机抽取50位消费者的年收入、家庭人口和每年使用费信用卡支付的金额数据，用于统计分析。通过调查消费者的消费特征，此特征可以用来预测用户使用信用卡的支付金额的消费特征。信用卡消费调查数据见附录。 2 SPSS中的统计分析 SPSS作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，具有数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。其中的统计分析功能包括从基本描述统计、推断统计到聚类分析、因子分析等多元统计分析方法。本文主要利用其中的散点图、相关系数分析、回归分析对相关信息进行统计分析，而基本描述统计功能就不再做介绍。 2.1 散点图散点图用于表现测量数据的原始分布状况，可从点的位置判断测量值的高低、大小、变动趋势或变化范围，在相关与回归分析中，侧重于使用散点图来直观的观察和判断变量之间的关系，据此判断变量之间协变关系的类型。具体创建过程是利用在三维空间中绘制出2个或3个变量确定的点，然