散点图——精选推荐
散点图
散点图是指在中，数据点在直⾓坐标系平⾯上的，散点图表⽰因变量随⽽的⼤致趋势，据此可以选择合适的函数据点进⾏。
⽤两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显⽰为⼀组
点。值由点在中的位置表⽰。类别由图表中的不同标记表⽰。散点图通常⽤于⽐较跨类别的聚合数据。
中⽂名
散点图
外⽂名
scatterplot
应⽤领域
回归分析
分 类
ArcGIS、三维散点图、散点图矩阵
⽤ 途⽐较跨类别的聚合数据
⽬录
1. 1
2. 2
3. ▪
4. ▪
1. ▪
2. 3
3. 4
4. 5
1. 6
简介
⽤两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显⽰为⼀组点。值由点在中的位置表⽰。类别由图表中的不同标记表⽰。散点图通常⽤于⽐较跨类别的聚合数据。国云数据⼤数据魔镜散点图(2张)
分类
当欲同时考察多个变量间的相关关系时，若⼀⼀绘制它们间的简单散点图，⼗分⿇烦。此时可利⽤散点图矩阵来同时绘制各间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，这⼀点在进⾏多元线性回归时显得尤为重要。[1]
合并图册(2张)
在散点图矩阵中虽然可以同时观察多个变量间的联系，但是两两进⾏平⾯散点图的观察的，有可能漏掉⼀些重要的信息。三维散点图就是在
由3个变量确定的三维空间中研究变量之间的关系，由于同时考虑了3个变量，常常可以发现在两维图形中发现不了的信息。[2]
散点图使⽤数据值作为 x,y 坐标来绘制点。它可以揭⽰格⽹上所绘制的值之间的关系，还可以显⽰数据的趋势。当存在⼤量数据点时，散点图的作⽤尤为明显。散点图与折线图相似，⽽不同之处在于通过将点或数据点相连来显⽰每⼀个变化。
绘制步骤散点图矩阵三维散点图
ArcGIS散点图1、单击视图菜单，指向图表，然后单击创建图表 。
2、单击图表类型下拉箭头，然后选择散点图类型。
3、单击图层/表下拉箭头，然后选择含有要绘成图表的数据值的图层或表。
4、单击 Y 字段下拉箭头，然后选择要绘成图表的值的字段。向导将显⽰图表的初始版本。最初，点将按源表中值的顺序(记录 1、记录
2，以此类推)沿⽔平轴分布。
5、可使⽤ X 字段参数将点的顺序更改为基于另⼀个字段。
6、例如，有⼀个包含国家⼈⼝和⾯积的表。如果将 Y 字段设置为⼈⼝，将 X 字段设置为默认值 <⽆>，则散点图的数据点将根据表中数据
值的顺序沿 x 轴分布，表中的第⼀个条⽬对应最左侧的点，表中最后⼀个条⽬对应最右侧的点。
7、如果随后将 X 字段设置为⾯积字段，则将以最⼩⾯积作为最左侧的点、最⼤⾯积作为最右侧的点，按此⼤⼩顺序对点进⾏排序。这会帮
助您了解⼀个国家的⼈⼝与其⾯积之间是否存在相关性。
8、在 X 标注字段中指定⼀个不同的字段来标注散点图中的⽔平轴。
9、默认情况下，输⼊数据的值将被添加到图表的图例中。可通过取消选中添加到图例复选框来禁⽤此设置。
10、选中显⽰标注(标记) 复选框可⽤数据点的值来标记数据点。如果尚未设置 X 标注字段，则会将 Y 字段值⽤作标注值。可通过更改 X
标注字段中的值来更改⽤于对点进⾏标注的字段。
11、使⽤颜⾊控件可以更改散点图上的标记的外观。
12、使⽤符号属性选项卡可以更改散点图中数据点的外观。画笔可控制点的⼤⼩和标记类型，边框选项卡可控制点标记符号轮廓的宽度、
样式和颜⾊。13、单击下⼀步按钮进⼊常规属性页以完成绘图。[3]
注意事项
散点图通常⽤于显⽰和⽐较数值，例如科学数据、统计数据和⼯程数据。
当要在不考虑时间的情况下⽐较⼤量数据点时，请使⽤散点图。散点图中包含的数据越多，⽐较的效果就越好。
要求每个数据点具有两个值（探顶值和探底值）。
对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含⾮常多的点（例如，⼏千个点），那么散点图便是最佳图表类型。
在点状图中显⽰多个序列看上去⾮常混乱，这种情况下，应避免使⽤点状图，⽽应考虑使⽤折线图。
默认情况下，散点图以圆圈显⽰数据点。如果在散点图中有多个序列，请考虑将每个点的标记形状更改为⽅形、三⾓形、菱形或其他形状。
他们散布在从右上⾓到左下⾓的区域。对于两个变量的这种相关关系，我们将他们称为。还有⼀些变量，例如汽车的重量和汽车每消耗1L汽油所⾏驶的平均路程，成负相关，汽车越重，每消耗1L汽油所⾏驶的平均路程就越短，这时的点散布在从左上⾓到右下⾓的区域内。[1]
散点图可以提供三类关键信息
1、变量之间是否存在数量关联趋势
2、如果存在关联趋势，是线性还是曲线的
3、如果有某⼀个点或者某⼏个点偏离⼤多数点，也就是离群值，通过散点图可以⼀⽬了然。从⽽可以进⼀步分析这些离群值是否可能在建模分析中对总体产⽣很⼤影响。
适⽤范围
即便⾃变量为连续性变量，仍然可以使⽤散点图。也就是说散点图通过散点的疏密程度和变化趋势表⽰⼆个连续变量的数量关系。不仅如
此，如果有三个变量，并且⾃变量为分类变量，散点图通过对点的形状或者点的颜⾊来区分，即可了解这些变量之间的关系。如果所有的变
量为连续性变量，还可以在许多统计软件中绘制⾼维散点图。如果把⼀些个案也就是同⼀个⾃变量的点连接起来，就成为了线图，也就是表
⽰因变量指标是上升还是下降的。
SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤精选文档
SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤精选文档
TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-
SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤
选题：
对某地29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），运用相关分析法来分析其身高与体重是否相关。
实验目的：
任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。相关分析可对变量进行相关关系的分析，计算29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），以判断两个变量之间相互关系的密切程度。
实验变量：
编号Number，身高height（cm），体重weight（kg）
原始数据：
实验方法： 皮尔逊相关分析法 15 160.5 47
16 153.0 47
17 147.6 41
18 157.5 43
19 155.1 45
20 160.5 38
21 143.0 32
22 149.4 34
23 160.8 40
24 159.0 39
25 158.2 38
26 150.0 36
27 144.5 35
28 154.6 40
29 156.5 32 Number height weight
1 135.1 32
2 139.9 30
3 163.6 46
4 146.5 34
5 156.2 37
6 156.4 36
7 167.8 42
8 149.7 31
9 145.0 33
10 148.5 37
11 165.5 50
12 135.0 28
13 153.3 41
14 152.0 32
软件：
spss19.0
操作过程与结果分析：
第一步：导入Excel数据文件?
1.open data document——open data——open；
2. Opening excel data source——OK.
第二步：分析身高（cm）与体重（kg）是否具有相关性
指数平滑——精选推荐
指数平滑
指数平滑法
⼀、指数平滑法简介
指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗(Robert G..Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到最近的未来，所以将较⼤的权数放在最近的资料。
指数平滑法是⽣产预测中常⽤的⼀种⽅法。也⽤于中短期经济发展趋势预测，所有预测⽅法中，指数平滑是⽤得最多的⼀种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据⼀个不漏地全部加以同等利⽤；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更⼤的权重；⽽指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的⼀种时间序列预测分析法，它是通过计算指数平滑值，配合⼀定的时间序列预测模型对现象的未来进⾏预测。其原理是任⼀期的指数平滑值都是本期实际观察值与前⼀期指数平滑值的加权平均。
⼆、指数平滑法的基本公式
指数平滑法的基本公式是：式中，S t--时间t的平滑值；
y t--时间t的实际值；
S t 1--时间t-1的平滑值；
a--平滑常数，其取值范围为[0,1]；
由该公式可知：1.S t是y t和S t?1的加权算术平均数，随着a取值⼤⼩变化，决定y t和S t?1对S t的影响程度，当a取1时，S t = y t；当a取0时，S t = S t? 1。2.S t具有逐期追溯性质，可探源⾄S t?t+ 1为⽌，包括全部数据。其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。指数平滑常数取值⾄关重要。平滑常数决定了平滑⽔平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越迅速；平滑常数a 越接近于 0，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。由此，当时间数列相对平稳时，可取较⼤的a；当时间数列波动较⼤时，应取较⼩的a，以不忽略远期实际值的影响。⽣产预测中，平滑常数的值取决于产品本⾝和管理者对良好响应率内涵的理解。3.尽管S t包含有全期数据的影响，但实际计算时，仅需要两个数值，即y t 和S t? 1，再加上⼀个常数a，这就使指数滑动平均具逐期递推性质，从⽽给预测带来了极⼤的⽅便。4.根据公式，当欲⽤指数平滑法时才开始收集数
血球仪维护——精选推荐
10.2 维护
在“主界面”点击 “服务”按钮进入如图 10-1 所示“服务”界面，其默认界面是“维护”界面。
试剂使用前应静置一段时间待其稳定。
操作者在更换稀释液、清洁液或溶血剂等试剂后应进行本底检测，确保本底值在正常范围内，为样本分析做好准备。
10.2.1 更换/ 灌注
点击 “维护”界面维护项框中的“更换/ 灌注”按钮，进入“更换/ 灌注”界面。 在此界面可执行以下试剂更换操作：
稀释液
LBA溶血剂 LEO （I）溶血剂
LEO （II ）溶血剂
LH溶血剂、 清洁液
可进行以下池灌注操作：
DIL 池 FCM池
清洁液池
请勿使试剂桶（瓶）剧烈震动或与其它物体发生碰撞，否则可能导致报警不可靠。 更换稀释液桶时，请按照以下步骤进行操作：
1） 用稀释液桶支撑板卡住桶口，
2 ）把稀释液瓶盖组件垂直插入稀释液桶里，并旋紧瓶盖。否则可能导致报警不可靠。
更换稀释液
操作者在以下三种情况下进行此操作更换管路内的稀释液。 稀释液管路内有气泡；
管路内稀释液被污染；
桶内稀释液全部用完，更换了整桶新稀释液。 操作步骤如下：
1. 在“更换/ 灌注”界面 点击 “稀释液”按钮。
2. 开始执行更换稀释液操作，并显示更换稀释液的进度条。 3. 稀释液更换完成，“更换/ 灌注”界面显示“更换操作完成！”的对话框，点击 “确定”，关闭对话框。
更换LBA溶血剂 操作者在以下三种情况下进行此操作更换管路内的LBA溶血剂。
LBA溶血剂管路内有气泡；
管路内LBA溶血剂被污染； 桶内LBA溶血剂全部用完，更换了整桶新 LBA溶血剂。
操作步骤如下：
1. 在“更换/灌注” 界面下 点击 “LBA 溶血剂”按钮。 2. 开始执行更换LBA溶血剂操作，并显示更换 LBA 溶血剂的进度条。
3.LBA 溶血剂更换完成，“更换/ 灌注”界面显示“更换操作完成！”的对话框，点击 “确定”，关闭
报童问题——精选推荐
报童问题
关于报童问题的分析
摘要
本⽂讨论了单周期的随即贮存模型——报童问题。通过运⽤蒙特卡洛（MC ）算法、插值拟合等基本模型，运⽤概率论与数理统计的背景知识，得出每天报纸需求量的概率分布，建⽴报童收益模型，以达到报童最⼤收益为⽬的，使报童每天的进货量与需求量尽可能地吻合，以使损失最少，收益最⼤。
在问题⼀中，⾸先对题⽬中给出的报童159天的报纸需求量进⾏概率分布计算，得出报纸需求量的概率分布)(r f ，...2,1,0=r ，代⼊建⽴好的报童收益模型中求出平均收益的最⼤值7358.33)(=n MaxG ，nr
r f =
)(，200=n 。 在问题⼆中，即将第⼀问中的概率分布)(r f 转化为概率密度)(r p ，在Matlab ⼯具箱⼦CFtool 中计算得出此时概率密度为正态分布，将问题⼀模型中的求和转化为积分，通过对⽬标求导等⼿段分析得出每天的报纸进货量n 。其中2
)
98
.54)1.190((
)(--=x e
r p ，=)(n G （ ） ，=n
关键词
随即贮存，概率分布，概率密度，平均收益1、问题重述
1.１问题背景
在实际⽣产⽣活过程中，经常会遇到⼀些随时间、地点、背景不同⽽发⽣变化的事物，例如报纸的销售的问题。如果报纸的销售量⼩于需求量，则会给报童带来缺货损失，失去⼀部分潜在客户，⼀部分报纸失销（为简化计算，在本模型中我们忽略缺货损失）；如果报纸的销售量⼤于需求量，则会导致⼀部分报纸被退回报社，给报童造成⼀部分退货损失，减少盈利。所以在实际考虑中，应使报纸的购⼊量尽可能地吻合需求量，减少报童的损失，获得更⼤的盈利。
１.２报童获利途径
报童以每份0.3元的价格买进报纸，以0.5元的价格出售。当天销售不出去的报纸将以每份0.2元的价格退还报社。根据长期统计，假设已经得到了159天报纸需求量的情况。对现有数据分析，得出报童每天最佳买进报纸量，使报童的平均总收⼊最⼤。
１.３问题提出
现在需⽤数学建模解决以下问题：
Excel散点图制作指南
1 Excel图表-散点图制作指南
Excel散点图制作指南
经营分析中有时会用到散点图、象限图，excel做这个图有些麻烦，今天整理如何搞定散
点图，以及相关扩展的象限图、矩阵图等。
1、散点图的应用情景
1）相关性表现，看变量y与x之间是否存在相关性的变化趋势。‘
2）矩阵分析，看各分析对象在两个维度交叉的格子上如何分布，如：
重要性－满意度矩阵，可分析哪些因素应优先解决。
arpu值－增长率矩阵，可分析哪些分公司流失严重且影响大。
2、散点图的做法要点
Excel提供了散点图类型，但一般初学者很难顺利做出想要的散点图，不知道微软为什么
让一个散点图这么难做，2007版本也没有解决这个问题。excel中做散点图需要注意两个要
点：
首先，做散点图时，与做其他图表不同的是，选择源数据范围时不能包含标签列，否则无
法顺利做出。如上图中，要仅选中xy列的填色区域，然后点击图表按钮，才可顺利出现散点
图。 其次，Excel
无法让散点图的各个点的标签显示为该点的名称（标签列的文字），在数据 2 Excel图表-散点图制作指南
标志里的几个选项均无法做到，很多人只好手动标上文字，很是麻烦，真不知道微软那些工程
师怎么想的，SPSS中做散点图就很方便，显示的直接就是对应的名称。
解决办法： 1）如果散点不多，如少于7个，可手动链接标签。先设置数据标志显示 系列名称，这
时每个标签都显示一样的值，可选中一个标签，然后将数鼠标定位到公式输入栏，输入＝，鼠
标点击对应数据点的标签名字的单元格，此时数据标签即链接到该单元格的值，显示正确。逐
一对其他标签作类似处理即可。
2）如散点比较多，不宜手动修改，可使用工具宏。下面提供了两个工具宏的地址，实是
数据分析人员的必备工具之一，都可完成这一任务，笔者一般使用的是后者。 /Utilities/ChartLabeler.htm
/Dispbbs.asp?BoardID=6&replyID=1436070&id
统计学A卷——精选推荐
试题卷 第1页 共4页 浙江越秀外国语学院2011—2012学年第二学期期末考试 《统计学》试卷A卷 注意事项：1．适用年级和专业：2010级工商管理专业 层次：本科 2．本试卷共4页,满分100分 3．考试时间90分钟 4．考试方式：闭卷 一、填空题 （每小题2分，满分20分） 1．统计学领域包括两个分支：统计描述和 。 2．描述总体特征的概括性度量叫做 。 3．一个样本容量n=10的数据集（44、30、35、54、42、43、29、44、50、39），该数据集的中位数是 。 4．在16个观测值组成的样本中，样本均值为15，样本方差为9，则变异系数为 。 5．一个样本容量n=7的数据集（15、8、5、10、2、8、4），四分位间距为 。 6．已知一组容量n=5的样本数据，X（1、2、3、4、5）与Y（6、7、8、9、10）的相关系数为 。 7．用来基于新的信息修正原先已经计算的概率的定理，被称为 定理。 8．给定一个标准正态分布，随机变量Z小于1.96的概率为 。 9．非概率抽样比较常见的方法是 抽样和判断抽样。 10．从一个标准差为5的总体中抽出一个容量为25的样本，样本均值为36，则样本均值的标准误差等于 。 二、单项选择 （每小题2分，满分30分） 1．最有可能去购买服装的时间（平时白天、平时晚上或者周末）是属于 A．连续型数值变量 B．离散型数值变量 C．可以是数值变量，也可以是属性变量 D．属性变量 2．能够从不重要的多数中分离出重要的少数的图表为 A．条形图 B．饼图 C．帕累托图 D．散点图 美国工人最想要的补偿包有什么变化？有机构所做的一项调查显示如下表，请回答第3题和第4题。 最需要 % 更多钱 42 更好的卫生保健 20 更好的退休 12 工作/家庭平衡 10 其他 16 3. 你能够得出关于工人最想要的补偿是 A．更多钱 B．更好的卫生保健 C．更好的退休 D．工作/家庭平衡
外推法——精选推荐
外推法
第3章趋势外推预测法
⼀定的外界随机条件对应系统状态的⼀定表象，把⼀系列随机条件和对应的表象联接起来的长链条，既体现了系统运动变化的随机性，⼜体现了系统运动变化的约束性。因此，可以沿着这⼀链条，由系统的历史和现实的发展趋势推测其未来的发展趋势，即由已知推测未来。趋势外推法就是在⼤量历史的和现实的随机现象中，寻求它们的“平静的反映”，从⽽得到系统运动变化的规律，并据此规律推测出该系统未来的状况。这就是应⽤趋势外推法可以对事物的未来状况进⾏预测的理论根据。
⼴义地讲，任何预测⽅法都是某种推测或推断，⽽对时间序列⽽⾔，推测与推断都是⼀种外推（由现在推测未来，如移动平均法、指数平滑法等时间序列⽅法）。“趋势外推法”是根据事物发展的特有规律，推测并着重研究其可能的发展趋势，故由此⽽得名。趋势外推法是根据变量（预测⽬标）的时间序列数据资料，提⽰其发展变化规律，并通过建⽴适当的预测模型，推断其未来变化的趋势。很多变量的发展变化与时间之间都存在⼀定的规律性，若能发现其规律，并⽤函数的形式加以量化，就可运⽤该函数关系去预测未来的变化趋势。
⼤量事实证明，事物的发展过程，虽然有时可能出现某种跳跃，但主要还是渐进发展的。在这种情况下，趋势外推法就能为某些技术或经济的未来发展趋势与状况做出科学的预测。实际上,趋势外推法已成为科学技术发展渐进过程的⼀种主要预测⽅法，尤其是在技术预测领域中,其应⽤最为⼴泛。据统计,约有80％的技术预测使⽤这种⽅法。这种⽅法的主要优点是,可以揭⽰技术发展的未来趋势,并能够定量地估价某些功能特性。利⽤趋势外推法进⾏预测,在国外的⼯业公司和科研机构已经得到了⼴泛的应⽤，我国的某些技术和经济部门也已开始应⽤。
趋势外推法的两个前提假设是：1.技术（或经济）发展的因素，不但决定了过去的技术发展，⽽且在很⼤程度上也决定着该技术的未来发展。这⼀前提假设实质上指的是在研究某项技术的过去、现在和未来的整个发展过程中，它保持相对不变，亦即内、外因保持相对不变。2.技术或经济的发展过程，⼀般属于渐进变化，⽽不是跳跃式变化。这⼀前提假设实际上是指质的稳定性。
自相关——精选推荐
⾃相关
第六章 ⾃相关
⼀、什么是⾃相关及其来源 ⼆、⾃相关的后果
三、⾃相关的检验 四、⾃相关的修正
五、应⽤实例6.1⾃相关的概念及其来源
例如：研究中国⼯业总产值指数（Y ）和国有企业⼯业总产值指数（X ）的关系，利⽤1977年⾄1997年的历史资料，运⽤OLS ⽅法得到如下模型。
2?0.0568 1.0628(37.8666)(0.3502)(0.0015)(3.0348)
0.32650.37679.2099
t t Y X t R DW F =+====
给定显著性⽔平a=0.05，⾃由度为19，查t 分布表得0.025(19) 2.093t =。以模型的计算结果t=3.0348，且0.025(19)t t >，表明tX 对t Y 的影响⽐较显著，但可决系数并不理想。这种情况下，随机扰动项之间有可能
存
在序列⾃相关。 ⼀、⾃相关的概念
⾃相关（auto correlation ）⼜称序列相关（serial correlation ），是指总体回归模型的随机误差项i u 之间存在的相关关系。更⼀般的，⾃相关是指某⼀随机变量在时间上与其滞后项之间的
相关。
经典回归模型中，曾假定随机误差项⽆⾃相关，即i u 在不同观测点之间是不相关的。(,)(,)0
()i j i j Cov u u E u u i j ==≠
如果该假设不成⽴，就称i u 与j u 存在⾃相关，即不同观测点上的误差项彼此相关。
⼆、⾃相关产⽣的原因 1）经济系统的惯性。
⾃相关现象⼤多出现在时间序列数据中，其本期值往往受滞后值影响，突出特征就是惯性和低灵敏度。 例如：居民总消费函数模型01(1,2,,)t t tC Y u t n ββ=++=
总消费受收⼊（t Y ）的影响，事实上消费也受消费习惯的影响。把消费习惯并列随机扰动项中，就可能出现序列相关性。2）经济⾏为的滞后性
例如，基础设施的建设需要⼀定的建设周期，那么产出效益的发挥有⼀定滞后时间。同样，对于教育以及基础性科学研究也有类似的情况。如果模型中忽视了这些滞后因素，滞后影响误差项中体现为系统性。3）模型设定偏误。模型设定偏误会导致重要解释变量丢失或数学形式有误。
复习资料——精选推荐
复习资料
复习资料
第⼀⼤题：单项选择题1、欲了解某市8岁⼩学⽣的⾝⾼情况，该市某⼩学⼆年级8岁⼩学⽣是：（）
A.样本
B.有限总体
C.⽆限总体
D.个体
2、抽样调查了某地4岁男孩的⽣长发育情况，得到⾝⾼均数为98.67cm，标准差为4.63cm，头围均数为46.23cm，标准差为3.16cm，欲⽐较两者的变异程度，下列结论正确的是：（）
A.⾝⾼变异程度⼤
B.头围变异程度⼤
C.⾝⾼和头围的变异程度相同
D.由于两者的均数相差很⼤，⽆法⽐较两者的变异程度
3在计算⽅差时，若将各观察值同时减去某⼀常数后求得的⽅差：( )
A.会变⼩
B.会变⼤
C.不变
D.会出现负值
4、某地2006年肝炎发病⼈数占当年传染病发病⼈数的10.1%，该指标为( )
A.概率
B.构成⽐
C.发病率
D.相对⽐
5、两个分类变量的频数表资料作关联性分析，可⽤( )
A.积距相关或等级相关
B.积距相关或列联系数
C.列联系数或等级相关
D.只有等级相关
6、对于服从双变量正态分布的资料，如果直线相关分析算出的值越⼤，则经回归分析得的相应的b值：
A.越⼤
B.越⼩
C.⽐r⼩
D.可能较⼤也可能较⼩
7、多组均数的两两⽐较中，若不⽤q检验⽽⽤t检验，则:（）A.结果更合理
B.结果⼀样
C.会把⼀些⽆差别的总体判断为有差别
D.会把⼀些有差别的总体判断为⽆差别
8、在⽐较甲、⼄两种监测⽅法测量结果是否⼀直时，若采⽤配对设计秩和检验，甲、⼄两法测量值之差中有-0.02、0.02，若差值绝对值的位次为3、4，则这两个差值的秩次分别为：（）A. -3.5,3.5
B.-3.5,-3.5
C.3.5，3.5
D.-3，4
9、Y＝14+4 X是1～7岁⼉童以年龄（岁）估计体重（市⽄）回归⽅程，若体重换成国际单位kg，则此⽅程：（）
A.截距改变
B.回归系数改变
C.两者都改变
D.两者都不变
10、某卫⽣局对其辖区内甲、⼄两医院医疗技术⼈员的业务素质进⾏考核，在甲医院随机抽取100⼈，80⼈考核结果为优良；⼄医院随机抽取150⼈，100⼈考核结果为优良。本题中资料类型与设计类型分别为：( )A.定量资料成组设计
【精选】SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤
SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤
选题：
对某地29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），运用相关分析法来
分析其身高与体重是否相关。
实验目的：
任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。相关分
析可对变量进行相关关系的分析，计算29名13岁男童的身高（cm）、体重
（kg），以判断两个变量之间相互关系的密切程度。
实验变量：
编号Number，身高height（cm），体重weight（kg）
原始数据：
实验方法：
皮尔逊相关分析法
软件：
spss19.0 15 160.5 47
16 153.0 47
17 147.6 41
18 157.5 43
19 155.1 45
20 160.5 38
21 143.0 32
22 149.4 34
23 160.8 40
24 159.0 39
25 158.2 38
26 150.0 36
27 144.5 35
28 154.6 40
29 156.5 32 Number height weight
1 135.1 32
2 139.9 30
3 163.6 46
4 146.5 34
5 156.2 37
6 156.4 36
7 167.8 42
8 149.7 31
9 145.0 33
10 148.5 37
11 165.5 50
12 135.0 28
13 153.3 41
14 152.0 32 操作过程与结果分析：
第一步：导入Excel数据文件
1. open data document——open data——open；
2. Opening excel data source——OK.
第二步：分析身高（cm）与体重（kg）是否具有相关性
1. 在最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate ，首先使用
Pearson，two-tailed，勾选flag significant correlations