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统计师行业的统计软件和工具介绍

统计师行业的统计软件和工具介绍

统计师行业的统计软件和工具介绍统计师是一项专业领域,涉及到大量的数据收集、分析和解释。

为了高效地处理和分析数据,统计师们经常使用各种统计软件和工具。

本文将介绍一些在统计师行业中常用的软件和工具,帮助统计师们更好地完成工作任务。

1. ExcelExcel是一款广泛使用的电子表格软件,对于统计师来说,它是必不可少的工具。

Excel提供了丰富的数据处理和计算功能,可以处理大量的数据,并进行统计分析。

统计师们可以使用Excel来进行数据整理、排序和筛选,计算均值、方差和标准差等统计指标,制作图表以及进行回归分析等。

2. SPSSSPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款专门用于统计分析的软件,在统计师行业中被广泛使用。

SPSS提供了丰富的统计分析方法和功能,能够处理复杂的统计数据。

统计师们可以使用SPSS进行描述性统计、推断统计、因子分析、聚类分析等多种分析方法,帮助他们更深入地理解数据。

3. SASSAS(Statistical Analysis System)是一款专门用于数据分析和决策支持的软件。

它具有强大的数据处理和分析能力,适用于大规模数据集的分析。

SAS提供了一系列的统计方法和模型,可以帮助统计师从大规模数据中提取有价值的信息,并进行数据建模和预测分析。

4. RR是一种免费的开源编程语言和环境,被广泛用于统计分析和数据可视化。

R具有丰富的统计分析包和库,可以进行各种复杂的数据分析和模型建立。

统计师们可以使用R来进行数据清洗、探索性数据分析、统计推断、模型拟合等工作,同时还能使用R进行数据可视化和报告生成。

5. PythonPython是一种简单易学的编程语言,在统计分析领域也得到了广泛的应用。

Python具有丰富的数据处理和分析库,例如NumPy、Pandas 和SciPy等,可以帮助统计师们进行数据预处理、数据分析和建模等任务。

学术研究的数据分析软件与工具常用的数据分析软件和工具介绍

学术研究的数据分析软件与工具常用的数据分析软件和工具介绍

学术研究的数据分析软件与工具常用的数据分析软件和工具介绍随着信息时代的来临,数据分析在学术研究中扮演着至关重要的角色。

学术研究的数据分析软件和工具提供了一种有效的方式来收集、整理和分析庞大的数据集,从而揭示出其中的潜在模式和结论。

本文将介绍一些常用的学术研究数据分析软件和工具,以帮助研究人员更好地进行数据分析。

1. SPSS(统计分析系统)SPSS是一款功能强大且广泛使用的统计分析软件。

它提供了各种功能,包括数据清洗、变量转换、描述性统计、假设检验、相关分析、回归分析、因子分析、聚类分析等。

SPSS的用户界面友好,可以轻松进行数据可视化和报告生成。

无论是初学者还是专业研究人员,都能够从SPSS中受益良多。

2. STATASTATA是一个专业的统计分析软件,主要用于社会科学和经济学领域的数据分析。

它支持各种数据管理和分析方法,包括面板数据分析、生存分析、多层次模型等。

STATA的优势在于其灵活性和高效性,其命令式语言使得用户能够进行高级的数据操作和自定义分析。

3. R语言R语言是一种自由且开放源代码的编程语言,广泛应用于数据科学和统计分析领域。

R语言拥有丰富的统计分析包,可以进行各种数据处理、可视化和建模分析。

由于其灵活性和可扩展性,R语言成为学术界和商业界首选的数据分析工具之一。

4. MATLABMATLAB是一种高级科学计算和数据可视化软件。

它的强大数学和统计库使得用户能够实现复杂的算法和模型。

MATLAB也提供了丰富的工具箱,用于信号处理、图像处理、机器学习等领域的数据分析。

5. PythonPython是一种简单易学的编程语言,近年来在数据科学和机器学习领域越来越受欢迎。

Python的数据分析库(如pandas和numpy)和机器学习库(如scikit-learn和tensorflow)使得用户能够进行各种数据处理和建模分析。

Python也被广泛应用于学术界和商业界,成为一种全能的数据分析工具。

统计学实训课程学习总结统计分析软件与数据处理

统计学实训课程学习总结统计分析软件与数据处理

统计学实训课程学习总结统计分析软件与数据处理统计学实训课程学习总结——统计分析软件与数据处理在统计学实训课程中,我们学习了统计分析软件以及数据处理的基本原理和技巧。

通过实际操作和练习,我对统计学的应用以及数据处理有了更深入的了解。

以下是我对这门课程的学习总结和体会。

一、统计分析软件的应用统计分析软件在现代数据处理中起着重要的作用。

通过这门课程的学习,我了解并练习了几个常用的统计软件,如SPSS、R和Excel。

在实际操作中,我发现不同的软件在数据处理和统计分析方面具有不同的优势。

SPSS是一款功能强大的统计软件,适用于各种各样的统计分析任务。

它提供了丰富的数据处理和统计分析功能,例如描述统计、方差分析和回归分析等。

通过使用SPSS,我能够轻松地进行数据的整理、清洗和分析,从而得出准确的统计结论。

R语言是另一款流行的统计软件,具有强大的编程能力和灵活性。

通过编写R脚本,我可以自定义各种各样的数据处理和统计分析任务,并通过绘制可视化图表展示结果。

R语言的开源性和活跃的社区使得它成为了数据科学家和统计学家的首选工具。

Excel虽然不是专门为统计分析设计的软件,但它在简单数据处理和基本统计分析中仍然有着广泛的应用。

Excel提供了简单易用的界面和丰富的函数库,例如平均值、标准差和相关性等。

通过在Excel中进行数据处理和统计分析,我可以快速得到初步的结果和展示。

二、数据处理的基本原则在学习统计学实训课程中,我学到了数据处理的基本原则和技巧。

无论使用何种统计软件,良好的数据处理是确保结果准确可靠的关键。

首先,数据的收集和整理要尽可能地规范和准确。

在收集数据时,我注意确保样本的代表性,避免因样本偏差而导致结果失真。

在整理数据时,我学会了将数据进行清洗和格式化,确保数据的一致性和可用性。

其次,对数据进行适当的分析和解读也是数据处理的重要环节。

通过统计软件,我能够灵活运用各类统计分析方法,例如描述统计、推断统计和回归分析等。

常用的统计学软件及特点

常用的统计学软件及特点

常用的统计学软件及特点《常用的统计学软件及特点》概述:统计学软件在数据分析和统计建模中扮演着重要的角色。

随着大数据时代的到来,统计学软件的功能越来越强大。

本文将介绍一些常用的统计学软件以及它们的特点和优点。

1. SPSS(统计软件包 for 社会科学):SPSS是一个广泛使用的统计软件,特点是功能强大且易于使用。

它提供了丰富的数据处理、数据转换、数据可视化和统计分析功能。

无论是初学者还是专业人士,都可以通过SPSS进行各种统计分析,如描述统计、推断统计、回归分析和因子分析等。

此外,SPSS还支持数据导入和导出,与其他应用程序的集成也非常方便。

2. SAS(统计分析系统):SAS是另一个广泛使用的统计软件,以其强大的统计分析能力和数据管理功能而闻名。

SAS提供了一系列的工具和过程,可以应对大规模数据集的处理和分析。

它支持多种数据格式,可以通过编程语言进行自定义分析,并且可以在不同平台上运行。

SAS还具有数据挖掘和数据可视化的功能,可以帮助用户从大量数据中提取有价值的信息。

3. R:R是一个开源的统计学软件,被广泛认可为数据分析和统计建模的首选工具之一。

R拥有庞大的用户社区和丰富的扩展包,用户可以通过适当的包来满足自己特定的分析需求。

R提供了强大的统计函数和图形功能,可以进行各种数据处理、统计分析和可视化操作。

与其他商业软件不同,R是免费的,并且在学术界和研究领域得到了广泛的应用。

4. Python:虽然Python本身不是一款专门的统计学软件,但它的数据处理和统计分析功能得到了广泛的认可。

Python具有简洁且易于学习的语法,内置了许多处理数据和进行统计分析的库,如NumPy、SciPy和Pandas等。

由于Python在机器学习和人工智能领域的强大应用,它也成为了数据科学家和统计学家的常用工具之一。

总结:统计学软件在数据分析和统计建模中起着重要的作用。

SPSS和SAS是功能强大、受欢迎的商业软件,适用于各种统计分析任务。

stata 统计分析软件应用实训报告心得

stata 统计分析软件应用实训报告心得

stata作为一个初学者来说,极为上手,但是这是从窗口化操作上来说的,从窗口化操作上来说,比较简单,但是有要求是,数据必须是整理好的,否则对于数据的整理就好耗费好多的时间。

generate 和replace 以及in 、for 等基本命令必须熟记和熟练使用,才能对数据有初步的处理。

本人在进行学习Python有一年之久了,突然学习stata,不管怎说,stata跟Python比,要友好一些,操作要简单一些,但是呢,对于数据的处理还是差了好多,无论是Python还是R,对于数据的数据的处理能力是无与伦比的,尤其是对于完全没有格式的数据。

初学者对于stata的直观感受stata将窗口化操作和程序化编程语言结合起来,有自己非常独特的地方。

作为一名初学者,一些界面还是有些难度,data browser 还是do editor都是有点隐蔽,自学的人不见得会很熟练的找到。

而另一方面,graphs 和statistics的窗口化操作也是有很大的不便,很多功能不是很好找。

16种常用统计分析软件介绍

16种常用统计分析软件介绍

16种常用统计分析软件介绍16种常用统计分析软件介绍来源:豆瓣1SAS统计软件SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写,翻译成汉语是统计分析系统,最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制,1976 年创立SAS公司, 2003年全球员工总数近万人,统计软件采用按年租用制,年租金收入近12亿美元。

SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。

在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。

SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统,共有三十多个功能模块。

SAS是用汇编语言编写而成的,通常使用SAS 需要编写程序, 比较适合统计专业人员使,而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。

SAS最新版为9.0版。

网址:/。

SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统,具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。

尤其是它的创业产品—统计分析系统部分,由于具有强大的数据分析能力,一直是业界中比较著名的应用软件,在数据处理方法和统计分析领域,被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包,SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。

SAS系统是一个组合的软件系统,它由多个功能模块配合而成,其基本部分是BASE SAS模块。

BASE SAS模块是SAS系统的核心,承担着主要的数据管理任务,并管理着用户使用环境,进行用户语言的处理,调用其他SAS模块和产品。

也就是说,SAS系统的运行,首先必须启动BASE SAS模块,它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外,还是SAS系统的中央调度室。

它除了可单独存在外,也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。

各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。

SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块,在BASE SAS的基础上,还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能:SAS/STAT(统计分析模块)、SAS/GRAPH(绘图模块)、SAS/QC (质量控制模块)、SA/ETS(经济计量学和时间序列分析模块)、SAS/OR(运筹学模块)、SAS/IML(交互式矩阵程序设计语言模块)、SAS /FSP(快速数据处理的交互式菜单系统模块)、SAS/AF (交互式全屏幕软件应用系统模块)等等。

研究生必备科研必不可少的软件及其用途

研究生必备科研必不可少的软件及其用途

研究生必备科研必不可少的软件及其用途研究生阶段的科研工作需要借助许多软件来进行数据处理、实验分析等工作,下面将介绍一些研究生必备的科研软件及其用途。

1.计算机辅助设计和模拟软件在科研工作中,研究生需要进行计算机辅助设计和模拟,这就需要使用到一些相关软件,比如CAD(计算机辅助设计)软件、SolidWorks、AutoCAD等。

这些软件可以帮助研究生进行产品设计和制造、流体力学仿真等工作。

2.统计分析软件研究生进行科研工作时,需要对收集到的数据进行统计分析。

常用的统计分析软件有SPSS、Excel等。

这些软件可以进行数据清理、描述性统计、多变量分析等操作,以帮助研究生对数据进行科学的分析。

3.图像处理软件图像处理软件是研究生在进行图像处理和分析时不可或缺的工具,比如Photoshop、ImageJ等。

这些软件可以用于图像的修饰、调整和分析,对于研究生进行图像相关的科研工作非常有用。

4.数据可视化软件研究生需要将数据进行直观地展示和可视化,以便更好地进行数据分析和沟通。

数据可视化软件如Tableau、Gephi等可以帮助研究生将数据转化为图表、地图或图形等形式,提高数据表达和传达的效果。

5.编程与计算软件对于研究生而言,掌握编程与计算能力是非常重要的。

一些常见的编程软件如Matlab、Python、R等可以帮助研究生进行编程设计、算法实现、数据处理等工作。

此外,还有一些数学计算软件如Mathematica等,可以辅助研究生进行数学建模和计算。

6.文献管理与引用软件在科研工作中,研究生需要查阅大量的文献,并进行引用。

文献管理软件如EndNote、Zotero等可以帮助研究生进行文献的收集、整理、引用和管理,提高科研工作的效率。

7.文字处理软件8.数据库管理软件在研究生的科研工作中,经常需要进行大规模的数据的存储和管理。

数据库管理软件如MySQL、Oracle等可以帮助研究生进行数据的存储和检索,提高数据管理的效率和准确性。

常用统计分析软件

常用统计分析软件

常用统计分析软件常用的统计分析软件有很多,下面我将介绍一些常见的统计分析软件及其特点。

1. SPSS(Statistical Package for the Social Sciences):是一款统计分析软件,具有强大的数据处理、数据分析和报告生成功能。

它可进行描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析、因子分析等常用统计分析。

2. SAS(Statistical Analysis System):是一种完整的统计分析解决方案,包含数据管理、数据分析、统计建模和数据可视化等功能。

它适用于大规模数据的处理和分析,具有高效、稳定和灵活的特点。

3.R:是一种免费的开源统计分析软件,拥有丰富的统计分析函数和高级绘图功能。

R语言具有强大的数据处理能力和灵活的编程特点,适用于各种统计分析及数据可视化的需求。

4. Python:是一种通用的编程语言,也可以进行统计分析。

配合一些科学计算库(如NumPy、SciPy、Pandas等),Python可以进行各种统计分析任务,包括数据处理、数据分析、机器学习等。

5. Excel:是一种常用的电子表格软件,也可以进行一些简单的统计分析。

Excel提供了一些常用的统计函数和图表功能,对于小规模数据的分析和可视化比较便捷。

6.MATLAB:是一种功能强大的数学计算软件,也可以用于统计分析。

MATLAB提供了丰富的数学和统计函数,可以进行各种统计分析任务,包括回归分析、方差分析、时间序列分析等。

7. Stata:是一种统计分析软件,广泛应用于社会科学研究。

Stata 具有易用的用户界面和灵活的命令语言,提供了丰富的统计分析函数和专门的模块,满足各种统计分析需求。

8. Minitab:是一种易学易用的统计分析软件,广泛应用于工业和质量管理等领域。

Minitab提供了丰富的统计分析和质量管理工具,方便用户进行数据处理和分析,能够生成报告和图表。

9. Gretl:是一种专门用于计量经济学研究的统计分析软件。

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教学实训软件一、统计分析软件(网络版)软件类别:功能全面的统计分析软件软件目的:提供解决和研究房地产问题的统计和数据管理软件包。

软件要求:易于使用,能全面综合地阐述统计分析的全过程。

数据处理要求:提供数据访问,数据管理和准备,数据分析和报告功能。

兼容要求:可以附加其他类别的综合管理软件,可以快速地访问、管理和分析任何类型的数据集。

模块要求:提供数据计划、数据收集、部署能力,并能进一步丰富软件要求包含其它领域的分析功能。

支持系统:Windows、苹果Mac OS X以及Linux。

软件为网络版,至少节点数为100。

语言要求:能够用统一的字符编码标准处理多国语言,可选择语种浏览、分析和共享数据,应保证支持中文、英文之间的快速切换。

数据字典建立:软件要求可以轻松地实现数据字典的建立(例如,值标签和变量类型),软件要求会呈现数值列表以及对这些数值的计数,可以利用复制数据字典的工具来应用数据并且该数据字典可以作为模板来应用,并将其应用到其它数据文件或同一数据文件的其它变量。

可视化分段:可视化分段可以创建数据分段。

数据通道(data pass)呈现的直方图智能化地设置分段的具体间隔点。

允许自动地为分段设置值标签。

使用自定义属性为变量创建专用的数据字典。

数据集并发:可以在一个软件要求会话同时打开多个数据集,节省时间,精简数据文件合并的步骤。

确保在多个数据文件中复制数据字典的一致性。

并可以限制活动数据集的数目。

数据文件重构:要求能够进行数据文件的重构以备分析。

例如,把每个项目对应多条记录的数据重构,使其变成每个项目只有一条记录的数据。

提供数据重构的灵活性–可以把每个项目只有一条记录的数据,重构成每个项目对应多条记录的数据。

统计要求:统计程序的基本分析的包括计数、交叉列表分析、聚类,描述统计、因子分析、线性回归、聚类分析、有序回归及邻近分析法等。

一旦完成分析,使用导出到数据库向导,可以把数据轻松地写回数据库。

软件要求Base的各附加模块,赋予更强大的统计分析能力,例如SPSS 回归模块、SPSS 高级模块。

图形化程序:可以创建图形利用图形构建程序–高度可视化的图形生成界面,能够更轻松地创建常用的图形。

通过把变量和元素拖到图形创建面板,可以创建图形。

支持任意利用库中存在的模板快捷地创建图形。

可以预览将要生成的图形。

利用图形生成语言(GPL),高级用户能够创建更多图形。

发布途径:利用OLAP展示最佳结果提供一个快速、灵活的途径来创建、发布和处理专门的决策判断信息。

表格特点:创建的表格、图形,和具有“枢轴表”特色的“报告立方体”。

对话特点:要求自定义对话框构建程序,通过编程更容易地为商业用户定制对话框。

具体操作要求如下:1、图形特点:–3-D条形图:简单、复式、和堆积条形图。

–条形图:简单、分组、堆积、投影,和3-D图。

–线图:单线、复线、和投点图。

–面积图:简单和堆积图。

–饼图:简单、爆炸图,和3–D效果图。

–高低图:高–低–闭合、差别面积图、和范围条形图。

–箱图:简单、复式箱图。

–误差条形图:简单、复式误差条形图。

–误差条形图:添加条形、线形、以及面积图;置信水平;标准差;–双Y轴图2、散点图–简单、重叠、矩阵以及3-D散点图。

–拟合线:线性、二次或三次回归,Loess;总体或者子集的置信区间;全部或子集的回归线选项(包括截矩,显示R2);显示按钉。

–通过颜色或者标记符号的大小区分,避免重叠。

3、密度图–人口金字塔:用镜像坐标轴来比较分布;选择是否添加正态拟合线。

–点图:通过堆积点显示分布;对称,堆积以及线性。

–直方图:可选择在直方图中是否显示正态拟合线;交互式改变直方图级数。

4、支持结果为PowerPoint格式、Excel格式、PDF格式等多种格式。

5、脚本功能–建立、编辑和保存脚本–建立定制的界面–指定工具栏图标和菜单项的功能–自动执行脚本以响应特定事件–支持Python 2.5使脚本生成更容易、更可靠6、质量控制图类别:–帕累托图–X-Bar图–全距图–Sigma图–单值图–移动全距图–控制图加强部分包括:自动标记违背Shewhart规则的点,关闭规则和废止规则7、诊断和探索图类别:–观测点绘图和时间序列绘图–概率图–自相关、偏自相关图–交叉相关函数绘图–ROC曲线分析8、输出要求:–控制输出结果中的变量信息:位置、标签、类型、格式、测量水平、值标签、缺失值、自定义属性、保留属性–控制输出结果中的文件信息:文件名、位置、个案数、标签、文档、权重状态、自定义属性、保留属性–控制统计量:每一类别的个案数、每一类别的百分比、均值、标准差、四分位数–控制显示顺序:文件顺序、变量名的字母顺序、多重响应集变量顺序、测量水平、用户自定义属性名称和值频数分析–频数表:频数计数、百分比、有效百分比、累积百分比–可选择按分析或表格对输出结果进行排序–略去不需要的额外文本线条,使输出更为简洁–中心趋势:均值、中位数、众数、总和–离散性:最大值、最小值、全距、标准偏差、标准误差、方差–分布:峰度系数及其标准误、偏度系数及其标准误–百分位数:百分位数(按实际或分组数据)、四分位数、等分组–格式:简洁或标准,根据频数或数值进行排序、生成表格索引–图形:条形图、直方图、或饼图表示新特性9、分析要求:描述分析:–中心趋势:均值、总和–散度:最大值、最小值、全距、标准偏差、标准误、方差–分布:峰度系数、偏度系数–Z_分数:计算Z_分数并可作为新变量保留–显示顺序:按均值、变量名的升序或降序排列10、探索分析–均值的置信区间–描述:四分位全距、峰度系数及其标准误、中位数、均值、最大值、最小值、全距、偏度及其标准误、标准偏差、标准误、方差、5%修整均值、百分比–M-估计量:Andrew的波形估计、Hampel的M-估计、Huber 的M-估计、Turkey的双11、权重–标识极端值和非正常值–分组频数表:二分箱中线、频数、百分数、有效,和累积百分比–绘图:用统一比例或根据数值大小绘图–箱图:按因子水平或者因变量绘制箱–描述:直方图、茎叶图–正态性:用Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilks统计量绘制正态概率图和反趋势概率图12、读取要求:–直接从当前版本的Excel文件读取数据–无需通过ODBC就可以导入OLE DB数据源–读/写Stata文件–读写Excel 2007文件–与Excel、Lotus 1-2-3、和dBase双向转换13、数据格式–读或写固定格式、自由字段、或者Tab分隔式的ASCII文件–读取复杂的文件格式:分层文件、混合记录格式、重复数据和非标准文件格式–读取数据矩阵–读取最新版本的SAS文件–以SAS格式导出文件–以目前版本的Excel格式导出数据文件14、补充要求,软件应至少能完成以下功能的要求–建立数据文件1 输入数据建立数据文件2 直接打开其他格式的3 数据文件4使用数据库查询建立数据文件5 导入文本文件建立数据文件–编辑数据文件1 输入数据2 定义数据属性3 插入或删除数据4 数据的排序5 选择观测量6 转置数据7 合并数据文件8 数据的分类汇总–数据加工1 数据转换2 数据手动分组(编码)3 数据自动分组(编码)4 产生计数变量5 数据秩(序)的确定6 替换缺失值–数据文件的保存或导出1 保存数据文件2 导出数据文件–统计图表绘制1 条形图2 线图3 面积图4 饼图5 高低图6 箱图7 直方图–基础统计描述,至少包括:均值(Mean)和均值标准误差(S.E. mean),中位数(Median),众数(Mode),全距(Range),方差(Variance)和标准差(Standard Deviation),峰度(Kurtosis)和偏度(Skewness),四分位数(Quartiles)、十分位数(Deciles)和百分位数(Percentiles)。

1 数据描述2 频数分析3 探索分析4 交叉列联表分析5 比率分析6 P-P图、Q-Q图–均值分析与方差分析1 均值分析2 单因素方差分析3多因素方差分析4 重复测量方差分析5 数据重构6 协方差分析,至少包括:非饱和模型,饱和模型。

–参数检验1 单样本T检验2 两独立样本T检验3 配对样本T检验–非参数检验1 卡方检验2 二项分布检验3 游程检验4 单样本K-S检验5 两独立样本的非参数检验6 多独立样本的非参数检验7 两相关样本的非参数检验8 多相关样本的非参数检验–相关分析1 简单相关分析,至少包括:相关系数2 散点图3 偏相关分析–回归分析1 一元线性回归2 多元线性回归3 非线性回归4 曲线回归5 logistic回归–聚类分析1 分层聚类分析2 两步聚类分析3 K均值聚类分析–判别分析–因子分析与主成分分析1 主成分分析2 因子分析–信度分析1拆半信度系数模型2 Guttman模型3 平行模型–时间序列分析1时间序列数据的预处理2定义日期变量3 创建时间序列4填补缺失数据5指数平滑法6 自回归模型7 ARIMA模型8 季节分解–生存分析1生命表法2 Kaplan-Meier分析3 Cox回归分析二、投资项目经济分析软件(网络版)软件设计依据:《方法与参数》第三版规定的评价内容与方法,国家投融资体制改革相关的政策法规,现行的财税、金融等有关法规。

软件设计原则:适应各类建设投资项目经济评价;界面友好、表格直观、数据关系明晰、操作简便、易于学习、便于修改;利于国际经济交流与合作。

软件适用项目类型:可用于各种投资主体、各个行业、各类项目软件主要功能:本软件包括房地产前期投资估算、中期期利息估算、流动资金估算、投资使用计划与资金筹措的安排,总成本费用估算、营业收入、营业税金与附加、增值税估算、财务评价(含盈利能力分析、偿债能力分析和财务生存能力分析),不确定性分析(含盈亏平衡分析、敏感性分析,临界点分析)及风险分析(概率树分析)等。

软件节点不能小于100个。

功能:1 编制项目评价的基本报表和辅助报表,计算项目各项评价指标;绘制盈亏平衡图、敏感性分析图和累计概率图,并计算表示不确定性和风险的相关指标。

报表和图表可利用EXCEL的打印功能自动输出。

2 运用EXCEL 的拷贝、移动、插入、删除等编辑指令,用户可在软件上稍加修改、扩展,成为适合特定项目评价用的专用软件。

主要特点:1 原始数据以数据表格形式集中输入,并作了明显标记,输入一次各表共享、全部数据输入完毕后,按下方案计算按钮,完成计算后,所有的表和图可同时生成。

2 提供建设期不是整数“年”的计算功能;3 建设期、生产期的区间可自动进行调整,计算期最短为六个月,最长为50年以上;4 价格调整灵活,可使用固定价格,也可采用时价;5 建筑结构、用途等影响房地产开发的条件不受限制,系统初步设定可调整;可以进行不同项目开发方式的比较。

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