数学建模spss.时间预测,心得总结和实例
spss课程学习心得体会
spss课程学习心得体会篇一：SPSS课程学习感悟学习SPSS有感摘要：SPSS统计分析方法及应用课程的开设给我们打开了一扇全新知识的门窗，它通向的是一个崭新的领域。
这门课程的学习经历可谓波澜起伏，中间有苦有甜，但是不管过程多么艰难，幸运的是，我们学到了很多，收获了很多。
通过老师的讲解，我们对它的使用方法、结果分析和应用范围都有了非常细致的了解。
关键词：学习经历收获方法应用范围距SPSS统计分析方法及应用课程结束已经过去好几天了，偶尔还是会想起那段兵荒马乱，洪荒滔天的日子。
开学伊始，很多课程还必须靠课程表才知道星期几在哪里上课，但是SPSS则不同，一天四节课连着上的重大任务让我们不得不去正视它、重视它。
初识SPSS统计分析方法及应用是在一个傍晚。
彼时，地上余热尚未完全散尽，暮色即将席卷最后一抹晚霞。
坐在机器嗡嗡运转的机房里，抚摸手中那一厚重书本的扉页，心里是一丝说不清道不明的复杂情绪，对未知的好奇掺杂着对已知的不确定。
周围同学都在讨论，统计学都没有学好，这门课程学起来会不会过于吃力，如此一想，几分恐惧感又蹭蹭地上升。
就这样，怀着五味杂陈的心情开始了SPSS的第一堂课。
一天课下来，却发现它学起来并没有想象中那么艰难，可能是刚接触的基础知识比较易懂，也可能是老师讲解的很生动透彻。
总之，我的兴趣被调动起来了，甚至在心里雀跃，期待第二天的SPSS课早点到来。
但是渐渐的，学习开始有点力不从心了，课堂上会有片刻的走神，反应过来后便在书上匆忙翻找老师讲解的内容自己慢慢的边看边理解，然而结果还是一知半解，于是悔不当初统计学的基础打得不够牢固。
不过，不幸中的万幸是老师非常的好，对我们这些上课不太认真的同学还是耐心的给予指导并且不厌其烦。
课堂上师生之间互动的很好，充分调动了大家的积极性，要求我们自己动手去找答案、自己去操作而不是一味地跟着老师盲目地进行着机械运动，老师也非常反对以往那种“填鸭式”教育，积极鼓励、督促我们去思考答案的由来，去解释所以然与之所以然，同时老师生动的讲解把枯燥的内容形象化，更方便我们的理解。
spss实训心得体会范文.doc
spss实训心得体会范文篇一：spss实训个人总结表数信系学生项目实训个人总结表数学与信息工程系年月日篇二：实习总结spss实习总结这次实习使用的是spss17.0版本的软件，通过这次实习，我了解到SPSS 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、图形制作等功能。
平日课下进行统计调查技能培训的时候，分析数据所用的软件是Excel。
虽然使用Excel可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算相关系数等，但是这些操作都需要自己每一步每一步的进行手动操作，而使用SPSS 软件在对数据进行整理时，只需对软件某选项内设置变量条件，系统便自动的进行整理。
通过这次spss实习，我又入门了一项非常实用的软件，会为以后统计分析提供多一种的选择。
下面我会从以下四方面分别阐述这次实习的收获与总结。
做问卷调查根据指导老师的安排，我需要独自完成6份《广东高校在校大学生消费使用数码产品情况》的调查问卷。
去广工、广财听宣讲会并且在那里做了两份问卷调查，剩下的4份是以电子版的形式做的问卷调查。
在做问卷调查的过程中，为了保证问卷的有效性和准确性，我会认真审核每一份问卷是否填写完整以及前后是否合逻辑。
在我的六份问卷调查中，比较容易出现问题的主要在每天使用数码产品的时间，也是在做问卷调查中叮嘱最多的。
这都是值得的，因为保证问卷的客观和有效是后面做统计分析的基础。
这次实训是全班合作完成问卷，如果是一个人完成30几份的问卷，那么真是一项不容小觑的任务。
Spss入门操作这一部分主要是根据老师编制的指导书展开。
Spss入门操作主要涉及到数据的输入、描述统计分析、假设检验、相关与回归分析。
针对每一项都有专门的案例以及相应的练习。
个人认为最难的是假设检验这一块，因为《统计学原理》是在之前的学期学习的，统计分析的原理基本上都记不起来，对于输出假设检验结果对问题进行分析方面问题比较大。
我自己也回去看了相应的统计学原理，有一定的了解后，进行实操也比较顺利。
假设检验主要是单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。
数学建模心得体会6篇
数学建模心得体会6篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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spss实习心得（精选5篇）
spss实习心得（精选5篇）spss实习心得篇1学习SPSS在教育统计中的应用一、什么是SPSS?为什么要学习SPSS?新学期开始时，在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触到SPSS这个软件，作为本科是计算机专业出身的我，当时只知道SPSS是一套统计软件，就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件，至于统计什么?分析什么?我一无所知，尤其是看到老师推荐的《SPSS在教育统计中的应用》这本书的时候，就简单的把它理解为用SPSS软件来统计、分析与教育相关的数据，最终得出想要的结论而已，而现在看来，我当初的想法未免有点简单与无知。
下面就来让我们了解一下SPSS。
SPSS软件是一组专业的、通用的统计软件包，同时它也是一个组合式软件包，兼有数据管理、统计分析、统计绘图和统计报表功能。
它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域，也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。
SPSS软件对计算机硬件系统的要求较低;对运行的软件环境要求宽松，有各种版本可运行在WINDOWS XP、WIN7系统环境下， SPSS统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据(如Dbase，Excel，Lotus等)。
我为什么要学习SPSS呢?其实很简单，一方面，做为一名研究生，要具备一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事实说话、要以数据说话，有了数据支持的研究才能更容易被认可、被推论。
另一方面，根据对AECT94定义的理解，教育技术学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。
因此，要深入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才可能使这门学科达到真正完善的地步。
教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，其变化发展往往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。
这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就能体现统计平均规律。
spss实习报告心得范文3篇实习报告
spss实习报告心得范文3篇当我还是大学生的时候，我有概率统计和数学分析的基础，但是我从来没有接触过任何应用统计分析的东西。
SPSS只是听说过，从未听说过。
我一直认为在一起学习很难。
在这个学期开始的时候，我没有仔细看老师给的英语教材，也没有在课后收集相关的资料。
因此，我觉得有点难学，而且总是感到困惑。
老师说期末考试是提交学习报告，然后我从图书馆借了一些教材并检查了一些材料。
我发现许多问题很明显。
结合软件和书籍中的例子，实战表明SPSS是相当强大的最后，对本报告进行总结，以巩固我们所学到的知识。
SPSS，全称是统计产品和服务解决方案，是“统计产品和服务解决方案”软件。
它是IBM推出的用于统计分析、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的一系列软件产品和相关服务的总称，也是世界公认的三大数据分析软件之一。
SPSS具有强大的统计分析功能、友好的操作界面以及与其他软件良好的交互作用等特点。
它广泛应用于经济管理、医疗保健、自然科学等各个领域。
在管理方面，SPSS也是一个强大的数据分析和预测工具。
本课程还将使用AMOS软件。
许多关于SPSS的书籍首先介绍了软件这个软件很容易安装，我安装了190，尽管是200有一些变化和优化，但是主体是相同的，它们都是可视化界面，易于使用。
因此，本文研究的重点是卡方检验、t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的应用范围、应用价值、计算方法、结果的解释和表达。
第一部分是测试由于参数检验的基础不牢固，这部分也是第一次接触到应用统计学。
我对许多事情都不确定，比如原始假设的缺省值是多少。
结果出来后，仍然不清楚是接受还是拒绝最初的假设。
但是现在我明白了这部分对测试非常有用当样本数量较少且样本取自正常人群并比较平均样本数量时，使用t检验。
还要求两个样本的总体方差相等。
如果总体平均数U已知，则可以获得样本平均数和样本的标准差。
样本来自正常或接近正常的人群t检验分为单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。
spss学习心得体会学习心得体会
spss学习心得体会学习心得体会篇一:SPSS学习报告总结心得应用统计分析学习报告本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。
一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。
老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。
结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。
最后总结出这篇报告，以巩固所学。
SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。
SPSS具有统计分析功能强大、操作界1面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。
具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。
这门课中也会用到AMOS软件。
关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。
这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。
所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。
首先是T检验这一部分。
由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。
结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。
不过现在弄懂了。
这部分很有用的是T检验。
T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。
SPSS课程学习心得体会
应用统计分析学习报告本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，spss也只是听说过，从来没有学过。
一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。
老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。
结合软件和书上的例子，实战一下，发现spss 的功能相当强大。
最后总结出这篇报告，以巩固所学。
spss，全称是statistical product and service solutions，即"统计产品与服务解决方案"软件，是ibm公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。
spss具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。
具体到管理方面，spss也是一个进行数据分析和预测的强大工具。
这门课中也会用到amos软件。
关于spss的书，很多都是首先介绍软件的。
这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。
所以，我学习的重点是卡方检验和t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。
首先是t检验这一部分。
由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。
结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。
不过现在弄懂了。
这部分很有用的是t检验。
t检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。
数学建模总结与感悟范文
数学建模总结与感悟范文数学建模作为一门综合性较强的学科，已经渐渐成为大学教育中的重要组成部分。
通过数学建模的学习和实践，我获得了许多宝贵的经验和感悟。
在这里，我想总结一下我的学习经历，并分享一些个人的心得体会。
首先，数学建模是一门实践型的学科。
在学习数学建模的过程中，我明确感受到理论知识与实践能力的互相促进。
理论知识为实践提供了必要的指导和支撑，而实践则为理论知识提供了检验和完善的机会。
在实际的建模过程中，我们需要运用所学的数学工具和方法，结合实际问题的背景和需求，进行问题的分析和求解。
这样的实践过程既锻炼了我们的数学能力，又提高了我们的问题解决能力。
其次，数学建模注重团队合作。
在数学建模比赛中，团队的协作和配合是至关重要的。
每个成员都会发挥自己的专长和优势，共同解决复杂的问题。
通过团队合作，我们能够充分利用各个成员的才能和能力，形成合力，提高解决问题的效率和质量。
而且，在团队中，我们可以互相学习，互相启发，共同进步。
这种团队合作的精神不仅在数学建模中有用，也对我们今后的工作和生活有着积极的影响。
再次，数学建模要注重创新思维。
数学建模往往需要从一个繁杂而复杂的实际问题中抽象出一个数学模型，然后通过数学方法求解。
这就要求我们具备创新思维的能力。
创新思维是指在解决问题时，能够打破常规思维方式，寻找新的解决方案。
在数学建模中，我们需要从不同的角度思考问题，并运用不同的数学理论和方法来思考解决方案。
只有具备创新思维的能力，才能在数学建模中取得更好的成绩。
最后，数学建模是一门实践和动手能力的训练科目。
数学建模涉及到大量的实际问题，而这些问题往往需要通过编程或模拟等手段进行求解。
通过实践和动手能力的训练，我们能够更好地将所学的数学知识应用到实际问题中，提高数学建模的有效性和实用性。
总而言之，数学建模是一门综合性较强、实践性较强的学科。
通过学习和实践数学建模，我收获了很多宝贵的经验和感悟。
我相信，在今后的学习和实践过程中，我会不断积累经验，提高能力，进一步拓宽自己的视野和思维方式。
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《一周总结，底稿供参考》
我们通过案例来说明：
假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。
一个产品分类销售公司会根据过去10 年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。
现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！
大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。
当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！
这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。
定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH 和DATE（时间标签）。
接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。
时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。
另外，我们需要弄清以下几点：
•此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？•此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？
这时候我们就可以看到时间序列图了！
我们看到：此序列显示整体上升趋势，即序列值随时间而增加。
上升趋势似乎将持续，即为线性趋势。
此序列还有一个明显的季节特征，即年度高点在十二月。
季节变化显示随上升序列而增长的趋势，表明是乘法季节模型而不是加法季节模型。
此时，我们对时间序列的特征有了大致的了解，便可以开始尝试构建预测模型。
时间序列预测模型的建立是一个不断尝试和选择的过程。
spss提供了三大类预测方法：1-专家建模器，2-指数平滑法，3-ARIMA
指数平滑法
指数平滑法有助于预测存在趋势和/或季节的序列，此处数据同时体现上述两种特征。
创建最适当的指数平滑模型包括确定模型类型（此模型是否需要包含趋势和/或季节），然后获取最适合选定模型的参数。
1-简单模型预测（即无趋势也无季节）
首先我们采用最为简单的建模方法，就是简单模型，这里我们不断尝试的目的是让大家熟悉各种预测模型，了解模型在什么时候不适合数据，这是成功构建模型的基本技巧。
我们先不讨论模型的检验，只是直观的看一下预测模型的拟合情况，最后我们确定了预测模型后我们再讨论检验和预测值。
从图中我们看到，虽然简单模型确实显示了渐进的上升趋势，但并不是我们期望的结果，既没有考虑季节性变化，也没有周期性呈现，直观的讲基本上与线性预测没有差异。
所以我们拒绝此模型。
2-Holt线性趋势预测
Holt线性指数平滑法，一般选择：针对等级的平滑系数lapha=0.1,针对趋势的平滑系数gamma=0.2；
从上面的拟合情况看，Holt预测模型更平滑了，也就是说Holt模型比简单模型显现了更强的平滑趋势，但未考虑季节因素，还是不理想，所以还应放弃此模型。
3-简单季节性模型
当我们考虑了季节性变化后，简单季节性预测模型基本上较好的拟合了数据的大趋势，也就是考虑了趋势和季节。
4-Winters相乘法预测模型
我们再次选择Winters预测模型
此时，在数据集的时间跨度为10年，并且包含10 个季节峰值（出现在每年十二月份）中，简单季节模型和Winters模型都扑捉到了这10个峰值与实际数据中的10个年度峰值完全匹配的预测结果。
此时，我们基本上可以得到了一个比较满意的预测结果。
此时也说明，无论采用指数平滑的什么模型，只要考虑了季节因素，都可以得到较好结果，不同的季节性指数平滑方法只是细微差异了。
但是，我们仔细看预测值和拟合值，还是有一些上升和下降的趋势和结构没有扑捉到。
预测还有改进的需求！
5-ARIMA预测模型ARIMA模型是自回归AR和移动平均MA加上差分考虑，
我们采用专家建模器，但指定仅限ARIMA模型，并考虑季节性因素。
此时，我们看到模型拟合并相比较简单季节性和Winters模型没有太大的优势，结果可接受，但是大家注意到没有，实际上我们一直没有考虑自变量的进入问题，假如我们有其它变量可能会影响到男装销售收入，情况又会发生什么变化呢？
时间序列预测技术之三——含自变量的ARIMA模型预测
下面的数据延续前两篇的案例，只是增加了自变量，（因为手头这个案例没有干预因素变量）
在我们增加了5个自变量后，采用预测建模方法，选择专家建模器，但限制只在ARIMA模型中选择。
确定后，得到分析结果，我们现在来看一下与原来的模型有什么不同。
从预测值看，比前一模型有了改进，至少这时候的模型捕捉了历史数据中的下降峰值，这可以认为是当前比较适合的拟合值了。
如果我们观察预测结果，可以发现模型选择了两个预测变量。
注意：使用专家建模器时，只有在自变量与因变量之间具有统计显著性关系时才会包括自变量。
如果选择ARIMA模型，“变量”选项卡上指定的所有自变量（预测变量）都包括在该模型中，这点与使用专家建模器相反；
当确定了最终选择的预测模型和方法后，我们就可以预测未来了，当然你要指定预测未来的时间点，这里我们时间包括年、季度和月份；假定我们预测未来半年的销售收入。
我们分别设定：预测值输出，95%置信度的上下限。
注意：SPSS中文环境有个小Bug，必须改一下名字！
在选项中，选择你的预测时间，预测期将根据你事先定义的数据时间格式填写。
（后面的模型为了让大家看清楚，实际上我预测了一年的数据，也就是2010年的4个季度的12个月）。
自变量的选择问题，在预测未来半年的销售收入中，ARIMA模型可以把其它预测变量纳入考虑，但如何确定未来这些预测变量的值呢？
主要方法可以考虑：1）选择最末期数据；2）选择近三期数据的平均；3）选择近三期的移动平均
这里我们选近三期移动平均作为预测自变量数值。
上面就是预测结果！于此同时，SPSS活动数据集中也存储了预测值！
最后，我们要解决时间序列预测的检验和统计问题！实际上我们可以通过软件得到各种统计检验指标和统计检验图表！
最后我们看一眼统计检验指标结果：
比如：Sig值越大越好，平稳得R方也是越大越好
∙Sig.列给出了Ljung-Box 统计量的显著性值，该检验是对模型中残差错误的随机检验；表示指定的模型是否正确。
显著性值小于0.05 表示残差误差不是随机的，则意味着所观测的序列中存在模型无法解释的结构。
∙平稳的R方：显示固定的R平方值。
此统计量是序列中由模型解释的总变异所占比例的估计值。
该值越高（最大值为1.0），则模型拟合会越好。
∙检查模型残差的自相关函数(ACF) 和偏自相关函数(PACF) 的值比只查看拟合优度统计量能更多地从量化角度来了解模型。
合理指定的时间模型将捕获所有非随机的变异，其中包括季节性、趋势、循环周期以及其他重要的因素。
如果是这种情况，则任何误差都不会随着时间的推移与其自身相关联（自关联）。
这两个自相关函数中的显著结构都可以表明基础模型不完整。