常用统计分析软件应用
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。
统计学考研掌握常见统计软件的实际应用
统计学考研掌握常见统计软件的实际应用统计学考研是统计学专业研究生的入学考试，是考生进修和深造的重要途径。
在统计学考研中，掌握常见的统计软件已经成为一个不可或缺的要求。
统计软件在现代统计学研究和应用中发挥着至关重要的作用。
本文将介绍统计学考研中常用的统计软件以及它们的实际应用。
## 1. SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件）是一款常见且功能强大的统计软件。
它广泛应用于社会科学研究和数据分析领域。
SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述统计、推断统计、探索性数据分析等。
不论是基本的 t 检验、方差分析，还是复杂的回归分析、因子分析等，SPSS都能帮助学者轻松完成。
## 2. SASSAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）是一款广泛应用于统计学、数据挖掘和大数据分析的软件。
SAS提供了强大的数据处理和分析功能，具备高效、灵活和稳定的特点。
对于大规模数据分析、复杂模型拟合和预测，SAS都能胜任。
在统计学考研中，掌握SAS将为你的研究提供有力的支持。
## 3. RR是一种功能强大的开源统计软件和编程语言。
它广泛用于统计学习、数据挖掘和计量经济学等领域。
R拥有丰富的统计分析函数和包，可以通过编写代码实现各种复杂的统计分析和图形展示。
它的开源特性使得R拥有庞大的用户社区，用户可以自由分享和获取各种统计学资源。
## 4. StataStata是一款广泛应用于社会科学和生物医学研究的统计软件。
它提供了丰富的统计分析和数据管理功能，如线性回归、生存分析、面板数据分析等。
Stata的语法简洁易学，而且具备强大的图形展示功能，可以满足研究者对于数据分析和结果呈现的需求。
## 5. ExcelExcel是一款常见而易于使用的电子表格软件，也可作为一种基础的统计工具。
虽然功能和上述专业统计软件相比较有限，但Excel擅长于数据处理和简单的统计分析。
利用统计软件进行数据分析与解读
利用统计软件进行数据分析与解读在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为了各个领域中不可或缺的一环。
统计软件的出现，进一步提高了数据分析的效率和准确性。
本文将介绍一些常用的统计软件，以及如何利用它们进行数据分析与解读。
一、SPSS统计软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是社会科学领域最广泛使用的统计软件之一。
它具备强大的数据处理和统计分析功能，可以进行多元回归分析、方差分析、因子分析等多种统计方法。
通过SPSS，我们可以轻松地从大量数据中提取有用的信息，并进行合理的解读。
例如，在市场调研中，我们可以使用SPSS对收集到的数据进行分析，得出不同市场细分的特征和趋势，进而制定相应的营销策略。
二、Excel数据分析工具Excel被广泛应用于数据分析领域，其数据分析工具包含了多种统计分析函数。
我们可以通过内置的函数实现简单的数据描述统计、相关性分析、回归分析等常见的数据处理方法。
此外，Excel还支持绘制图表和可视化数据，有助于更直观地理解和解读数据。
对于小规模的数据分析任务，Excel是一个简单而强大的工具。
三、Python编程语言与数据分析库Python作为一种高级编程语言，在数据科学领域也扮演着重要的角色。
借助于Python中的数据分析库（如NumPy、Pandas和Matplotlib），我们可以进行更复杂的数据处理和分析任务。
这些库提供了灵活且高效的函数和方法，使得数据的清洗、转换、统计和可视化变得更加简便。
同时，Python具备更高的自由度和可扩展性，可以满足不同领域、不同规模的数据分析需求。
四、R语言及其生态系统R语言是一门专门用于统计计算和图形展示的编程语言。
它拥有丰富的统计函数和包，可以应对各种数据分析场景。
R语言的优势在于其强大的统计建模能力和灵活的数据可视化功能，适用于大规模数据的分析和建模。
同时，R语言还有一个庞大的包管理系统，为用户提供了各种各样的数据分析工具和方法。
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。
常用的数据分析工具有哪些
常用的数据分析工具有哪些数据分析是现代社会十分重要的一项技能，随着数据量的不断增加和各种数据源的出现，数据分析工具也呈现了多样化的发展趋势。
本文将介绍一些常用的数据分析工具，帮助读者选择适合自己的工具进行数据分析。
1. ExcelExcel是一个广泛应用的电子表格软件，凭借其强大的功能和易用性，成为了数据分析的首选工具之一。
它提供了各种功能，如数据排序、筛选、透视表、图表等，可以方便地对数据进行整理、分析和可视化。
2. PythonPython是一种脚本语言，通过其丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行高效的数据处理和分析工作。
Python具有简洁的语法，易于学习和使用，同时拥有庞大的社区支持和丰富的资源库，成为了众多数据分析从业者的首选工具。
3. RR是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它拥有丰富的统计分析方法和包，如ggplot2、dplyr、tidyr等，可以进行复杂的数据分析和建模工作。
R 具有良好的可扩展性和交互性，可以进行交互式数据分析，并通过可视化呈现分析结果。
4. SQLSQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的语言。
通过SQL语句，可以对数据库中的数据进行增删改查操作，并进行复杂的数据分析。
SQL灵活易用，并且被广泛应用于各种业务场景中。
5. TableauTableau是一种流行的可视化工具，可以将数据转化为可视化图表和仪表盘，帮助分析人员更直观地理解数据。
Tableau支持多种数据源和数据格式，并提供了丰富的图表和交互功能，可以创建出高度自定义的数据可视化。
6. Power BIPower BI是微软推出的一套商业智能工具，可以对数据进行整理、建模和可视化。
它具有强大的数据处理能力和丰富的数据可视化选项，支持与其他微软产品的无缝连接，并提供了云端分享和协作的功能。
Power BI适用于各种规模的数据分析项目。
数据处理分析及软件应用
数据处理分析及软件应用数据处理和分析是指在获取和收集数据后，对数据进行处理和分析的过程。
它的目的是帮助我们从数据中发现模式、趋势、关联和异常，并基于这些发现做出决策和预测。
数据处理和分析的过程可以通过各种软件工具来完成，下面我将介绍一些常用的数据处理和分析软件应用。
1. Microsoft Excel: Microsoft Excel是一种功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理和分析。
它提供了各种数据处理和分析函数，如排序、筛选、计数、求和、平均值、标准差等。
此外，Excel还支持图表和图形的创建，可以用来可视化数据结果。
2. MATLAB: MATLAB是一种用于科学计算和数据分析的编程环境和编程语言。
它提供了丰富的数据处理和分析函数，可以处理各种类型的数据。
MATLAB还具有强大的可视化功能，可以生成高质量的图表和图形。
3. Python: Python是一种通用的编程语言，也被广泛用于数据处理和分析。
Python拥有丰富的库和工具，如NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib，这些库提供了各种数据处理和分析功能。
Python还具有高度灵活性和可扩展性，可以满足各种不同的数据处理和分析需求。
4. R: R是一种用于统计计算和数据分析的编程语言和环境。
它提供了丰富的统计和图形函数，可以进行各种复杂的数据处理和分析。
R还拥有一个强大的包管理系统，用于扩展其功能。
5. Tableau: Tableau是一种用于数据可视化和探索性分析的商业智能工具。
它提供了直观易用的界面，可以帮助用户在数据中发现模式和趋势。
Tableau支持多种图表和图形类型，用户可以通过拖放方式创建和订制图表。
6. SPSS: SPSS是一种专业的统计分析软件，被广泛用于各种统计分析和数据挖掘任务。
它具有全面的统计方法和功能，支持从数据导入到模型建立和结果解释的整个工作流程。
上述软件应用都在数据处理和分析领域具有广泛的应用，并且每种软件都有其特点和优势。
数据分析中的常见统计软件和方法选择
数据分析中的常见统计软件和方法选择在数据分析中，选择适合的统计软件和方法对于准确分析和解释数据至关重要。
本文将介绍几种常见的统计软件和方法，并分析其适用场景，以帮助读者在数据分析中进行正确的选择。
一、SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）SPSS是一种功能强大的统计软件，主要用于社会科学领域的数据分析。
它提供了丰富的统计分析方法，包括描述统计、假设检验、回归分析等。
SPSS操作相对简单，适合初学者使用。
适用场景：1. 社会科学研究：如心理学、教育学等领域的统计分析；2. 大规模调查分析：SPSS可处理大规模数据集，并进行有效的分析和数据可视化。
二、R语言R语言是一种开源的统计软件和编程语言，具有广泛的应用领域。
它提供了丰富的统计方法和数据处理功能，并有庞大的用户社区支持。
适用场景：1. 数据科学：R语言在数据挖掘、机器学习等领域有广泛应用；2. 数据可视化：R语言有强大的绘图功能，可制作精美的统计图表。
三、PythonPython是一种通用的编程语言，也可以用于数据分析。
它具有方便易用的语法和丰富的数据处理库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
适用场景：1. 大数据分析：Python可以处理大规模数据，并具备分布式计算的能力；2. 自动化分析流程：Python适用于自动化数据分析流程的编写和执行。
四、ExcelExcel是一种常用的办公软件，也可以进行基本的数据分析。
它提供了一些常用的统计函数和数据处理功能，适合小规模数据的分析和整理。
适用场景：1. 数据清洗和整理：Excel提供了丰富的数据处理函数和工具，适用于初步的数据清洗和整理工作；2. 简单统计分析：Excel自带的统计函数可用于简单的描述统计和数据可视化。
总结：在选择统计软件和方法时，需根据具体需求和数据特点进行综合考虑。
SPSS适合社会科学领域的数据分析，R语言适用于数据科学和数据可视化，Python适用于大数据分析和自动化流程，Excel适合小规模数据的简单分析和整理。
常用统计数据分析软件
常用统计数据分析软件数据分析在现代社会中扮演着越来越重要的角色，而统计数据分析软件就是其中不可或缺的工具之一。
在大数据时代，数据的处理和分析变得非常复杂和庞大，需要借助先进的统计分析软件来加快分析和决策过程。
本文将介绍一些常用的统计数据分析软件，并讨论它们的特点和优势。
1. SPSSSPSS（统计数据分析软件）是一种统计分析软件，它具有强大的功能和易于使用的界面。
SPSS可以用于数据管理、数据清理、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析、因子分析等。
它可以帮助用户探索和理解数据，支持多种数据类型和数据格式，适用于不同行业和领域的数据分析工作。
2. SASSAS（统计分析系统）是另一种流行的统计数据分析软件，它提供了广泛的数据处理和分析功能。
SAS可以用于数据的整理和准备、统计分析、数据挖掘和预测建模等。
SAS具有丰富的统计算法和模型，可以针对不同类型的数据进行分析和建模。
3. RR是一种开源的统计计算和图形软件，它被广泛应用于数据科学和统计分析领域。
R具有丰富的包和工具，可以进行各种统计分析、数据可视化、机器学习和深度学习等。
R的优势在于它的灵活性和可扩展性，用户可以自行编写代码和算法来实现特定的分析任务。
4. ExcelExcel是一种广泛使用的电子表格软件，它也提供了一些简单的统计分析功能。
Excel可以用于数据输入、数据清理、数据可视化和基本的统计计算等。
虽然Excel的统计功能相对有限，但对于一些简单的数据分析任务仍然很有用。
5. PythonPython是一种通用的编程语言，也被广泛应用于数据分析和统计建模。
Python有许多强大的库和框架，如Pandas、NumPy、Matplotlib和SciPy，可以支持各种数据处理和分析任务。
通过编写Python代码，用户可以实现复杂的统计分析和机器学习算法。
总结而言，常用的统计数据分析软件包括SPSS、SAS、R、Excel和Python等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
按常规作散点图（选第2个图）； 将其中一个响应指标变为次坐标轴。
5、矩阵转置
【例5】将下列矩阵转置。 剪切或复制； 选择性粘贴； 钩选转置。 4.3 9.3 9.5 6.1 6.5 7.8 8.7 8.8 7.3 8.3 3.2 7.2 11.4 4.2 8.6
6、矩阵加、减、乘法
【例6】矩阵A、B、C分别 见表，求A＋B，A－B， A×C 矩阵加、减必须满足同阶 矩阵； 直接填写公式； 使用拖放。
讲授提纲
一、统计分析软件类型 二、主要统计分析过程 三、统计功能与软件的对应 四、统计分析软件应用举例 五、Excel应用技巧
一、统计分析软件类型
（一）Excel软件
含 义：卓越、优秀 研发者：Microsoft 特 点：纯中文版、图表一体 安 装：Office→工具（加载宏） →分析工具库
（二）DPS软件 原 意：Data Process System（数据处理系 统） 扩 充：Design of Experiment（试验设计） Processing of Data（数据处理） Simulation Analysis（模型建立） 研发者：浙江大学唐启义、冯明光
n1 + n2 − 2
⎜n ⎝ 1
+
1⎞ ⎟ n2 ⎟ ⎠
计算T=0.527；
T=
x1 − x2
(n1 − 1)S
2 + (n2 − 1)S 2 ⎛ 1 1 ⎞ ⎜ + ⎟ ⎜n n ⎟ n1 + n2 − 2 ⎝ 1 2 ⎠ 2 1
（3）确定α =0.05，计算函数 TINV (α, n1+n2-2)=2.571 显示测定结果没有差异； （4）还可计算T值的概率P TDIST(0.527, 5 ， 2)=0.521>0.05 ， 接 受 原 假 设，即测定结果没有差异。
石柱 含量（mg/kg） <0.8 （%） 1.22 34.0 巫山 0.74 59.6 黔江 0.96 55.6 武隆 0.88 54.5 酉阳 1.64 12.5 彭水 1.08 48.6 奉节 1.09 15.4
在两个响应变量中插入空行（或空列）
石柱 含量（mg/kg） <0.8 （%） 1.22 34.0 巫山 0.74 59.6 黔江 0.96 55.6 武隆 0.88 54.5 酉阳 1.64 12.5 彭水 1.08 48.6 奉节 1.09 15.4
SPSS特点： （1）半中文版（界面汉化版），现已到最新版SPSS12.0， 界面十分友好，使用Windows的窗口方式展示各种管 理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选 择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，粗通 统计分析原理，就可以使用。 （2）不含试验设计功能，但统计分析功能强大。 （3）输出结果不能为WORD等常用文字处理软件直接打 开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。
常用统计分析软件应用
（Excel、DPS、CurveExpert） 陈玉成 西南大学资源环境学院
管子曰：不明于计数，而欲举大事，犹无舟 楫而欲经于水险也。
国家大事：引导社会经济沿着正确的方向健康、和谐地发 展。 企事业单位大事：在经营管理中做出科学有效的决策从而 立于激烈的竞争市场； 科学研究大事：透过研究对象外在的表象，而探索其内在 的规律性； 个人生活大事：在人生成长和个人理财的重要关口作出明 智的抉择。
二、主要统计分析过程
统计特征参数计算
完全样本的描述统计量（样本量、求和、平均值、标 准差、最大值、最小值、偏度系数、峰态系数、四分 位数） 条件样本的样本量、求和
统计作图
双坐标作柱状图 双坐标作折线图
矩阵运算 矩阵转置 矩阵加、减、乘法 矩阵求逆 矩阵特征根、特征向量 假设检验 单个总体平均值的显著性比较 两个独立总体平均值的显著性比较 两个相关总体平均值的显著性比较 两个总体方差的显著性比较
完全样本的描述统计量 条件样本的计数、求和 双坐标作柱状图 双坐标作折线图 矩阵转置 矩阵加、减、乘、求逆 矩阵特征根、特征向量 Excel、DPS Excel、DPS Excel Excel Excel Excel、DPS DPS
单个总体平均值的显著性比较 两个独立总体平均值的显著性比较 两个相关总体平均值的显著性比较 两个总体方差的显著性比较 单因子方差分析 有交互作用双因子方差分析
T=
x1 − x2
(n1 − 1)S
10、两个独立总体平均值的显著性比较 【例10】两个实验室A、B使用同一种方法测定某一大气飘尘样
品中的Zn含量（mg/kg），分别作了4次与3次重复。问两个 实验室对该样品的结果是否一致?
A B 14ห้องสมุดไป่ตู้7 14.6 14.8 15.0 15.2 15.2 15.6
11、两个相关总体平均值的显著性比较 【例11】为了检验某种方法是否可用于络合容量测定前的水样
保存。分别用该法保存前后的新鲜样及保存样，以同样的方 法测定4个水样的络合容量，测定结果如下（mg/L），试问 这种保存量法是否有效？ 1号样 新鲜样 保存样 4.0 3.6 2号样 3.0 2.9 3号样 1.5 1.4 4号样 3.1 3.2
方差分析
单因子方差分析 有交互作用双因子方差分析 无交互作用双因子方差分析 正交设计方差分析
相关分析
协方差分析 离差矩阵 相关矩阵 偏相关分析 典型相关分析
回归分析
一元线性回归分析 一元非线性回归分析 多元线性回归分析 通径分析
因子分析
主成分分析
群分析
聚类分析 判别分析
三、统计功能与软件的对应
试问该测定结果与标准含量有无差异。 解：（1）计算平均值AVERAGE、标准差STDEV分别为2.392 和0.0681； （2）按公式 T =
x − μ0 S n
，计算T=0.371；
（3）确定α =0.05，计算函数TINV (α, n-1)=2.262，显示测定 结果没有差异； （4）还可计算T值的概率P：TDIST(0.371, 9，2)=0.719>0.05， 接受原假设，即测定结果没有差异。
（四）SAS软件 含 义：Statistics Analysis System（统计分析系统） 研发者：北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生 特 点： 纯英文版，现已到最新版SAS 9.0； 安装复杂； 人机对话界面不太友好，需要编程操作，非统 计专业人员掌握起来较为困难。
（五）其他统计软件 CurveExpert：非常丰富的数学模型，可以自定义模 型。 Original：专业绘图和数据分析软件，可供用户自行 开发客制化的绘图和分析 。 Matlab：Matrix Laboratory。除具备卓越的数值 计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算， 文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能 。
英语 100 50 20 60 90 70 50 60 100 60 20 90 70 60 20 60 0 80 80 80
【例1】现有20名学 生的语文、历史、 数学、物理和英语 的成绩。
50 20 60 90 70 50 70 90 60 30 40 40 70 20 80 30 90 60 80
按常规作图，将其中一个响应指标变为次坐标轴。
4、双坐标作折线图 【例4】等温吸附试验，作折线图。
时 间（min） 5 0.74 59.6 10 0.88 54.5 15 0.96 55.6 20 1.08 48.6 25 1.09 34.0 30 1.22 25.0 35 1.64 12.5
吸附量（mg） 吸附率（%）
7、矩阵求逆
必须满足方阵、行列式不为零； 在某一空格区域，使用函数 MINVERSE； 在array栏选中被求矩阵，确定； 拉选逆矩阵的空白区域； 按F2，再按 Ctrl＋Shift＋Enter； 【例7】上边为原矩阵，下边为原矩 阵的逆矩阵。
-0.067 0.134 -0.041 0.017 -0.067 0.050 0.026 -0.021 -0.021 1186.0 1776.5 1916.0 807.0 1200.3 1283.4 676.8 1022.4 1066.4
矩阵乘法：
必须满足前矩阵列数等于后矩阵行数； 在某一空格区域，使用函数MMULT； 在array1 栏选中前矩阵区域，在 array2栏选中后矩阵区 域，确定； 拉选积矩阵的空白区域； 按F2，再按 Ctrl＋Shift＋Enter； A×C的结果为：
1186.0 1776.5 1916.0 1055.5 1715.5 807.0 1200.3 1283.4 714.3 1154.1 676.8 1022.4 1066.4 581.6 968.8
C A
7.8 8.7 8.8 7.3 8.3 4.3 9.3 B 9.5 6.1 6.5 65 70 70
3.2 7.2 11.4 4.2 8.6 7.8 8.7 8.8 7.3 8.3 45 45 48
6.5 10.1 7.8 4.1 8.2 3.2 7.2 11.4 4.2 8.6 32 36 48
Excel、DPS Excel、DPS Excel、DPS Excel、DPS Excel、DPS Excel、DPS
无交互作用双因子方差分析 正交设计方差分析 协方差矩阵 离差矩阵 相关矩阵 偏相关分析 典型相关分析
Excel、DPS DPS Excel、 DPS Excel、 DPS Excel、DPS DPS Excel、DPS
2、条件样本的计数、求和 【例2】在例1中，计算各门成绩及格的人数及其总 成绩。 及格表示“≥60分”，即>=60 条件计数 条件求和 COUNTIF SUMIF Range, Criteria (>=60) Range, Criteria (>=60), Sum_range (不填)
3、双坐标作柱状图 【例3】重庆主要植烟区土壤镁含量与频率，作柱状图。