spss课件23
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第23章spss21教程完整版
3．给结果分配成本 选择菜单“数据→选择个案”，则弹出如图23-26所示的对话框，在“选择个案对 话框”中选择全部个案选项，然后单击“确定”按钮。 然后最后打开分类树对话框，单击Options按钮，如图23-27所示。单击“误分类 成本”标签。选择“设定”选项，在实际分类为Bad和预测分类为Good间键入值2。这 样做告诉程序将不良信用风险作为良好信用风险的错分“成本”是将良好信用风险当 做不良信用风险的错分“成本”的两倍。
单击图23-5中的“保存”按钮，弹出如图23-8所示的对话框，选择“概率”、 “Cook距离”、“杠杆值”、“学生化”选项栏，然后单击“继续”按钮返回主界面 中。 单击图23-5中的“选项”按钮，弹出如图23-9所示的对话框，设置结果如图23-9所 示，然后单击“继续”按钮返回主界面。
23.2.3 决策树过程 1．在节点中选择个案 考察一下节点9中的个案看看数据是否揭示一些有用的附加信息。在Viewer中双击 树模型打开树编辑窗口。选择节点9（如果想要选择多个节点，使用Ctrl+click）。 然后从树编辑菜单中选择菜单，如图23-18所示。选择上述菜单后，则弹出如图 23-19所示的对话框。
然后单击图23-3中的“如果（If）”按钮，则弹出如图23-4所示的对话框，用于设 置选择条件。选中“如果个案满足条件则包括”选项栏，并在其下输入 MISSING(default)=0，然后单击“继续”按钮返回主界面。 下面设置Binary Logistic过程的参数，选择菜单“分析→回归→二元Logistic过程”， 则弹出如图23-5所示对话框，选择变量default到“因变量”选项栏中，选择变量age、 ed、employ、address、income、debtinc、creddebt、othdebt到“协变量”变量框中， 选择变量validate到“选择变量”选项栏中。“方法”选项栏的下拉菜单中选择“转发： LR”选项。
SPSS培训教程PPT课件
修改为统一加上IBM SPSS字样
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2、SPSS安装
•请见实例操作！
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• 3、SPSS窗口简介 第4页/共24页
SPSS具有四个主要窗口
• 1）数据窗口; • 2）变量窗口； • 3）结果输出窗口； • 4）图表编辑窗口； • 5）程序编辑窗口。
第5页/共24页
1）数据窗口
5）程序编辑窗口
第11页/共24页
•5种窗口实例演示！ •（例：成绩分析程序）
第12页/共24页
4、数据库构建
• 两种方法： • 1、间接法 • 2、直接法
第13页/共24页
• 1、间接法 • 直接导入其他形式的数据库，XLS、DAT、TXT、DBF等。 • 如：请打开1-1.xls文件，构建SPSS数据库。
标题栏
菜单栏
常用工具栏
编辑显示区
数据单元格信息显 示栏
视图转换栏
系统状态栏
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2）变量窗口
小数位数
变量名
变量宽度 变量标签
缺失值
对齐方式
变量类型
变量值 标签
列宽
变量尺 度
变量窗口
Байду номын сангаас第7页/共24页
第8页/共24页
3）结果输出窗口
导航窗口
显示窗口
第9页/共24页
4）图表编辑窗口
第10页/共24页
11.0起，SPSS全称为“Statistical Product and
第1页/共24页
• 2009年：SPSS公司宣布重新包装旗下的SPSS产品线，定位为预测统计分析软件 (Predictive Analytics Software) PASW ，包括四部分：
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2、SPSS安装
•请见实例操作！
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• 3、SPSS窗口简介 第4页/共24页
SPSS具有四个主要窗口
• 1）数据窗口; • 2）变量窗口； • 3）结果输出窗口； • 4）图表编辑窗口； • 5）程序编辑窗口。
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1）数据窗口
5）程序编辑窗口
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•5种窗口实例演示！ •（例：成绩分析程序）
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4、数据库构建
• 两种方法： • 1、间接法 • 2、直接法
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• 1、间接法 • 直接导入其他形式的数据库，XLS、DAT、TXT、DBF等。 • 如：请打开1-1.xls文件，构建SPSS数据库。
标题栏
菜单栏
常用工具栏
编辑显示区
数据单元格信息显 示栏
视图转换栏
系统状态栏
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2）变量窗口
小数位数
变量名
变量宽度 变量标签
缺失值
对齐方式
变量类型
变量值 标签
列宽
变量尺 度
变量窗口
Байду номын сангаас第7页/共24页
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3）结果输出窗口
导航窗口
显示窗口
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4）图表编辑窗口
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11.0起，SPSS全称为“Statistical Product and
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• 2009年：SPSS公司宣布重新包装旗下的SPSS产品线，定位为预测统计分析软件 (Predictive Analytics Software) PASW ，包括四部分：
第一章-SPSS概述PPT课件
工作界面友好，布局合理、操作简单。 具有完善的数据转换接口，可以方便地与Windows的其
他应用程序进行数据共享和交换。
提供强大的程序编辑能力和二次开发能力。
具有强大的统计图表和编辑功能，尤其是三维统计图绘 制功能突出。
附带丰富的数据资料实例和完善的实用指南。
-
4
研究数据的初 步分析
SPSS数据文件 的建立与管理
简单说明 SPSS数据文件 SPSS早期版本数据文件 Systat数据文件 SPSS便携式数据文件 Excel文件 Lotus格式数据文件 符号链接格式文件 dBase数据库文件 SAS数据文件 文本文件 43 Tab分隔符数据文件
每个单元格中都有一个具体的数据， 不管表现为数字、文字、日期还是 符号，都统称为数据。
文件类型及扩展名 SPSS（*sav） SPSS/PC+（*.sys） Systat(*.syd,*.sys) SPSS Protable(*.por) Excel（*.xls,*.xlsx,*.xlsm) Lotus（*.w*) SYLK（*.slk) dDase（*.dbf） SAS 文本文件（*.txt,*.dat) - Stata（*.dta)
插入新观测值（演示）
定位——编辑——插入个案 定位——右击——插入个案
移动、复制、删除（演示）
编辑——清除 右击——清除 Delete
查找（演示）
编辑——转至个案——个案数——转向 定位——编辑——查找
-
53
数据的录入和编辑
插入新观测值（演示）
-
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数据的录入和编辑
移动、复制、删除（演示）
的第n个变量的变量值。
-
50
数据的录入和编辑
他应用程序进行数据共享和交换。
提供强大的程序编辑能力和二次开发能力。
具有强大的统计图表和编辑功能，尤其是三维统计图绘 制功能突出。
附带丰富的数据资料实例和完善的实用指南。
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4
研究数据的初 步分析
SPSS数据文件 的建立与管理
简单说明 SPSS数据文件 SPSS早期版本数据文件 Systat数据文件 SPSS便携式数据文件 Excel文件 Lotus格式数据文件 符号链接格式文件 dBase数据库文件 SAS数据文件 文本文件 43 Tab分隔符数据文件
每个单元格中都有一个具体的数据， 不管表现为数字、文字、日期还是 符号，都统称为数据。
文件类型及扩展名 SPSS（*sav） SPSS/PC+（*.sys） Systat(*.syd,*.sys) SPSS Protable(*.por) Excel（*.xls,*.xlsx,*.xlsm) Lotus（*.w*) SYLK（*.slk) dDase（*.dbf） SAS 文本文件（*.txt,*.dat) - Stata（*.dta)
插入新观测值（演示）
定位——编辑——插入个案 定位——右击——插入个案
移动、复制、删除（演示）
编辑——清除 右击——清除 Delete
查找（演示）
编辑——转至个案——个案数——转向 定位——编辑——查找
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数据的录入和编辑
插入新观测值（演示）
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数据的录入和编辑
移动、复制、删除（演示）
的第n个变量的变量值。
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数据的录入和编辑
SPSSPPT学习课件PPT课件
地位欲 .818** .001 12
1.000 . 12
从表中可看出，权威主义和地位欲的相关系数为0.818， 这表明权威主义越高的人地位欲也越高。权威主义与地位 欲不相关的假设检验值为0.001，否定假设，即权威主义与 地位欲是相关的。
2021/6/22
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（三）、有序变量的Kendall分析实例
2、非参相关分析
如果数据不满足正态分布的条件，应使用Spearman 和Kendall 相关分析方法
1）Spearman相关系数是Pearson相关系数的非参形式，是根据数 据的秩而不是根据实际值计算的。它适合有序数据或不满足正态分 布假设的等间隔数据。计算时，必须对连续变量值排秩，对离散变 量排序。其计算公式为：
2021/6/22
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自己动手啊！！！
链接
实践8-1
下列数据为12 位学生的体重与 血压，现要了解 学生的体重与血 压是否相关。
数据文件见 “课堂练 习”8章中的 “相关1.sav”
编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
体重
68 48 56 60 83 56 62 59 77 58 75 64
表8－1 连续变量相关分析实例数据表
观测 号 体重（克） 鸡冠重（毫克）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 83 72 69 90 90 95 90 91 75 70 56 42 18 84 56 10 90 68 31 48
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1、分析步骤
1）
输入数据，依次单击分析—相 关—双变量相关，打开主对话框
SPSS运行方式PPT课件
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2024/10/27
ห้องสมุดไป่ตู้
9
10
Name 名称
• 默认：VAR00001 、VAR00002 、VAR00003 • 中英文都可 • 字符数位暂无限制 • 英文名首字符必须是字母,不能是数字 • 变量名不能与SPSS保留字相同 • （ALL AND BY EQ NOT TO OR WITH)
11
指定变量属性：
第二讲 SPSS 的运行方式
•
spss的常用窗口
数据编辑窗口
信息输出窗口
1
一、数据编辑窗口
2
3
File Edit View Data Transform Analyze Graphs
文件 编辑 视图 数据 转换 分析 图形
4
5
6
二、信息输出窗口
7
三、数据文件的建立
• 第一步：定义变量名 • 第二步：指定每个变量的各种属性 • 第三步：录入数据
• 变量类型、变量宽度、小数位数、标签、值、缺失值、对 齐方式 等
12
13
Type 变量类型
• 默认值为数值型 Numeric ——123456 • Comma:带逗点的数值变量 ——123，456 • Scientific nota:科学计数法的数值变量 • Data:日期时间型变量 —— 9/7/2010
• Dollar:美元符号的变量——﹩160
• String:字符串变量
14
其它功能
• 宽度: 变量数据位数长度 • 小数: 变量数据的小数位数长度 • 标签: 中英文都可 • 值: 男1，女2 是1 否0 • 对齐: 左、右、居中
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ห้องสมุดไป่ตู้
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Name 名称
• 默认：VAR00001 、VAR00002 、VAR00003 • 中英文都可 • 字符数位暂无限制 • 英文名首字符必须是字母,不能是数字 • 变量名不能与SPSS保留字相同 • （ALL AND BY EQ NOT TO OR WITH)
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指定变量属性：
第二讲 SPSS 的运行方式
•
spss的常用窗口
数据编辑窗口
信息输出窗口
1
一、数据编辑窗口
2
3
File Edit View Data Transform Analyze Graphs
文件 编辑 视图 数据 转换 分析 图形
4
5
6
二、信息输出窗口
7
三、数据文件的建立
• 第一步：定义变量名 • 第二步：指定每个变量的各种属性 • 第三步：录入数据
• 变量类型、变量宽度、小数位数、标签、值、缺失值、对 齐方式 等
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Type 变量类型
• 默认值为数值型 Numeric ——123456 • Comma:带逗点的数值变量 ——123，456 • Scientific nota:科学计数法的数值变量 • Data:日期时间型变量 —— 9/7/2010
• Dollar:美元符号的变量——﹩160
• String:字符串变量
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其它功能
• 宽度: 变量数据位数长度 • 小数: 变量数据的小数位数长度 • 标签: 中英文都可 • 值: 男1，女2 是1 否0 • 对齐: 左、右、居中
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SPSS入门讲义 ppt课件
医学课件 3
SPSS软件的特点
①集数据录入、资料编辑、数据管理、统 计分析、报表制作、图形绘制为一体。从 理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大， SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论 文件中包含多少个变量，也不论数据中包 含多少个案例
医学课件
4
②统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项 目，包括常规的集中量数和差异量数、 相关 分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检 验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计 技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、 主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕 (或打印机)上显示(打印)如正态分布图、直方 图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲， SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学 习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个 问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计 算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程， 可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
医学课件 2
目前，世界上最著名的数据分析软件是SAS和 SPSS。SAS由于是为专业统计分析人员设计的， 具有功能强大，灵活多样的特点，为专业人士 所喜爱。而SPSS是为广大的非专业人士设计， 它操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受 非专业人士的青睐。此外，比起SAS软件来， SPSS主要针对着社会科学研究领域开发，因而 更适合应用于教育科学研究，是国外教育科研 人员必备的科研工具。1988年，中国高教学会 首次推广了这种软件，从此成为国内教育科研 人员最常用的工具。
医学课件 47
示例1
某物质在处理前与处理后分别抽样分析其 含脂率如下 处理前(Xi) 0.19 0.18 0.21 0.30 0.41 0.12 0.27 处理后(Yi) 0.15 0.13 0.07 0.24 0.19 0.06 0.08 0.12
SPSS软件的特点
①集数据录入、资料编辑、数据管理、统 计分析、报表制作、图形绘制为一体。从 理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大， SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论 文件中包含多少个变量，也不论数据中包 含多少个案例
医学课件
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②统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项 目，包括常规的集中量数和差异量数、 相关 分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检 验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计 技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、 主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕 (或打印机)上显示(打印)如正态分布图、直方 图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲， SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学 习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个 问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计 算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程， 可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
医学课件 2
目前，世界上最著名的数据分析软件是SAS和 SPSS。SAS由于是为专业统计分析人员设计的， 具有功能强大，灵活多样的特点，为专业人士 所喜爱。而SPSS是为广大的非专业人士设计， 它操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受 非专业人士的青睐。此外，比起SAS软件来， SPSS主要针对着社会科学研究领域开发，因而 更适合应用于教育科学研究，是国外教育科研 人员必备的科研工具。1988年，中国高教学会 首次推广了这种软件，从此成为国内教育科研 人员最常用的工具。
医学课件 47
示例1
某物质在处理前与处理后分别抽样分析其 含脂率如下 处理前(Xi) 0.19 0.18 0.21 0.30 0.41 0.12 0.27 处理后(Yi) 0.15 0.13 0.07 0.24 0.19 0.06 0.08 0.12
SPSS超级完整版教程PPT课件
▪ 按观察单位（按行输入）输入数据 将光标移 动要输入的观察单位，单击鼠标，将该观察单 位标记，输入变量的第一个值，按“Tab” 或 “”键，输入第二个数据。
▪ 按单元格输入数据 将光标移动到想要输入的
单元格，单击鼠标，输入变量值，按回车键。
2020/1/1也0 可按此法修改变量第一值章 。绪论
35
▪ 定义变量名标签是对变量名做进一步说明。
▪ 如果变量名已经说明了变量的内涵，则不必设置 变量名标签。如性别、血型、name，等
▪ 有时，变量名不能明确表示该变量的含义。如
date_in。变量名标签设置为“入院时间”。
▪ 变量标签不受字符位数的限制，可以用英文或中 文表示。
▪ 在统计分析的输出结果中，可显示变量的英文或 中文标签，使输出结果的可读性更好。
4
4
2 王武 1 65 10/25/200 11/28/200 0
4
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3 陈杉 2 39 12/14/200 01/13/200 0
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4 李思 2 30 11/22/200 12/29/200 1
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5 欧阳山 1 57 12/01/200 01/15/200 2
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赵杉
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2 13 10/01/200 11/18/200 1
▪ 本例的性别分别用数值1和2表示男性、女性。这 时的1和2已经没有数值大小的含义，故可以定义 为字符变量，测量类型为Nominal。但为了操作 方便和某些统计分析，还是经常把它定义为数值 变量，默认测量类型为Scale。
▪ 单击变量窗口左下方的Data 2020/窗1/1口0 转为数据窗口。 第一章 绪论
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SPSS13-23医学数据处理与SPSS实用技术PPT
70 24797 06/27/1997 32.0 女 2 152.0 42.0 118 76 49 17204 10/14/1996 33.9 女 2 157.0 58.0 146 86 64 19503 01/23/1997 35.0 男 3 167.0 68.0 124 76 166 28460 10/20/1997 38.0 女 1 153.5 50.5 114 62 17 41332 10/26/1998 43.2 男 3 174.0 80.0 144 94 158 28117 10/09/1997 45.0 女 2 155.0 67.0 180 110 146 19218 12/17/1996 48.1 男 2 178.0 69.0 110 72 240 43437 12/21/1998 49.3 男 3 173.0 69.0 110 70 42 22075 03/31/1997 52.8 男 2 163.0 62.0 125 80 72 22239 04/07/1997 54.2 男 2 167.5 72.0 140 90 195 31257 01/08/1998 57.3 女 2 143.5 41.5 152 88 20 40910 10/13/1998 58.8 男 2 168.0 61.5 110 70 22 41965 11/11/1998 62.8 男 2 160.0 60.0 140 90 36 24681 06/24/1997 65.6 男 3 162.0 52.0 166 70 16 41231 10/22/1998 67.4 女 2 153.0 62.0 140 86 62 44951 02/05/1999 68.9 女 1 145.0 42.0 108 50 172 45549 03/03/1999 71.1 女 4 151.0 61.5 150 90 14 36978 06/25/1998 72.3 女 2 148.0 50.0 96 66 38 24868 06/30/1997 73.0 女 2 149.0 51.5 116 74 24 43579 12/25/1998 74.6 男 4 170.0 60.0 160 86
Spss实用统计分析PPT课件
第27页/共84页
单击Statistics按钮，打开OLAP Cubes：Statistics对话框
对话框左边的统计量清单框中，列出供选择使用的各种统计量。右边Cell Statistics框，接纳用户选择的统计量，凡选入的统计量在输出的分层报告表的 单元格里显示他们的值。
第28页/共84页
单击Title按钮，打开OLAP Cubes：Title话框
频数分析
Descriptives Statistics Descriptives…
统计描述
(描述性统计)
Explore…
数据探索
Crosstabs…
交叉表,或列联表
Compare Means
Ratio… Means…
比率统计 均值比较
(均值比较)
One-Sample T Test…
单样本T检验
Independent-Sample T Test… 独立样本T检验
Categorize Variables… Rank Cases…
Into Same Variable… Into Defferent Variable…
Automatic Recode… Create Time Series… Replace Missing Values
Run Pending Transforms
下面我们将列出所有的统计分析功能：
第12页/共84页
子菜单
用途说明
OLAP Cubes…
层分析报告
Reports(统计报告)
Case Summaries
观测量概述
Report Summaries in Rows 行概述报告
Report Summaries in Colums 列概述报告
单击Statistics按钮，打开OLAP Cubes：Statistics对话框
对话框左边的统计量清单框中，列出供选择使用的各种统计量。右边Cell Statistics框，接纳用户选择的统计量，凡选入的统计量在输出的分层报告表的 单元格里显示他们的值。
第28页/共84页
单击Title按钮，打开OLAP Cubes：Title话框
频数分析
Descriptives Statistics Descriptives…
统计描述
(描述性统计)
Explore…
数据探索
Crosstabs…
交叉表,或列联表
Compare Means
Ratio… Means…
比率统计 均值比较
(均值比较)
One-Sample T Test…
单样本T检验
Independent-Sample T Test… 独立样本T检验
Categorize Variables… Rank Cases…
Into Same Variable… Into Defferent Variable…
Automatic Recode… Create Time Series… Replace Missing Values
Run Pending Transforms
下面我们将列出所有的统计分析功能：
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子菜单
用途说明
OLAP Cubes…
层分析报告
Reports(统计报告)
Case Summaries
观测量概述
Report Summaries in Rows 行概述报告
Report Summaries in Colums 列概述报告
spss课件23
图23-16所示为指数平滑模型的拟合图，指数平 滑模型的拟合图波动情况为出口量序列数据整 体上呈线性上升趋势，拟合值和观测值在整个 区间中几乎重合，因此可以说指数平滑模型对 出口量的拟合情况良好。通过拟合值和观测值 ，可得某城市的彩电出口量在前7年波动较为平 缓，后4年波动较为剧烈，且呈上升趋势。
以时间为自变量建模输出结果：模型拟合值为 ：模型拟合统计量，平稳R 方9.546E-17。模型 统计量：Ljung-Box Q(18)：27.292，P值 =0.074。
普通多重回归输出结果：图23-24所示为普通多 重回归的拟合图。
THE
END
1．操作步骤 （1）单击“数据”|“定义日期”命令，弹出图 23-2所示的对话框，在“个案为”选项中选择 “年份、月份”，然后在“第一个个案为”中 的“年”和“月份”输入数据开始的具体的年 份1993和月份1，单击“确定”，完成时间变量 的定义。
（2）单击“转换”|“创建时间序列”命令，弹 出图23-3所示的对话框，将sum变量选入“变量 -新名称”列表中。在函数子菜单中选择“季节 差分”选项。 （3）单击“确定”按钮运行，输出结果。
IBM-SPSS
第23章 时间序列分析
时间序列数据特点。
（1）趋势性：
（2）季节性： （3）周期性： 对时间序列数据分析最常用的方法有： 指数平滑法 自回归法 ARIMA法 季节分解法等。
时间序列是系统中某一变量的观测值按时间顺序（时
间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在
2．实验结果及分析 图23-4所示给出了对“sum”序列进行平稳化处 理的结果，平稳化处理的新序列名称为 “sum_1”，该序列有12个缺失值，有效个案 为108个，平稳处理的方法是季节差分方法，函 数的名称为SDIFF(sum,1,12)。
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图23-11所示为模型的拟合统计量和Ljung-BoxQ 统计量。平稳的R方值为0.418 。Ljung-BoxQ统 计量值为 18.537，显著水平为0.293。
图23-12所示为指数平滑模型参数估计值列表。 本题拟合的指数平滑模型的ห้องสมุดไป่ตู้平Alpha值为 0.535，P值为0.000 ，结果具有显著性差异。季 节Delta值为0.116 ，P值为0.091，结果无统计 学意义，因此，判断该数据有水平趋势，没有 季节性特征。
1．操作步骤 （1）单击“数据”|“定义日期”命令，弹出图 23-2所示的对话框，在“个案为”选项中选择 “年份、月份”，然后在“第一个个案为”中 的“年”和“月份”输入数据开始的具体的年 份1993和月份1，单击“确定”，完成时间变量 的定义。
（2）单击“转换”|“创建时间序列”命令，弹 出图23-3所示的对话框，将sum变量选入“变量 -新名称”列表中。在函数子菜单中选择“季节 差分”选项。 （3）单击“确定”按钮运行，输出结果。
（2）单击“分析”|“预测”|“创建模型”命 令，弹出图23-7所示的对话框。
（3）将“amounts”选入因变量列表中，在“方法”下 拉菜单中选择“指数平滑模型”。单击“确定”按钮， 弹出“指数平滑条件”对话框，如图23-8所示。 （4）选中“简单季节模型”，单击“继续”按钮，保存 设置 （5）单击“图表”，选中“观察值”、“预测值”、“ 拟合值”，单击“确定”按钮。 （6）单击“统计量”，选择“参数估计”和“显示预测 值”，单击“继续”按钮。 （7）单击“确定”按钮，得到指数平滑模型建模的结果 。
（2）单击“统计量”按钮，弹出图23-15所示 的对话框，选择“估计”、“模型拟合度”、 “Durbin-Watson”，单击“继续”，单击“确 定”按钮，输出结果。
（3）单击“分析”|“预测”|“创建模型”命 令，弹出图23-7所示的对话框，将 “consump”导入因变量中，以时间为自变量 ，单击“确定”按钮，输出结果。
自回归模型
例23-3：为了解卫生资源的利用情况，美国某州收 集本地区1870-1938年医疗资源消费人均年收入及 价格人均年收入和价格波动指数对医疗资源消费的 影响。见例 23.3.sav。
（1）单击“分析”|“回归”|“线性”命令， 弹出图23-14所示的“线性回归”对话框，将 “consump” “因变量”中，将“income”和 “price”导入“自变量”中。
图23-16所示为指数平滑模型的拟合图，指数平 滑模型的拟合图波动情况为出口量序列数据整 体上呈线性上升趋势，拟合值和观测值在整个 区间中几乎重合，因此可以说指数平滑模型对 出口量的拟合情况良好。通过拟合值和观测值 ，可得某城市的彩电出口量在前7年波动较为平 缓，后4年波动较为剧烈，且呈上升趋势。
以时间为自变量建模输出结果：模型拟合值为 ：模型拟合统计量，平稳R 方9.546E-17。模型 统计量：Ljung-Box Q(18)：27.292，P值 =0.074。
普通多重回归输出结果：图23-24所示为普通多 重回归的拟合图。
THE
END
2．实验结果及分析 图23-4所示给出了对“sum”序列进行平稳化处 理的结果，平稳化处理的新序列名称为 “sum_1”，该序列有12个缺失值，有效个案 为108个，平稳处理的方法是季节差分方法，函 数的名称为SDIFF(sum,1,12)。
指数平滑法
指数平滑法是在移动平均模型基础上发展起来 的一种时间序列分析预测法有助于预测存在趋 势和（或）季节的序列，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，指数平滑是对过去值和当前 值进行加权平均、以及对当前的权数进行调整 来抵消统计数值的摇摆影响，得到平滑的时间 序列。
一定时期内的变动过程。通过处理预测目标本身的时
间序列数据，获得事物随时间过程的演变特性与规律
，进而预测事物的未来发展。时间序列分析就是从中
寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律，它是
系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。时间
序列数据区别于普通资料的本质特征是相邻观测值之
间的依赖性，或称自相关性。
结果及解释
图23-9所示指数平滑模型的描述性统计结果： 指数平滑模型的因变量标签是“模型 ID”，模 型的名称为“模型_1”，模型的类型为“简单 季节性”。
图23-10所示给出了模型拟合的八个拟合优度指 标，以及这些指标的均值、最小值、最大值及 百分位数。其中平稳的R方值为0.418。
（4）单击“分析”|“预测”|“自相关”命令 ，弹出图23-16所示的对话框。
（5）单击“确定”按钮，输出结果。
结果分析： 普通多重回归输出结果：图23-17所示的income 和price的偏自回归系数分别为：-0.12、-1.228 ，近似P值分别为0.272，0.000，但前者无显著 性。统计量的Durbin-Watson统计量的取值范围 0—4，在1.5~2.5之间表明不存在显著的自相关 问题，若小于2，则表明序列呈自相关，大于2 则表明序列呈负相关，因此该序列呈正自相关 。
IBM-SPSS
第23章 时间序列分析
时间序列数据特点。
（1）趋势性：
（2）季节性： （3）周期性： 对时间序列数据分析最常用的方法有： 指数平滑法 自回归法 ARIMA法 季节分解法等。
时间序列是系统中某一变量的观测值按时间顺序（时
间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在
时间序列预处理的主要方法： 对缺失数据的处理和对数据的变换处理。主要包括
序列的平稳化处理和序列的平滑处理等。SPSS提
供了8种平稳处理的方法：差分、季节差分、中心 移动平均、先前移动平均、运行中位数、累计求和 、滞后、提前。
例23.1：描述了中国某城市女士服装从1993年到 2002十年的出口总额及外汇储备情况，数据库见 例23.1.sav。研究如何创建时间序列数据。
例23.2：利用1992年初～2002年底共11年彩电 出口量（单位：“台”）的月度数据，见例23.2 sav.
操作步骤如下： （1）单击“数据”|“定义日期”命令，弹出图 23-2所示的对话框，打开“定义日期”，在“ 个案为”选项中选择“年份、月份”，然后在 “第一个个案为”中的“年”和“月份”输入 数据开始的具体的年份1992和月份1，单击“确 定”按钮，完成时间变量的定义。