基于Matlab与Spss的统计方法与统计思维研究
统计分析与SPSS的应用
统计分析与SPSS的应用统计分析是通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后的规律和趋势的一种方法。
而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了一套完整的数据分析工具和功能。
本文将介绍统计分析与SPSS的应用，并通过实例来说明其在数据分析中的重要性。
首先，统计分析与SPSS的应用可以帮助研究者对数据进行描述和总结。
通过使用SPSS，可以计算并展示各种统计量，如均值、中位数、标准差等，从而了解数据的集中趋势和离散程度。
这些统计量可以帮助研究者更好地理解数据的特征并进行数据的初步探索。
其次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的比较和关联分析。
研究者可以使用SPSS来比较不同组别的数据，如两组样本均值的t检验、三组以上样本均值的方差分析等。
此外，SPSS还可以进行相关分析，通过计算相关系数来判断不同变量之间的关联程度。
这些分析可以帮助研究者找到变量之间的关系，从而更好地解释现象并进行进一步的推断。
再次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的预测和建模。
SPSS提供了一系列的回归分析方法，可以用于建立预测模型。
通过选择合适的回归方程，研究者可以利用已有的数据来预测未来的结果。
此外，SPSS还提供了聚类分析和因子分析等方法，可以帮助研究者对数据进行分类和维度化处理，从而更好地理解数据的结构和特征。
最后，统计分析与SPSS的应用可以进行统计图表的绘制和数据的可视化。
SPSS提供了丰富的图表类型和可视化工具，如柱状图、折线图、散点图等。
通过绘制图表，研究者可以直观地展示数据的分布和趋势，从而更好地传递数据的信息。
总之，统计分析与SPSS的应用对于数据分析和研究具有重要的意义。
通过SPSS提供的各种功能和方法，研究者可以对数据进行描述、比较、关联、预测和可视化等分析处理，从而更好地理解数据的特征和规律。
因此，掌握统计分析与SPSS的应用是研究者进行科学研究和数据分析的重要技能之一。
统计分析方法和SPSS使用
统计分析软件应用实验报告【摘要】本实验报告主要以统计分析软件的应用为研究对象，通过实际操作统计分析软件，并对结果进行分析和解释。
实验结果表明，统计分析软件在数据处理、数据分析和结果展示方面具有很大的优势，能够帮助研究者更有效地进行数据处理和研究。
【关键词】统计分析软件、数据处理、数据分析、结果展示【引言】统计分析软件是指各种用于进行统计分析的计算机程序。
随着计算机技术的发展和普及，统计分析软件已经成为研究者进行数据处理和分析的重要工具。
本实验旨在通过使用统计分析软件，验证其在数据处理、数据分析和结果展示方面的效果，以及与传统手工方法的比较。
【方法】本实验首先收集了一组实验数据，并对数据进行预处理。
然后，通过统计分析软件进行数据分析，包括描述统计分析、方差分析和回归分析等。
最后，分析和解释实验结果，并与传统手工方法进行比较。
【结果与讨论】实验结果显示，统计分析软件能够更快速、准确地进行数据处理。
在数据分析方面，统计分析软件能够提供全面而详细的统计分析结果，包括平均值、标准差、置信区间等。
通过方差分析和回归分析，统计分析软件能够帮助研究者更好地理解数据之间的关系，并进一步优化实验设计和结果分析。
此外，统计分析软件还能够通过图表和图形展示结果，使得结果更加直观和易于理解。
与传统手工方法相比，统计分析软件具有以下优势：首先，统计分析软件能够进行大规模数据处理和分析，并且不易出错。
其次，统计分析软件提供了更多的统计方法和功能，能够满足不同研究需求。
第三，统计分析软件能够提供更全面、详细的结果分析和展示，使结果更加可信和可靠。
然而，统计分析软件也存在一些限制和不足：首先，对于不熟悉统计学和计算机技术的研究者来说，使用统计分析软件可能存在一定的学习和上手难度。
其次，统计分析软件可能需要一些高级统计学知识和技巧，以便更好地利用其功能和方法。
最后，统计分析软件通常需要较高的计算机配置和资源，对于计算能力较低的计算机可能会有一定的限制。
SPSS统计分析方法及应用解析
SPSS统计分析方法及应用解析SPSS（统计软件包社会科学）是一种用于统计分析的软件包，广泛应用于社会科学领域，包括心理学、教育学、经济学等。
它提供了各种统计分析方法和功能，可以帮助研究人员从数据中提取有用的信息，并生成统计报告和图表。
本文将介绍一些常用的SPSS统计分析方法及其应用。
1.描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体概括和描述的方法，包括计算平均值、标准差、频数和百分比等。
研究人员可以通过SPSS进行描述性统计分析，了解数据的分布情况和基本特征，为后续的统计推断提供基础。
2.t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异是否显著的方法。
SPSS提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方法。
研究人员可以根据实际研究设计选择适当的方法，通过SPSS计算得出t值和p值，以判断两组样本均值差异是否显著。
3.方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值差异是否显著的方法。
SPSS提供了单因素方差分析和多因素方差分析两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出方差分析表和p值，以判断不同组别之间的均值差异是否显著。
4.相关分析相关分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系强度和方向的方法。
SPSS提供了皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出相关系数和p值，以判断变量之间的关系是否显著。
5.回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS提供了线性回归、多元回归和逐步回归等方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出回归方程和回归系数，以预测因变量的值，并评估自变量对因变量的影响程度。
6.因子分析因子分析是一种用于降维和归纳分析多个变量之间的相关性的方法。
SPSS提供了主成分分析和因子分析两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出因子载荷和因子得分，以解释变量之间的共性和变异。
此外，SPSS还提供了聚类分析、判别分析、生存分析等其他统计分析方法，以满足研究人员对不同问题的需求。
基于SPSS的多元统计分析三种算法的实例研究
摘要本文主要应用多元统计中的多元回归分析模型、因子分析模型、判别分析模型解决三个有关经济方面的问题，从而能更深的理解多元统计分析这门课程，并熟悉SPSS软件的一些基本操作。
关键词：多元回归分析，因子分析，判别分析，SPSS第一章 多元线性回归分析1.1 研究背景消费是宏观经济必不可少的环节，完善的消费模型可以为宏观调控提供重要的依据。
根据不同的理论可以建立不同的消费函数模型，而国内的许多学者研究的主要是消费支出与收入的单变量之间的函数关系，由于忽略了对消费支出有显著影响的变量，其所建立的方程必与实际有较大的偏离。
本文综合考察影响消费的主要因素，如收入水平、价格、恩格尔系数、居住面积等，采用进入逐步、向前、向后、删除、岭回归方法，对消费支出的多元线性回归模型进行研究，找出能较准确描述客观实际结果的最优模型。
1.2 问题提出与描述、数据收集按照经济学理论，决定居民消费支出变动的因素主要有收入水平、居民消费意愿、消费环境等。
为了符合我国经济发展的不平衡性的现状，本文主要研究农村居民的消费支出模型。
文中取因变量Y 为农村居民年人均生活消费支出（单位：元），自变量为农村居民人均纯收入X 1（单位：元）、商品零售价格定基指数X 2（1978年的为100）、消费价格定基指数X 3（1978年的为100）、家庭恩格尔系数X 4（%）、人均住宅建筑面积X 5（单位：m 2）。
本文取1900年至2009年的数据（数据来源：中华人民共和国国家统计局网公布的1996至2010年中国统计年鉴）列于附录的表一中。
1.3 模型建立 1.3.1 理论背景多元线性回归模型如下：εββββ+++++=p p X X X Y (22110)Y 表示因变量，X i （i=1，…，p ）表示自变量，ε表示随机误差项。
对于n 组观测值，其方程组形式为εβ+=X Y 即模型假设： ⑴零均值假设:()0i E ε= i=1,2，…，n⑵同方差：()2i Var εσ=⑶无自相关：⑷误差与自变量不相关：(),0ik i Cov X ε= i=1,2，…，n ， k=0,1，…，p ⑸自变量之间无多重共线性 ()1rank X p =+1.3.2模型建立及SPSS 运算结果分析假设因变量Y （农村居民年人均生活消费支出）与自变量X 1（农村居民人均纯收入）、X 2（商品零售价格定基指数）、X 3（消费价格定基指数）、X 4（家庭恩格尔系数）、X 5（人均住宅建筑面积）满足下述等式：01122334455y X X X X X ββββββ=+++++强行回归：在SPSS 中进行强行回归，会得到如下表格：⑴输入变量从表1-1中可以看到，本文先强行将五个自变量与因变量进行线性拟合，希望得到一个线性函数。
SPSS研究问题与统计方法
SPSS研究问题与统计方法一、假设验证和数据类型为方便熟悉假设与假设检验的分析方法，将研究问题、假设验证和统计分析结合在一起讲，设计研究的简要结构图，以实例讲解SPSS最常用的分析与操作方法。
研究结构中，变量的类型如下，其中间断变量包括顺序变量和称名变量；连续变量是等距和等比变量。
研究中涉及到的变量1.个人变量：学生性别，包括男女两个类别，为二分变量；学生成绩水平为四分变量，分别为上等、中等、中等偏下、差；家庭经济状况属于四分变量分别为：很好、一般、困难和特困。
2.学习倦怠：共24题项，情绪衰竭：1-10；去个性化：11-16 ；低成就感17-24，分为三个因素层面，属于连续性变量。
3.应对方式、社会生活事件和压力源均属连续性变量。
二、可研究问题与统计方法研究问题一：抽样学生的学习倦怠、社会支持、应对方式和压力源状况如何？分析方法：描述某问题的现状，以平均数和标准差最为适宜。
注意：由于量表中各个层面所包含的题目不一样，因而不能以层面的平均数比较受试者在各层面得分的高低，应将各层面平均得分再除以层面的题数，求出“层面中每题的平均得分”进行比较才有意义研究问题二：学生的压力源、社会支持、应对方式、学习倦怠间是否有显著的相关存在？分析方法：研究问题二主要探究“单一变量”和“单一变量”间两两相关，变量属于连续性变量，可采用皮尔逊积差相关。
积差相关适用“双变量数据”，适用时机：一个X变量（连续变量）一个变量Y（连续变量）研究问题三：不同性别，其学习倦怠、应对方式、压力源是否有显著性差异？分析方法：研究问题中，自变量为学生性别，属分类变量，有两个水准，因变量为连续变量，可采用独立样本t-test检验。
独立样本t-test检验的适用时机：自变量为二分变量（包括两个水平）一个因变量（为连续性变量）研究问题四：不同家庭经济状况的学生，其学习倦怠是否有显著性差异？分析方法：研究问题中，自变量为家庭状况，有四个水平，分别为很好、一般、困难和特困，因变量为连续变量，每个因变量分开检验，可采用独立样本单因子变异数分析（one-way ANOV A）独立样本单因子变异数分析适用时机：自变量为间断变量（三个水平以上）一个因变量（为连续性变量）注：如果自变量为连续变量，应将此变量转换为间断变量。
使用Matlab进行统计分析的基本步骤
使用Matlab进行统计分析的基本步骤统计分析是指通过对收集到的数据进行整理、描述、分析和解释，从而揭示数据背后的规律和关联性。
Matlab是一种强大的数值计算和科学工程软件，广泛应用于各个领域的数据分析和建模。
本文将介绍使用Matlab进行统计分析的基本步骤。
一、数据准备和导入进行任何统计分析之前，首先需要准备和导入数据。
数据可以来自于实验、调查、采样等方式收集得到。
在Matlab中，可以通过各种途径导入数据，如文本文件、Excel文件、数据库等。
在导入数据之前，需要确保数据格式正确、无误，并进行必要的清洗和预处理。
二、数据的描述统计描述统计是对数据进行描述和分析的过程。
通过描述统计，可以获得数据的中心趋势、离散程度、分布特征等信息。
在Matlab中，可以使用一系列函数进行描述统计分析。
例如，mean函数可以计算数据的均值，std函数可以计算标准差，median函数可以计算中位数，hist函数可以绘制直方图等。
三、数据的可视化分析数据可视化是将数据以图形或图表的形式展示出来，以便更直观地理解数据之间的关系和趋势。
Matlab提供了强大的绘图功能，可以绘制散点图、柱状图、折线图等多种图形。
通过调用相应的绘图函数，可以将数据可视化展示出来，并进行进一步的分析和解读。
四、假设检验与推断统计假设检验与推断统计是统计学中重要的分析方法，用于对总体参数、分布或数据之间的关系进行推断。
在Matlab中，可以使用ttest函数进行单样本或双样本的假设检验，使用anova 函数进行方差分析，使用corrcov函数计算相关系数矩阵等。
这些函数可以帮助我们进行假设检验和推断统计，以得出对总体或样本的推断性结论。
五、回归分析和建模回归分析是研究变量之间相互依赖关系的一种统计方法，常用于预测、数据建模和因果推断。
在Matlab中，可以通过调用regress函数实现线性回归分析，使用fitlm函数进行多元线性回归分析，使用glm函数进行广义线性模型分析等。
《Matlab统计工具》课件
高级统计分析方法
总结词 详细描述 示例代码 应用场景
掌握高级统计分析方法的原理和应用
介绍Matlab中常用的高级统计分析方法，如主成分分析、因子 分析、聚类分析、判别分析等，并解释其原理和应用场景。
展示如何使用Matlab实现这些高级统计分析方法，并解释代码 中的关键部分。
说明这些高级统计分析方法在实际应用中的重要性和适用范围 ，如市场调研、质量控制、生物信息学等领域。
Matlab统计工具的应用领域
01
科学研究
商业分析
02
03
医学研究
在各个学科领域中，研究者使用 Matlab统计工具进行数据处理和 分析，以支持他们的研究结论。
企业利用M险评估等 。
在生物统计学和医学图像分析等 领域，Matlab统计工具被广泛应 用于数据处理和模型构建。
模型评估
通过残差图、决定系数R^2等指标，可以对线性回归模型的 拟合效果进行评估。这些评估指标可以帮助用户了解模型的 预测能力和解释能力。
实例三：假设检验的运用
单样本z检验
对于单个样本的均值与已知总体均值的比较，可以使用z检验。通过输入样本数据和总体 均值，Matlab会自动计算z值和对应的p值。
《Matlab统计工具》PPT课件
CONTENTS
• Matlab统计工具简介 • Matlab统计工具箱函数 • Matlab统计工具实例分析 • Matlab统计工具进阶应用 • Matlab统计工具常见问题与解
决方案
01
Matlab统计工具简介
什么是Matlab统计工具
统计工具箱是Matlab软件中的一个重 要组件，提供了丰富的统计分析和数 据挖掘功能。
正态分布的拟合
使用Matlab的统计工具箱，可以方 便地对数据进行正态分布拟合。通过 拟合参数，可以了解数据的均值、标 准差等关键统计量。
SPSS数据分析的统计方法选择
SPSS数据分析的统计方法选择SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
在进行数据分析时，选择合适的统计方法非常重要，因为不同的问题需要不同的统计方法来解决。
下面是一些常用的统计方法及其在SPSS中的应用。
1.描述统计：描述统计是对数据的基本特征进行汇总和整理的方法。
SPSS提供了丰富的描述统计方法，如变量的均值、中位数、标准差、最小值、最大值、分位数等。
2.t检验：t检验用于比较两个群体均值是否有显著差异。
SPSS中提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方式来进行t检验。
3.方差分析：方差分析用于比较多个群体均值是否有显著差异。
SPSS 中的一元方差分析可以用于比较一个因变量在一个自变量有多个水平时的均值差异。
4. 相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的关系。
在SPSS中，可以通过计算Pearson相关系数或Spearman等级相关系数来进行相关分析。
5.回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系和预测。
SPSS中提供了多种回归方法，包括线性回归、逐步回归、逐级回归等。
6.卡方检验：卡方检验用于检验观察频数与期望频数之间的差异。
SPSS中提供了卡方检验方法，包括卡方独立性检验和卡方拟合度检验。
7.方差分析：方差分析（ANOVA）是一种用于比较多个组均值的统计方法。
在SPSS中，可以进行一元方差分析或多元方差分析来评估组间差异的显著性。
8. 非参数检验：非参数检验用于在不满足正态分布假设的情况下比较群体差异。
SPSS中提供了一些非参数检验方法，如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。
9.因素分析：因素分析用于降维和提取潜在变量。
在SPSS中，可以进行主成分分析或因子分析来研究变量之间的相关结构。
10.聚类分析：聚类分析用于将相似的个体或因素分组。
多元统计分析原理与基于spss的应用
多元统计分析原理与基于SPSS的应用1. 引言多元统计分析是统计学中的重要分支，用于研究多个变量之间的关系和模式。
在实际应用中，SPSS是一个流行的统计分析软件，提供了丰富的功能和工具，可以用于多元统计分析。
本文将介绍多元统计分析的原理，并探讨如何利用SPSS进行实际应用。
2. 多元统计分析概述多元统计分析是一种从多个维度考察数据的统计方法。
它可以帮助研究者发现多个变量之间的模式和关联，从而提供更深入的分析和理解。
常见的多元统计分析方法包括：主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。
2.1 主成分分析（PCA）主成分分析是一种减少数据集维度的方法，它可以将大量的变量转化为少数几个主成分。
通过主成分分析，可以发现数据中的主要模式和结构，从而简化数据集和分析过程。
2.2 因子分析因子分析是一种确定变量之间潜在关系的方法。
它可以帮助研究者发现共同的因素或维度，并解释变量之间的相关性。
因子分析可用于降维或构造新的变量，进而减少数据集的复杂性。
2.3 聚类分析聚类分析是一种将观测对象分组或分类的方法。
它可以通过计算对象之间的相似性或距离，将它们划分为不同的类别。
聚类分析可帮助研究者发现数据中的隐藏结构，并进行进一步的分析和解释。
2.4 判别分析判别分析是一种预测变量类别的方法。
它可以根据已知类别的样本数据，建立预测模型并进行分类。
判别分析可用于识别不同群体或类别之间的差异，并进行进一步的推断和预测。
3. 多元统计分析的应用场景多元统计分析可以应用于各种领域，如市场调研、社会科学、医学研究等。
以下是一些常见的应用场景：•市场调研：通过主成分分析和因子分析，可以帮助企业确定消费者需求和消费行为的主要影响因素。
•社会科学：聚类分析可用于对人群进行社会分类，从而提供对人群特征和行为的深入理解。
•医学研究：判别分析可以应用于医学诊断，预测患者是否患有某种疾病或疾病的严重程度。
4. 基于SPSS的多元统计分析应用示例SPSS是一款功能强大的统计分析软件，提供了多种多元统计分析方法和工具。
matlab数据的统计分析与描述课件
s n
,X
t 1 2
s ]. n
（二）方差的区间估计
DX
在置信水平
1-
下的置信区间为
[
(n 1)
2 1
s
2
,
(n
1)s 2
2
].
2
2
返回
学习交流PPT
14
对总体X的分布律或分布参数作某种假设，根据 抽取的样本观察值，运用数理统计的分析方法，检 验这种假设是否正确，从而决定接受假设或拒绝假 设.
(n
1)
Ⅲ
s2
s
2 0
s
2
s
2 0
2
2
(n)
2
2
(n
1)
学习交流PPT
18
（三）两个正态总体均值的检验
1．
s
2 1
与
s
2 2
已知时
构造统计量
z
2．s
2 1
与
s
2 2
未知但相等时
X Y
.
s
2 1
s
2 2
n1 n2
构 造 统 计 量 t
XY
n1n2(n1n22)，
(n11)s1 2(n21)s2 2
2p s
其中 m 为均值，s 2 为方差， x .
1
e dy x
( ym)2 2s 2
2ps
标准正态分布：N（0，1）
密度函数
j(x)
1
x2
e2
2p
分布函数
F(x)
1
x
y2
e 2 dy
2p
0.4
0.35
0.3
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科技创新与应用Ｉ ２０１６年第３４期 科技创新
基于Ｍａｔｌａｂ与Ｓｐｓｓ的统计方法与统计思维研究
李晶－ 付天舒 汝秀梅 （１、黑龙江八一农垦大学人文社会科学学院，黑龙江大庆１６３３１９ 王秋菊 马秀华
２、东北石油大学电子科学学院，黑龙江大庆１６３３１８）
摘要：文章介绍了Ｍａｔｌａｂ软件与Ｓｐｓｓ软件在统计学中的应用概括与应用方法。研究在计算机硬件平台上的统计软件对统计技
术和统计思想的影响。Ｍａｔｌａｂ软件与Ｓｐｓｓ软件在进行统计工作时具有很好的互补性。对比了两种软件的功能特点，分析了二者
的优点和缺点，Ｓｐｓｓ的优势在于功能模块的强大，Ｍａｔｌａｂ的优势在于统计算法实现的灵活性。在此基础上，提出了利用这两种软
件互补性进行联合统计工作的方法。
关键词：Ｍａｔｌａｂ；Ｓｐｓｓ；统计学；模块化
统计学是研究社会科学与自然科学的一种数学工具，其应用于
现代社会生产生活的各个方面。随着大数据技术的发展，统计学对
社会发展所起的作用达到了一个新的高度。统计学通过各种提取、
分类、算法等技术手段，利用计算机硬件平台完成对过往的事物进
行分析，对正在发展的事态进行预测，从而对人们的生产生活起到
巨大的影响作用。随着统计技术的发展，在计算机硬件平台上应运
而生了很多统计学软件，这些统计学软件不仅极大的提高了人们进
行统计工作的效率，而且还逐渐影响着人们的统计思维，统计软件
对统计技术和统计思想的影响也是一个值得研究的课题。
１统计软件在统计学中的应用 在计算机平台上有很多种统计软件，它们各有特点，各有优势。 常用统计软件有ＳＡＳ、Ｓｐｓｓ、Ｍａｔｌ如、Ｅｘｃｅｌ、Ｓ—ｐｌｕｓ、Ｍｉｎｉｔａｂ、Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａ 和Ｅｖｉｅｗｓ等。其中ＳＡＳ软件在世界上应用非常广，功能强大，但价 格太高。ＳＰＳＳ软件也是一个功能强大的统计软件，其主要应用于社 会科学领域。Ｍａｔｌａｂ软件功能强大，主要应用在自然科学中。Ｅｘｃｅｌ 统计功能弱，但操作非常简单。Ｓ－ｐｌｕｓ软件功能强大，并且用户可以 利用编程实现特定要求的统计方法。Ｍｉｎｉｔａｂ软件和Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａ软件 使用方便，功能强大，但应用范围不大。Ｅｖｉｅｗｓ软件功能的侧重点在 回归分析和时间序列分析。在众多专业统计软件当中Ｓｐｓｓ和Ｍａｔ— ｌａｂ普及性最好，它们分别主要应用于社会科学与自然科学领域。 Ｓｐｓｓ由Ｓｐｓｓ公司研发，在早期叫做社会科学统计软件包（Ｓｏｌｕｔｉｏｎ— ｓＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｐａｃｋａｇｅ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｓｏｃｉａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ），２０００年改为统计产品 与服务解决方案（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｐｒｏｄｕｃｔ ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ）。Ｓｐｓｓ使 用图形用户交互界面，可以在交互界面中直接调用统计方法工具， 并在图形界面中直接修改统计参数。使用起来非常直观方便。 Ｍａｔｌａｂ软件由ＭａｔｈＷｏｒｋｓ公司研发，其全称为矩阵实验室（ｍａｔｒｉｘ ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ），Ｍａｔｌａｂ也使用图形用户交互界面，可以直接在Ｍａｔｌａｂ软 件工具箱中调用统计函数，用户也可以自己在脚本文件中编写特定 的统计方法程序代码［１ｌ。这样在进行统计工作时，Ｍａｔｌａｂ和Ｓｐｓｓ有 很强的互补性。 ２统计软件与模块化统计思维 怎样利用统计软件更有效的学习各种统计方法，并培养出在计 算机平台下的统计思维是一个非常值得研究的课题，换句话说就 是：怎样更有效的把书本上统计学方法和公式移植到电脑上，并加 以实现。这里对两种软件进行功能分析。Ｓｐｓｓ在功能上主要包括数 据管理、结果报告、统计建模、模块应用。其数据管理功能非常强大， 并且智能化，分析数据后的结果报告表现形式非常丰富，其应用模 块包含了统计学中的绝大多数统计方法。Ｍａｔｌａｂ软件在功能上主要 包括数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计 与仿真、数字图像处理、数字信号处理、通讯系统设计与仿真和财务 与金融工程 。从功能上看，Ｍａｔｌａｂ软件是一款数学软件，在工具箱 应用方面，侧重工程实际应用，但在这里我们更关心其统计技术的 程序实现和软件的操作方法。传统的统计方法与统计思维是从纯数 学方法引入和执行的，即提取事物特征、数学建模描述、特征计算和 结果分析。由上面软件功能可以看出，模块化操作不只体现在功能 实现的具体操作方法上，以下两种情况下也可以应用模块化方法， 一是在执行统计任务时，把统计方法分解成多个任务，把不同的任 务模块化，二是当统计任务涉及到多种统计方法，并需要进行综合 分析时，可以把多种统计方法分别模块化。模块化有几个明显的优 势，分别是方便修改设计内容、方便调试程序和方便二次程序代码 的利用。Ｓｐｓｓ软件同Ｍａｔｌａｂ软件的特点非常适合实现这种模块化的 操作。把硬件模块化思维应用在统计技术设计方面是一种新的统计 思维。 ３ ＭａｔｌａＪ）与Ｓｐｓｓ在统计学中的联合应用 在Ｍａｔｌａｂ与Ｓｐｓｓ的联合应用当中，需要把Ｓｐｓｓ的模块功能同 Ｍａｔｌａｂ的工具箱功能与ＧＵＩ（图形用户设计）功能结合起来，在做统
计设计时，在Ｍａｔｌａｂ的众多软件工具箱中可以利用的工具箱包括主
工具箱、系统辨识工具箱、高阶谱分析工具箱、模型预测控制工具
箱、神经网络工具箱、统计工具箱、模糊逻辑工具箱、线性矩阵不等
式工具箱、优化工具箱和符号数学工具箱。在Ｍａｔｌａｂ的统计工具箱
中的可调用函数同ｓＤｓｓ的功能模块有很多功能重复的区域，但
Ｓｐｓｓ功能模块对分析结果的多样性和智能性表达是Ｍａｔｌａｂ统计工
具箱不具备的＿引。Ｓｐｓｓ有１７个功能模块，其中包括基础程式、高等统
计模组、进阶回归模组、多变量表格、时间序列分析、多元尺度方法、
联合分析、精确检定、遗漏值分析、类神经网络、决策树、资料准备和
抽样计划等模块。Ｓｐｓｓ功能模块虽然多，但是当对于多个模块进行
组合使用时非常繁琐。Ｍａｔｌａｂ的ＧＵＩ功能正好能弥补Ｓｐｓｓ的这一
缺陷，可以用Ｍａｔｌａｂ的ＧＵＩ功能设计图形用户界面程序，在图形用
户界面程序中导入Ｓｐｓｓ的多个功能模块分析结果，然后在Ｍａｔｌａｂ
界面程序的回调函数中，编写各个功能模块分析结果联合分析的程
序代码。这种Ｍａｔｌａｂ与Ｓｐｓｓ的联合应用方法很好的弥＊ｂＴ Ｍａｔｌａｂ
与Ｓｐｓｓ的各自缺点。
４结束语
在计算机硬件平台上有多种统计软件，它们各有特点和优势，
其中Ｍａｔｌａｂ软件与Ｓｐｓｓ软件，非常值得关注，因为这两种软件不仅
应用范围广、功能强大，而且二者还具有很强的互补性。Ｓｐｓｓ的模块
功能十分强大，对于分析结果的后续表达方法也十分丰富、直观，但
其对于算法设计流程比较复杂的统计工作实现起来非常繁琐。
Ｍａｔｌａｂ软件利用ＧＵＩ功能和其本身的软件工具箱正好可以配合
Ｓｐｓｓ来实现这种比较复杂的统计工作。这种设计方法不仅可以应用
于社会统计学方面，也可以应用于工程实践领域，如对电子设计产
品的数据统计与质量评估等方面。
参考文献
［１］黄磊．基于Ｍａｔｌａｂ的概率与数理统计分析实践【Ｊ］＿湘南学院学报，
２０１５（３６）．
【２］邓安生．浅谈Ｍａｔｌａｂ软件用于统计分析教学［Ｊ］＿新余高专学报，
２０１０（１５）．
［３］王锐．统计软件ＳＰＳＳ教学的经验与体会［Ｊ】．西北医学教育，２００４
（１２）．
通讯作者：付天舒。
项目：黑龙江八一农垦大学教学研究课题“利用Ｍａｔｌａｂ软件辅助社会工作专￣＜＜ｓＰｓｓ统计分析与应用》课程的教学研究”、“文科背景学生
理科课程的教学方法研究——以《统计学》课程为例”阶段性成果。
加热机理研究『Ｊ】．中国激光，１９９９，２６（９）：８５９—８６３． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｉｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００１
［７］Ｓｈｅｎ Ｚ，Ｃｈｅｎ Ｊ，Ｌｕ Ｊ，ｅｔ ａ１．Ｄａｍａｇｅ Ｐｈｅｎｏｍｅｎａ Ｉｎｄｕｃｅｄ ｂｙ ａ 通讯作者：辛敏思
Ｓｉｎｇｌｅ Ｌａｓｅｒ Ｐｕｌｓｅ ａｎｄ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｌａｓｅｒ Ｐｕｌｓｅｓ ｉｎ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｓｉｌｉｃｏｎ［Ｊ］．
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