广东财经大学：创业教育学院《数据处理技术与SPSS》实验课程教学大纲

广东财经大学：创业教育学院《数据处理技术与SPSS》课程教学大纲

广东财经大学：经济学院《数据处理技术与SPSS》课程教学大纲

一、数据录入方法选择 二、评价调查数据质量 三、定位数据类型 四、数据库建立方法

事件史分析 本章将对事件史分析的基本概念和模型进行非技术性的介绍。具体地说,首 先我们将讨论什么是事件历史分析。然后介绍几种广泛使用的事件历史分析的模 型,特别要着重介绍的是离散时间的 logit模型和Cox比例风险模型(Cox pro portional hazards model)。我们将用1988年中国千分之二生育节育抽样调查的数 据来示范如何使用这两种模型,并在本章后面强调一些应该注意的问题。本章的 附录中提供了使用SPSS软件数据处理和估计的步骤

一、统计学是什么? 1.如果您不能量化某些事情,那么您就不能理解他它,如果您不能理解它,那么您就不能控制它,如果您不能控制它,那么您就不能改进它。 2.统计学是收集、分析、表述和解释数据的艺术和科学。 3.SPSS是统计分析工具软件,它帮助您完成手工难以完成或无法完成的数据处理工作。 4.数据无处不在 5.数据包含的信息很多,但是数据中的信息往往是分散的,但个数据很难直接被应用起来 6.统计学就是把数据转化为信息的科学

第8章数据处理 第二单元直方图 一、学习目标 了解用直方图的方法处理数据. 二、内容讲解 当数据很多的时候,如何来处理数据?这包括两个方面的问题:从一个角度 来说,若数据很多,计算数据的平均数和方差是很麻烦的,或者说不必要计算精确 的特征数;第二个问方面,我们不满足计算数据的特征数,我们还要知道数据的全 貌

随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

第一节观测数据的测后处理过程 数据处理流程;数据处理要求。 第二节 Ashtech Locus数据处理软件的操作方法 本软件对采集的GPS外业数据进行传输、倒入参数设定、基线解算、平差结算的 操作流程

一、实习目的 掌握 Ashtech Locus数据处理软件的建立工程、数据传输杂项设置的方法。 二、实习时间 2学时。 三、实习仪器设备 计算机和数据处理软件