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文档格式:DOC 文档大小:2.33MB 文档页数:20
1. 熟悉 spss 软件的系统整体风格和界面特点。 2. 熟悉 spss 软件三大主要工作窗口和各菜单的主要功能。 3. 掌握 spss 软件中数据编辑窗口中变量属性的设置方法和数据的输入方法。 4. 熟悉 spss 软件中保存与导入数据文件、打开数据文件、导出数据文件的方法。 5. 掌握利用 spss 进行数据描述性分析的方法
文档格式:DOC 文档大小:223.5KB 文档页数:12
SAS绘制的统计图不太美观;而SPSS绘制的统计图较为美观,可以满足 大多数情况下的要求;STATA绘制的统计图形最为精美,但由于它采用命令行 方式操作,美观的图形需要添加大量选项普通人不易掌握;而s-plS、 MATHLAB等偏数理统计的软件虽然绘图能力也非常强,但由于自身的定位问 题,并不为大多数人所熟悉。因此,在各种统计软件中,以SPSS制作的统计图 应用最为广泛
文档格式:PDF 文档大小:3.14MB 文档页数:223
《专业导论》 《认识实习》 《高等数学》 《线性代数及其应用》 《国民经济统计学》 《随机过程》 《运筹学》 《实用回归分析》 《应用计算软件(SPSS)》 《概率论》 《企业经营统计》 《应用时间序列分析》 《非参数统计》 《实用统计软件(R 语言)》 《抽样技术与应用》 《应用多元统计分析》 《大数据技术》 《Python 语言与数据挖掘》 《探索性数据分析》 《数据可视化》 《统计推断》 《统计建模》 《装备制造企业统计学》 《统计专业英语》 《社会统计与社会调查方法》 《空间数据分析》 《数理统计》 《毕业实习》 《毕业设计(论文)》
文档格式:PDF 文档大小:15.93MB 文档页数:273
本书详细介绍了统计分析软件SPSS中各命令窗口、工具栏以及 莱单选项的用途与使用方法,并配合调查实例对其加以深入的分析。 书中更侧重于对统计方法新观点的讲解,既有广义的结构搭建也有针 对性的理论分析,可作为教材或自学使用
文档格式:PDF 文档大小:979.64KB 文档页数:16
本书是一本集多元社会科学研究统计方法及相应SPSS统计软件应用的教 材。 科学的性质要求一个完整的研究必须理论联系实际,能够比较准确地刻画事 物的现状、把握它的内在规律、并力图能够预测它的发展趋势。长期以来,社会 科学研究由于其研究对象的复杂性以及量化分析水平很低,总是较多地依赖于概 念定义和逻辑推理,处于单纯思辨的范围,很少具有经验(实证)研究的性 质。因此,总是有很多人并不将其作为科学来对待
文档格式:PDF 文档大小:1.3MB 文档页数:34
在第十二章中,我们对事件史分析的基本概念和模型作了介绍。 但在事件史分析的实际操作中,研究人员常常发现数据预处理是一项很麻烦 的工作。在应用其他分析方法时,输入的数据资料都往往已经具备相当标准化的 格式,无需再进行处理。与此相比,应用事件史分析的实际数据格式却往往因不 同的调查、不同的专题而有数据格式方面的很大差别
文档格式:PDF 文档大小:29.88MB 文档页数:398
本书介绍SPSS的最新版本SPSS11.0forWindows的基本功能。配以大量针对性强的应用实例,对输出结果予以详尽地统计解释与分析,以体现实用性。同时为方便读者学习,在涉及统计分析的各章末,选择了典型的习题,供上机训练使用。本书共分14章,第1章介绍软件的概况,第2章~第5章介绍描述性统计分析。第6章~第12章介绍与数理统计的基本内容有关的统计分析功能,如参数估计与检验、非参数假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、聚类分析与因子分析等。最后两章介绍统计图形的生成以及编辑功能等。附录给出SPSS的全部函数。本书可供开设统计课程的各类大专院校师生使用,也可作为统计工作者、经济管理人员和科技工作者参考阅读
文档格式:DOC 文档大小:37KB 文档页数:4
社会学专业必修课程。本课程需预修社会研究方法等前期课程作为基础 基本内容:社会统计学作为社会学专业必修课程侧重于社会研究的统计应用,并为学习 SPSS软件打好基础。本课程主要包括三个方面:叙述统计,内容为集中趋势测量、离散趋 势测量的单变量分析,两个变量分布及λ、Ty、 Gamma、r、E2等相关测量法;推论统计, 内容为抽样与统计推论,参数估计以及ⅹ2检定、F检定、T检定等假设检定;
文档格式:PPT 文档大小:365.5KB 文档页数:56
第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例
文档格式:PPT 文档大小:718.5KB 文档页数:66
第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用
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