海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁，是矿山开采中的自然灾害之一，快速有效的判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义。三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象，矿区开采中矿井水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等，为了准确快速的判别矿井水水源，有效预防矿井水突水及水害威胁，本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析，选取Mg2+、Na++K+、Ca2+、SO42?、Cl?和HCO3 ?共6项指标作为判别因子，通过主成分分析得出不同水样的矿化程度。在贝叶斯算法分析原理的基础上，将马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)引入到贝叶斯方法中，运用统计软件SPSS统计，构建贝叶斯判别分析模型，得出基于水样样本信息的算法估计的后验分布，得出矿山水害水源的分析方法。运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据进行详细的分析验证，建立矿井突水水源模型，进行不同水样的信息分析，得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析，验证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性，对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义

从区域化变量分布的稳健性角度,借鉴产品加工质量精度控制的理论,基于Johnson分布曲线族提出了一套非正态数据转换方法,并设计了转换流程.以SPSS和Surpac矿业软件为工具,通过实际案例分析了传统数据转换方法和Johnson转换方法的应用效果.实践证明,采用上述方法转化后的数据开展统计分析、变异函数模型的拟合及验证、克立格估计等工作,更容易满足稳健性要求,并能从本质上减小估计误差,提高估计精度

《社会科学研究方法》课程教学资源：SPSS Datasets（GSS ESG）General Social Survey——Cycle 24：Time-Stress and Well-Being Questionnaire

以德兴铜矿矿石为实验物料,采用均匀设计法确定散体渗流实验方案,在自制多功能浸出实验台架上进行水平和垂直渗流实验,实验结果采用SPSS统计软件进行回归分析.结果表明:垂直向下的渗流系数最大,其次为水平方式,垂直向上的渗流系数最小;均质体各向异性系数变化范围为1.38~6.73,平均值为4;粗粒含量P5在35%~60%之间以及含泥量在1%~5%之间,散体的渗流系数变化呈先升后降现象;渗流系数与孔隙率呈幂函数关系,随孔隙率增大而上升;孔隙率随0.1~0.2 mm的物料含量增加而下降,随10~8 mm和8~4 mm含量之积增大而上升;渗流指数m与雷诺数Re之间存在幂函数关系,对于判定渗流状态两者是一致的;西源排土场水平渗流系数为3.68×10-2m·s-1,垂直渗流系数为1.51×10-2m·s-1

针对邯钢IF钢冶炼过程，采用统计学软件SPSS中逻辑回归分析、相关性统计、描述性统计等方法，研究了冶炼过程中关键参数和轧材夹杂缺陷之间的对应关系以及参数间的相关性.结果表明：在IF钢冶炼过程中将转炉终点温度控制在1695~1700℃之间，吹氧量控制在250 m3以下，静置时间控制在30~40 min之间，加铝前氧位不超过3.9×10-4时，IF钢轧材出现夹杂缺陷的机率减少.由此对现场提出了改善措施，结果表明以上优化措施可以减少IF钢轧材中夹杂缺陷的产生

西南大学：《心理学多元统计分析》课程PPT教学课件（SPSS）08 非参检验

 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）

判别分类的频次间是否有差异的方法称为计数统计方法，主要是用卡方检验。 1、配合度检验 单因素分类计数数的实际次数与理论次数是否相同。 用 Nonparametric tests 中的Chi-Square和binomial。 2、独立性检验 有多分类的两个或多个因素之间是否独立。 两个因素：Cosstabs--Chi-Square 多个因素： Loglinear(用层次对数线性模型)

• 因素（factor）就是指实验中的自变量。实验中只有一个自变量的称为单因素实验。 • 因素的类别称为水平（level），水平可以是定量的，如“年龄”、“声音的强度”等，也可以是定性的，如“性别”、“人格类型”等。 • 因素多于一个的实验设计称为因素设计（factorial design），并根据各个因素的所有可能组合来设计组别，并同时考察所有因素对因变量的影响

• 一、单变量的描述 – 集中量，离散量，分布形态，分布图(图编辑) • 二、双变量的基本描述——相关