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

主成分分析 1 主成分分析原理 2 理论主成分及主成分选择 3 样本主成分的计算过程 4 主成分分析的SPSS实现 5 主成分的应用

◼ 1. 相关关系的分析方法 ◼ 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计 ◼ 3. 回归直线的拟合优度 ◼ 4. 回归方程的显著性检验 ◼ 5. 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.1 变量间关系的度量 ◼ 11.2 一元线性回归 ◼ 11.3 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.4 残差分析

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

一、层次分析法(AHP)简介 层次分析法(AHP)的由来 美国运筹学家A.l. Saaty于本世纪70年代提出的层次分析法 (Analytical Hierar-chy- Process,简称AHP方法,是一种定性 与定量相结合的决策分析方法。它是一种将决策者对复杂系统的决策 思维过程模型化、数量化的过程。应用这种方法,决策者通过将复杂 问题分解为若干层次和若干因素,在各因素之间进行简单的比较和计 算,就可以得出不同方案的权重,为最佳方案的选择提供依据

11.4 向量误差修正模型(VECM) 11.5 确定性趋势与协整分析 11.6 Johansen协整分析方法 11.7 VECM的估计与统计推断 11.8 Johansen协整分析方法的应用

一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术

图形的优越性 “使复杂的思想能够显示得清楚、准确、有 效。” 显示数据。 让你考虑实质而不是方法、图形设计或者其 它的。 在很小的空间中有很多的数字。 使大的数据集有条理。 使数据的不同部分显示得更清楚

一、Microsoft office家族中的一个重要成员就是 Microsoft Excel,简称 Excel,它是一种表格式的数据综合管理和分析系统。 二、用 Excel可以高效地完成多种多样的表格和图表设计,进行复杂的数据计算和分析,广泛应用在财务、金融、统计、行政等多方面 三、本章将简单介绍 Excel2000的使用

1、明确动态数列的概念、种类和编制原则: 2、熟练掌握动态数列的各种水平指标和速度指标的含义和计算方法及应用条件 3、熟练掌握动态数列的因素分解分析方法并能加以应用