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一、概述 二、 SPSS13.0的界面的认识 三、 变量的定义和数据的输入 四、 数据常用的一些编辑 五、 常用统计学方法 六、 曲线的绘制
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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
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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
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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
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一、目的要求 1. 掌握meta分析的基本意义。 2. 熟悉meta分析的统计分析方法。 (1)在SPSS中实现“均数差别”资料的分析; (2)在SPSS中实现“优势比”资料的统计分析。 3.了解meta分析的偏倚和应用
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一、输出综合报告 Report Summaries in Rows 行输出综合报告过程是以行的形式输出统计量,每个所选 的变量都在报告中产生一列
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一、引言 多元回归分析在社会科学中已经得到广泛应用,成为标准的统计工具。作为多元分析,它能够对社会现象提供较深入的解释力同时,它的计算机软件现在 已广为流传,它的统计结果又可以比较直观地得到解释。多元回归的确具有许多良好的统计性质,甚至在应用中的一些必要的假设条件不能完全满足时,它也仍 然可以得到不失为合理的结果
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典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化
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科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的
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因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用
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