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《spss统计分析与行业应用案例详解》：实例十二 卡方检验
云计算
频数分布来推断总体是否服从某种理论分布或某种假设分布，这种检验过程是通过分析实际的频数与理论的频数之间的差别或是说吻合程度来完成的。
统计学家
2019-04-10
1.1K
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《spss统计分析与行业应用案例详解》：实例十一 配对样本t检验
云计算
SPSS的配对样本t检验过程也是假设检验中的方法之一，跟所有的假设检验一样。其依据的基本原理也是统计学中的“小概率反证法”原理。通过配对样本t检验，我们可以实现对成对数据的样本的均位比较。其与独立样本t检验的区别是两个样本数据的顺r补序不能调。
统计学家
2019-04-10
2.5K
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《spss统计分析与行业应用案例详解》：实例九 单一样本t检验
云计算
spss的单一样本t检验过程是瑕设检验中最基本也是最常用的方法之一，跟所有的假没检验一样，其依剧的基木原理也是统计学中的‘小概率反证法”原理。通过单一样本t检验。我们可以实现样本均值和总体均值的比较，所以单一样本t检验过程也属于均值比较这一体系
统计学家
2019-04-10
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《spss统计分析与行业应用案例详解》：实例4 列联表分析
编程算法
云计算
列联表分析过是通过分析多个变量再不同取值情况下的数据分布,从而进一步分析多个变量之间相权关系的一种描述性分析方法，列联表分析个少指定两个变量，分别为行变量和列变量，如果要进行分层分折，则还要现定层变量，通过列联表分析，不仅可以得到交又分组下的频数分布，还可以通过分析得到变量之间的相关关系。
统计学家
2019-04-10
2.1K
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《spss统计分析与行业应用案例详解》一般对数线性模型
编程算法
云计算
列联表资料分析时，可以使用卡方检验，但是卡方检验有其局限性，因为他既无法系统地评价变量间的联系，也无法估计变量间相互作用的大小，spss的对数线性模型分析过程是处理此类问题的最优选择。spss中一共提供了对数线性模型的三个过程：general过程、logit过程、model selection过程。general过程是最简单的一种对数线性模型，其特色是只能拟合全饱和模型，即分类变量的各自效应以及其相互间效应均包含在对数线性模型中，而且不区分自变量和因变量。
统计学家
2019-04-10
1.3K
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《spss统计分析与行业应用案例详解》：实例20 双变量相关分析 实例21 偏相关分析
编程算法
云计算
平均气温和日照时间相关系数0.758，显著性水平为0.004，小于0.01，所以平均气温和日照时长相关系数为正向，且相关性很强。
统计学家
2019-04-10
2.4K
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《spss统计分析与行业应用案例详解》：实例十八 游程检验 实例十九 单样本K-S检验
云计算
基本功能是可以判断样本序列是否为随机序列。这种检验过程是通过分析游程的总个数来实现的。
统计学家
2019-04-10
1.3K
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《spss统计分析与行业应用案例详解》：实例十四 两个独立样本的检验
云计算
两独立样本检验也是非参数检验方法的一种，其基本功能是可以判断两个独立的样本是否来自相同分布的总体。这种检验过程是通过分析两个独立样本的均数、中位数、离散趋势、偏度等描述性统计量之间的差异来实现的。
统计学家
2019-04-10
1.1K
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《spss统计分析与行业应用案例详解》实例49 对应分析
编程算法
云计算
统计分析工作中，常常需要研究分类变量间的联系，当所涉及的分类变量类别较多或者分类变量的个数较多的时候，我们就需要对应分析。对应分析的本质就是将行列变量的交叉表变换为一张散点图，从而将表格中包含的类别关联信息用个三点空间位置关系的形式表现出来。值得一提的是，这种方法没有涉及假设检验从而无法得知确切的统计结论。
统计学家
2019-04-10
1.3K
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《spss统计分析与行业应用案例详解》 信度分析
云计算
社会调查研究时，一般采用调查问卷的形式，对其结果展开统计分析之前，必须对其信度加以分析。
统计学家
2019-04-10
1.1K
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《spss统计分析与行业应用案例详解》时间序列分析（下）----实例40 41
云计算
ARIMA模型是时间序列分析中最常用的模型之一，它提供了一套有效的预测技术，在时间序列预测中具有广泛的应用。
统计学家
2019-04-10
1.1K
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《spss统计分析与行业应用案例详解》实例37重复测量方差分析
云计算
重复测量方差分析可以考察观测指标是否会随着测量次数的增加而变化，以及是否会受时间的影响。
统计学家
2019-04-10
1K
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《spss统计分析与行业应用案例详解》实例33单因素方差分析 34多因素方差分析
云计算
总离差平方和3318.482，组间离差平方和1379.722，组内离差平方和1938.76，组间离差平方和中可以被线性解释的部分为557.904，方差检验F=3.795，对应的显著性为0.031，小于显著性水平0.05，因此认为四组中至少有一组与两外一组存在显著性差异。
统计学家
2019-04-10
2.4K
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