四川大学计算机学院游洪跃老师数据结构与算法分析课程的平时作业习题5-树.rar （含编程题源代码） 都是自己非常认真完成的，每一个要点都实现到位，程序全部跑通且符合要求。 最后得到的分数也很好

四川大学计算机学院游洪跃老师数据结构与算法分析课程的平时作业习题6-图.rar （含编程题源代码） 都是自己非常认真完成的，每一个要点都实现到位，程序全部跑通且符合要求。 最后得到的分数也很好

四川大学计算机学院游洪跃老师数据结构与算法分析课程的平时作业习题7-排序.rar（含编程题源代码） 都是自己非常认真完成的，每一个要点都实现到位，程序全部跑通且符合要求。 最后得到的分数也很好

四川大学计算机学院游洪跃老师数据结构与算法分析课程的平时作业习题8-查找与索引技术.rar （含编程题源代码） 都是自己非常认真完成的，每一个要点都实现到位，程序全部跑通且符合要求。 最后得到的分数也很好

四川大学计算机学院游洪跃老师数据结构与算法分析课程的高分平时作业合辑（含8份）.rar 习题1~8 每份习题都附有完整代码（均已跑通且符合要求） （含编程题源代码） 都是自己非常认真完成的，每一个要点都实现到位，程序全部跑通且符合要求。 最后得到的分数也很好

1.定性数据的定义 2.定性数据的描述性分析 3.定性数据的列联分析 4.定性数据的对应分析 5.定性数据的回归分析

【价格研究主要课题】 定价策略评估 ‘如果我的产品涨价或降价，会发生什么？’ ‘如果竞争对手价格变动，会发生什么？’ 优化定价策略 ‘我订什么样的价格合适呢？消费者会买账么？’ ‘消费者能够接受的价格是多少？最优价格是多少？’ 新产品开发 ‘我的新产品最优价格是什么？如果不这样定价会怎样？’ ‘谁会买这个产品？它会替代哪些产品?’ 理解促销的影响 ‘不同形式的促销手段吸引力如何？’ 【价格研究扩展课题】 品牌建设 ‘我的品牌值不值我的定价?’ ‘在消费者眼里，我的品牌价值如何?’ 产品改进 ‘消费者会为额外的功能付钱么’ ‘如果我改进产品，消费者愿意支付更高的价格么?’ 客户关系/服务改进 ‘我可以为更优质的服务提价么？’ ‘减少服务内容后降价，消费者什么反应?’

CDA数据分析课程体系介绍，学习提纲。 作为数据分析学习的基础资料

8.1　两因素方差分析 8.1.1　univarate对话框界面说明 8.1.2　结果解释 8.2　协方差分析 8.2.1　分析步骤 8.2.2　结果解释 8.3　其他较简单的方差分析问题 8.4　多元方差分析 8.4.1　分析步骤 8.4.2　结果解释 8.5　重复测量的方差分析 8.5.1　Repeated measures对话框界面说明 8.5.2　结果解释 请注意，本章的标题用了一些修辞手法，一般线性模型可不是用一章就可以说清楚的，因为它包括的内容实在太多了。 那么，究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢？简而言之：凡是和方差分析粘边的都可以用他来做。比如成组设计的方差分析（即单因素方差分析）、配伍设计的方差分析（即两因素方差分析）、交叉设计的方差分析、析因设计的方差分析、重复测量的方差分析、协方差分析等等。因此，能真正掌握GLM菜单的用法，会使大家的统计分析能力有极大地提高。 实际上一般线性模型包括的统计模型还不止这些，我这里举出来的只是从用SPSS作统计分析的角度而言的一些。 好了，既然一般线性模型的能力如此强大，那么下属的四个子菜单各自的功能是什么呢？请看： • Univariate子菜单：四个菜单中的大哥大，绝大部分的方法分析都在这里面进行。 • Multivariate子菜单：当结果变量（应变量）不止一个时，当然要用他来分析啦！ • Repeted Measures子菜单：顾名思义，重复测量的数据就要用他来分析，这一点我可能要强调一下，用前两个菜单似乎都可以分析出来结果，但在许多情况下该结果是不正确的，应该用重复测量的分析方法才对（不能再讲了，再讲下去就会扯到多水平模型去了）。 • Variance Components子菜单：用于作方差成份模型的，这个模型实在太深，不是一时半会说的请的，所以我在这里就干脆不讲了。 出于模型复杂性、篇幅、应用范围及乱七八糟一系列的理由，当然主要是我懒得一一解释，我决定本章采用举例讲解的方式，及讲解一些常见的分析实例，通过这种方法来熟悉那些最为常用的分析方法。

上次更新日期： 9.1　Bivariate过程 9.1.1　界面说明 9.1.2　分析实例 9.1.3　结果解释 9.2　Partial过程 9.2.1　界面说明 9.2.2　结果解释 9.3　Distances过程 在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况，有时是希望了解某个变量对另一个变量的影响强度，有时则是要了解变量间联系的密切程度，前者用下一章将要讲述的回归分析来实现，后者则需要用到本章所要讲述的相关分析实现。 SPSS的相关分析功能被集中在Statistics菜单的Correlate子菜单中，他一般包括以下三个过程： • Bivariate过程 此过程用于进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。这是Correlate子菜单中最为常用的一个过程，实际上我们对他的使用可能占到相关分析的95%以上。下面的讲述也以该过程为主。 • Partial过程 如果需要进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变量的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数，这种分析思想和协方差分析非常类似。Partial过程就是专门进行偏相关分析的。 • Distances过程 调用此过程可对同一变量内部各观察单位间的数值或各个不同变量间进行距离相关分析，前者可用于检测观测值的接近程度，后者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。该过程在实际应用中用的非常少。