5.1　常用统计图 5.1.1　操作界面介绍（条图） 5.1.1.1　条图的通用界面 5.1.1.2　复式条图与分段条图的界面 5.1.2　其他常用统计图 5.1.2.1　散点图 5.1.2.2　线图 5.1.2.3　饼图 5.1.2.4　面积图 5.1.2.5　直方图 5.1.2.6　其他 5.1.3　常用统计图编辑方法详解 5.2　交互式统计图 5.3　统计地图 在常用的统计软件中，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-PLUS、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。 EXECL的统计绘图功能非常的强，我们还有必要学习SPSS的绘图功能吗？ 这个问题我的看法是：EXCEL由于它的纯中文界面和简单而强大的绘图功能，使得可以用它来直接绘制各种简单的统计图，但是，EXCEL可以直接绘制的统计图种类有限，象误差条图、自回归图等它就无能为力，即是它支持的线图、条图等，如果过于复杂，如叠式条图、累计条图等也无法作出，而这些图在统计中是经常会碰到的，此时就只有采用统计软件来绘制，SPSS就是其中的佼佼者

6.1　Frequencies过程 6.1.1　界面说明 6.1.2　分析实例 6.1.3　结果解释 6.2　Descriptives过程 6.2.1　界面说明 6.2.2　结果解释 6.3　Explore过程 6.3.1　界面说明 6.3.2　结果解释 6.4　Crosstabs过程 6.4.1　界面说明 6.4.2　分析实例 6.4.3　结果解释 描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2 检验也在其中完成。

7.1　Means过程 7.1.1　界面说明 7.1.2　结果解释 7.2　One-Samples T Test过程 7.2.1　界面说明 7.2.2　结果解释 7.3　Independent-Samples T Test过程 7.3.1　界面说明 7.3.2　结果解释 7.4　Paired-Samples T Test过程 7.4.1　界面说明 7.4.2　分析实例 7.4.3　结果解释 7.5　One-Way ANOVA过程 7.5.1　界面说明 7.5.2　分析实例 7.5.3　结果解释 知道吗？在计算机领域中有个著名的80/20规则，也就是在奔腾及更早的CPU所采用的CISC指令集中，有80%的任务是被20%的最常用指令所完成的；换言之，另外80%的复杂指令只完成20%的不常用任务。 好了，言归正传。现在我要非常高兴的向大家宣布：80/20规则在SPSS的使用中同样有效！仅以Analyze菜单为例，其中最常用的子菜单为： • Discriptive Statistics • Compare Means • General Linear Model（第一项） • Correlate • Regression（前半截） 只要掌握了它们的使用秘籍，你就可以理直气壮的宣称你已经可以用SPSS解决80%的统计学难题。如果不满足，你在召开新闻发布会的时候还可以对以上指标进行四舍五入:)。

数值分析 课程设计 解线性方程组 插值 最小二乘拟合 数值积分 附带报告

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MATLAB数据挖掘-数据与处理方法 1 1 老水手之歌 2 2 数据 2 2.1 数据结构与类型 2 2.2 数据质量 2 2.3 数据挖掘预处理 2 2.4 根据数据联系分析数据 2 3 数据结构与类型 2 3.1 数据对象 2 3.2 属性 3 3.3 特殊列 3 3.4 数据集的特征 3 4 数据质量 4 4.1 测量误差和数据收集错误 4 4.2 噪声和伪像 4 4.3 离群点 4 4.4 缺失数据 4 5 聚集 4 6 抽样 5 6.1 抽样方法 5 7 维归约 5 8 特征子集的选择 5 9 变量变换 5 10 总结 6

数据来源： Kaggle 数据集：请通过压缩包：Data_analyFinal-Maify下载titanic_test/titanic_train 作品运用： Flask实现数据分析网站 Pyechart交互式可视化图表 plt.figure静态图表 机器学习：归回算法

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所有MATLAB程序经过测试，均为有效程序。例题参考课本，详细有依据。