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。
2021-07-24 18:03:35
828KB
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:)。
2021-07-24 18:03:35
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MATLAB数据挖掘概论 1
1 交流空间 2
1.1 论坛 2
1.2 王小川论坛ID 2
1.3 新浪微博 3
2 前言 3
2.1 涉及内容-综合篇 3
2.2 什么是数据挖掘呢？ 4
2.3 数据挖掘能做什么？ 4
3 分类 5
3.1 什么是分类？ 5
3.2 应用实例有哪些？ 5
4 估计（回归） 5
4.1 何为回归估计？ 5
4.2 应用实例 6
5 组合和关联法则 6
6 聚类 7
6.1 定义 7
6.2 聚类与分类的区别？ 7
6.3 应用实例 7
7 描述与可视化 7
8 数据挖掘的两种类型 7
8.1 自上而下-预测 7
8.2 自下而上-探索 7
8.3 什么是最好的模型？ 8
9 数据挖掘的循环过程 8
10 对企业的提示 8
11 启示 9
2021-07-11 09:06:16
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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
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数据挖掘实用案例分析 第6章 银行信用卡欺诈与拖欠行为分析，大数据课程的案例分析课件，作者：复旦大学 赵卫东 博士
2021-07-02 08:41:57
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