医学数据，可用于spss分析，数据量300w条

二、对偶电路的图解求法  根据例 3‐1 求对偶电路方法的原理，可以总结出一种由图解直接求对偶电路 的一般方法，它适用于任意复杂电路，如下：    （1）在电路的每一回路中取一点，依次编号为 1，2，…，n；在电路外任意 绘一包围线，相当于等电位的节点 0。  （2）从每个编号点出发，向该回路的每一元件和电源画辐射线，到达包围线 或到达相邻的编号点。回路的每个编号点对应于其对偶图中的节点(0点对应于零 电位节点)，而这些辐射线则对应于对偶图中的对偶支路。  （3）对每一回路按相同方向标出回路电流参考方向，使流经两回路边界支路 的两个回路电流方向相反，对每一电势、大件电流和元件电压也都给出参考方向。 按照表 3‐1 进行对偶变换。把电势源换为电流源时，若电势 e 与回路电流的参考 方向一致（此时电压 u＝e 却与电流参考方向正相反），则此电势对偶换为流人节 点的电流源，而回路电流则换为离开节点的电压，从而保持此电流源仍为发生电 功率。同理如一元件的电压与回路电流取相同参考方向，则换为流出节点进入其 对偶元件的电流，如该元件电流与回路电流取相同参考方向，则换为离开节点跨

spss聚类分析结果解释-聚类表怎么解读[宣讲].ppt

方差分析 为了认识客户消费时段特征，新开业的环山市旋门湾咖啡厅对开业八周的消费额按消费时段进行了复合分类统计。 我们假设没有季节性的差异，也假设消费群体结构不会产生较大的变动，假设其它因素可忽视。现在的问题归结为：消费额是否存在星期上的差异？这种差异主要表现为哪几天之间的差异？一天之内三个不同时段之间是否存在显著性差异？天时段与周时段之间是否存在交互影响？

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标准化残差 如果起初的假定为真，标准化残差应服从标准正态分布，则应有约95%的标准化残差介于-2和+2之间。 一个随机变量减去它的均值，再除以它的标准差，就得到了标准化的随机变量。由最小二乘法的性质，残差的均值为零，所以每一个残差除以它的标准差，就得到了标准化残差。 第 I 个观测值的标准化残差= —第 i 个残差的标准差 —第 i 个观测的杠杆率 —估计量的标准误差（ 残 ）的平方根 标准化残差图

用spss进行因子分析，压缩包中有数据和文档说明

因子分析实例322－旋转Rotation 由于系数没有很明显的差别,所以要进行旋转(Rotation：method一般用Varimax方差最大旋转),使系数向0和1两极分化, 例子同上 菜单：Analyze－Data Reduction－Factor Variables ：pop，School，employ，Services， house Extraction：使用默认值（ method：Principal components，选取特征值>1） Rotation：method选Varimax Score:Save as variables 和Display factor score Coefficient matrix 比较有用的结果：两个主成分(因子)f1,f2及旋转后的因子载荷矩阵(Rotated Component Matrix) ，根据该表可以写出每个原始变量（标准化值）的因子表达式： Pop 0.01602 f1 + 0.9946f2 School  0 .941f1 - 0.00882f2 employ  0.137f1 + 0.98f2 Services  0.825f1 +0.447f2 house  0.968f1 - 0.00605f2 第一主因子对中等学校平均校龄,专业服务项目,中等房价有绝对值较大的载荷(代表一般社会福利-福利条件因子); 而第二主因子对总人口和总雇员数有较大的载荷(代表人口-人口因子). P326 比较有用的结果:因子得分fac1_1, fac2_1。其计算公式：因子得分系数和原始变量的标准化值的乘积之和（P326)。然后可以利用因子得分进行聚类p327（Analyze->Classify->Hierarchical Cluster）。

SPSS简介与数据定义

SPSS数据定义与基本统计