在10.1休假前,希望跟大家讨论一下SPSS-多重响应--频率和交叉表分析,希望大家能够多提点提点 在云南电信网上营业厅做了一个关于“客户不使用电信3g业务的原因有哪些的问卷调查,问题所示: 这份问卷调查总更有35人参与,样本容量偏少,其中 1:选择 A :3G资费过高的有 14人 2:选择 B:  网络覆盖率低,信号不稳定的  15人 3:选择 C:买手机太麻烦的  15人 4:选择 D: 换手机号麻烦  15人 5:选择 E: 3G功能用处不大 9人 6:选择F: 朋友使用后,觉得不好  1

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

SPSS分析:Bootstrap 一.原理: 非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法,也称为自助法.其核心思想和基本步骤如下: 1.采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量(自己给定)的样本,此过程允许重复抽样. 2.根据抽出的样本计算给定的统计量T. 3.重复上述N次(一般大于1000),得到N个统计量T. 4.计算上述N个统计量T的样本方差,得到统计量的方差. 应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法,在小样本时效果很好.通过方差的估计可以构造置信区间

SPSS分析过程可自动化,你知道吗 在使用SPSS的过程中,有时候会遇到重复进行相同分析操作的情况,或者分析过程很复杂的情况. 这时候我们多么希望SPSS能够记住上一次的分析步骤,不要让我们重复的去点击菜单,因为点击菜单实在是没有技术含量啊! 这个想法呢,是可以实现的.计算机在处理问题的时候,是以二进制的0和1进行计算的,计算机能理解的东西是机器代码,不是我们看到的图形界面.我们在点击菜单的同时,软件会自动生成与点击过程相应的程序,这些程序经过转换,成为电脑能够识别的机器码.这样人在图形界面的操

SPSS分析技术:多元方差分析 下面要介绍多元方差分析的内容,多元方差分析是研究多个自变量与多个因变量相互关系的一种统计理论方法,又称多变量分析.多元方差分析实质上是单因变量方差分析(包括单因素和多因素方差分析)的发展和推广,适用于自变量同时对两个或两个以上的因变量产生影响的情况,用来分析自变量取不同水平时这些因变量的均值是否存在显著性差异. 分析原理 多元方差分析可以看做是多因素方差分析和协方差分析合并后的拓展,能够一次性做两个以上因变量的多因素方差分析和协方差分析.多元方差分析的优点是可以在

SPSS分析技术:CMH检验(分层卡方检验):辛普森悖论,数据分析的谬误 只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著名的辛普森悖论.辛普森悖论的故事是这样的:1973年秋季,加州大学伯克利分校研究生院的新生入学.有些人在看到学校两个学院的综合录取表格后,怀疑学校在录取学生时存在性别歧视,因为女生录取率低于男生,如下表所示: 为了平息质疑,校领导根据学院的不同,将综合录取率拆开,分别考察商学院和法学院的录取情况,

如何用SPSS分析学业情绪量表数据 1.数据检验.由于问卷.量表的题目是主观判断和选择,因而难免有些人不认真填,所以,筛选出有效.高质量的数据非常关键.通常需要作如下检查:(1)是否有人回答互相矛盾,比如A1与A2不应该都同意,结果却都同意了:在学业情绪问卷中体现为积极体验和消极体验的题目得分应该互斥,不应该具有相同体验:(2)是否有人没有明显态度偏向,例如大多数题目都选了完全同意或完全不同意或中立:(3)是否有人应答率太低,例如在很多题目上都没有填写:(4)是否有人故意回答出有规律的题目,例如

SPSS分析技术:二阶聚类分析:为什么出现大学生"裸贷"业务,因为放贷者知道贷款者还不起 今天将介绍一种智能聚类法,二阶聚类法,在开始介绍之前,先解答很多人在后台提出的一个疑问:那就是很多分析者发现,对同一套数据应用不同的聚类分析方法,其结果经常是不一致的,甚至完全不一样,到底哪个结果是"正确"的呢? 草堂君来解释一下:聚类分析在众多数据分析方法中,其应用范围和作用都是非常亮眼的表现,但是聚类分析与其它数据分析方法之间还有一个重要的区别,就是聚类分析是一种探索性的分

SPSS分析技术:无序多元Logistic回归模型:美国总统大选的预测历史及预测模型 在介绍有序多元Logistic回归分析的理论基础时,介绍过该模型公式有一个非常重要的假设,就是自变量对因变量多个类别(因变量是定序数据)的影响程度是相同的.如果因变量有4个水平,那么有序多元逻辑回归分析最终会产生3个回归方程,这些回归方程除了常数项以外,其余的部分都是一样的,这就体现了模型的假设.因为有这个假设的存在,所以做有序多元Logistic回归分析时,可以同时输出平行性检验结果.如果检验结果不通过,那么

只有一个自变量和因变量的线性回归称为简单线性回归,但是实际上,这样单纯的关系在现实世界中几乎不存在,万事万物都是互相联系的,一个问题的产生必定多种因素共同作用的结果. 对于有多个自变量和一个因变量的线性回归称为多重线性回归,有的资料上称为多元线性回归,但我认为多元的意思应该是真的因变量而非自变量的,而且多重共线性这个说法,也是针对多个自变量产生的,因此我还是赞同叫做多重线性回归. 多重线性回归是适用条件和简单线性回归类似,也是自变量与因变量之间存在线性关系.残差相互独立.残差方差齐性,残差呈正态

这个就颇有插值分析的样子了.也可以说是密度分析.做出来就是一个热力地图的样子. 比如,人口密度,降雨分布等.这都可以由这个例子做出来类似的. 由于上一篇已经介绍过Geoprocessor类和ParameterValue类了,所以这节就略去这些内容.想知道的同学可以点击这里,看上一篇相关内容. 与上一节不同的是,使用的不是execute()方法了,而是submitJob()方法,这是一个异步操作方法.尽管他们返回的类型是类似的. 官方给的解释很简洁明了,有了前几个的基础几乎可以瞬间抓住重点,如su

nginx模块ngx_http_log_request_speed可以用来找出网站哪些请求很慢,针对站点很多,文件以及请求很多想找出哪些请求比较慢的话,这个插件非常有效.作者的初衷是写给自己用的,用来找出站点中处理时间较长的请求, 这些请求是造成服务器高负载的很大根源. 日志记录之后,在使用perl脚本分析日志,即可知道哪些请求需要修正. 1. 模块安装 nginx第三方模块安装方法,我们ttlsa.com已经说过很多次了,我这边不在重复了.配置参数   1 2 ./configure --pr

前言 有时候我们发送手机验证码,会发现1分钟只能发送1次,这是做了频率限制,限制的时间次数,都由开发者自己决定 频率认证源码分析 def check_throttles(self, request): """ 检查是否应限制请求.如果请求受到限制,则引发适当的异常. """ throttle_durations = [] # 1.遍历配置的频率认证类,初始化一个个频率认证类对象(会调用频率认证类的__init__()方法) # 2.频率认证类对象

provide/inject 数据响应式更新的坑及源码解析 下面是我自己曾经遇到 一个问题,直接以自己QA的形式来写吧 自问自答了,需要的同学也可以直接访问segmentfault地址 官网给出实例,说本身是不支持数据响应式的, 但是可以传入响应式数据,那么provide,inject就可以实现响应式.我这里理解应该没错哈,有不对的地方请指出. 我自己写的demo,做了如下更改 parent 页面: export default { provide(){ return {foo:this.fon

在进行线性回归分析时,容易出现自变量(解释变量)之间彼此相关,这种情况被称作多重共线性问题. 适度的多重共线性不成问题,但当出现严重共线性问题时,可能导致分析结果不稳定,出现回归系数的符号与实际情况完全相反的情况.本应该显著的自变量不显著,本不显著的自变量却呈现出显著性,这种情况下就需要消除多重共线性的影响. 共线性出现的原因 多重共线性问题就是说一个解释变量的变化引起另一个解释变量地变化. 原本自变量应该是各自独立的变量,这样根据检验结果,就能得知哪些因素对因变量Y有显著影响,哪些没有影响.如

编辑 SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包” (SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方 案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整.SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析

SPSS统计功能 - 应用速查表第一列为统计方法,中间为统计功能,最后一列为所在模块 1 ANOVA Models(单因素方差分析:简单因子) : 摘要 描述 方差 轮廓 - SPSS Base 2 AREG (评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差) : 预测 - SPSS Trends 3 ARIMA (季节和非季节性单变量模型的极大似然估计) : 预测 - SPSS Trends 4 Binary logistic regression(二元逻辑斯蒂回归,对一组独立变量进行二分相关

UDP主要丢包原因及具体问题分析 一.主要丢包原因   1.接收端处理时间过长导致丢包:调用recv方法接收端收到数据后,处理数据花了一些时间,处理完后再次调用recv方法,在这二次调用间隔里,发过来的包可能丢失.对于这种情况可以修改接收端,将包接收后存入一个缓冲区,然后迅速返回继续recv.   2.发送的包巨大丢包:虽然send方法会帮你做大包切割成小包发送的事情,但包太大也不行.例如超过50K的一个udp包,不切割直接通过send方法发送也会导致这个包丢失.这种情况需要切割成小包再逐个se

原文地址:http://htbbzzg.blog.163.com/blog/static/69725206201081663611208/ 第四章   瞬态动力分析 第一节:瞬态动力分析的定义和目的     第二节:瞬态分析状态的基本术语和概念     第三节:在ANSYS中如何进行瞬态分析     第四节:瞬态分析实例 第一节  定义和目的      什么是瞬态动力分析?         -   它是确定随时间变化载荷(例如爆炸)作用下结构响应的技术:         -   输入数据:   

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------