SPSS数据分析论文一、主要研究日用百货零售业 股票代码 流动比率 净资产负每股收益 净利润(百万元) 增长率 股价1 债比率 0.3279 52.5695 24.1948 22.65 002264 0.9673 68.635 142.8697 19.5732 18.7575 19.98 00227
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1、SPSS数据分析论文一、主要研究日用百货零售业 股票代码 流动比率 净资产负每股收益 净利润(百万元) 增长率 股价1 债比率 0.3279 52.5695 24.1948 22.65 002264 0.9673 68.635 142.8697 19.5732 18.7575 19.98 002277 1.3561 45.3962 75.6168 44.4275 62.6644 17.01 000861 1.14 65.3274 201.7301 21.8301 72.9039 20.35 002419 1.3538 54.0314 43.2128 17.6622 11.8946 5.09 000516 0.9526 59.3387 65.7971 19.4052 30.0738 14.69 002187 1.0129 48.6491 63.824 28.5704 26.1524 14.95 002561 3.7229 16.2211 11.8655 18.7297 -2.0984 7.1。
2、原数据1.1 样本聚类(Q 聚类)聚类表群集组合 首次出现阶群集阶群集 1 群集 2 系数 群集 1 群集 2 下一阶1 5 7 .855 0 0 32 11 12 1.379 0 0 73 2 5 1.772 0 1 54 10 14 1.776 0 0 75 2 6 2.451 3 0 86 8 13 2.772 0 0 107 10 11 4.322 4 2 128 1 2 4.557 0 5 129 3 4 4.895 0 0 1310 8 15 5.500 6 0 1111 8 9 7.740 10 0 1312 1 10 8.314 8 7 1413 3 8 12.790 9 11 1414 1 3 16.650 12 13 0通过系数做出其散点图群集成员案例 5 群集 4 群集 3 群集1:Case 1 1 1 12:Case 2 1 1 13:Case 3 2 2 24:Case 4 2 2 25:Case 5 1 1 16:Case 6 1 1 1。
3、实用标准文档文案大全SPSS 数据案例分析目录一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 21.1 构建研究模型 21.2 研究变量及定义 21.3 研究假设 31.4 变量操作化定义 31.5 问卷设计 3二实证研究 52.1 基础数据分析 52.2 频数分布及相关统计量 52.3 相关分析 72.4 回归分析 82.5 假设检验 .10实用标准文档文案大全一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建1.1 构建研究模型我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响,在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量,通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之。
4、企业管理对居民消费率影响因素的探究-以湖北省为例改革开放以来, 我国经济 始终保持着高速增长的趋势, 三十多年间综合国力得到显著增强, 但我国居民消 费率一直偏低, 甚至一直有下降的 趋势。居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,进而会影响我国经济的长期健康发展。本模型以湖北省1995年-2010 年数据为例,探究各因素对居民消费率的影响及多元关系。(注:计算我国居民的消费率,用居民的人均消费除以人均GDP, 得到居民的消费率)。通常来说,影响居民消费率的因素是多方面的,如:居民总收入,人均GDP ,人口结构状况 1(儿童抚养系。
5、多元回归分析在大多数的实际问题中,影响因变量的因素不是一个而是多个,我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量 y 与各自变量 xj(j=1,2,3,n)之间的多元线性回归模型:其中:b0 是回归常数;bk( k=1,2,3,n)是回归参数;e 是随机误差。多元回归在病虫预报中的应用实例:某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下 4 个预报因子;x1 为最多连续 10 天诱蛾量(头);x2 为 4 月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块);x3 为 4 月中旬降水量( 毫米),x4 为 4 月中旬雨日(天);预报一代粘虫幼虫发生量 y(头/m2)。分级别数值列成表 2-1。 预。
6、SPSS保险业案例分析键入作者姓名保险业案例分析按照我国目前保险业的惯例,对于财产保险公司,可以用 5 个变量来描述其保险业务情况:保费收入、储金、赔案件数、赔款支出和未决赔款。其中,保费收入和赔款支出按保险标的特点分别又分为 9 个组成部分。因此,通过对我国各个财产保险公司的基本情况进行各种分析,一方面找出构成财产保险公司基本特征的各变量之间的内在联系,另一方面找出各财产保险公司的共同特征或相异之处也就显得尤为重要。为了找出构成财产保险公司基本特征的各变量之间的内在联系以及找出各财产保险公司的共同特征或。
7、SPSS 进行联合分析的案例作者: 畅享网2005-7-21 16:58:03【我要评论 】大中小本文关键字: 转贴文档 一个经典的联合分析案例 SPSS 公司 Green and Wind 公司对推出一种新的地毯和室内装璜去污剂感兴趣。技术人员开发了一种新产品来处理顽固的污点。管理人员确定了五种相信会影响消费者偏好的属性:包装设计(Package Design) 、品牌名称(Brand Name)、价格(Price)、优秀家用品奖章(Good Housekeeping seal of approval)和返款保证(Meney-back guarantee) 。 三种包装设计在考虑中,表示为包装设计 A、B 和 C。 三种品牌名称在考虑中。两。
8、多元回归分析 在大多数的实际问题中 影响因变量的因素不是一个而是多个 我们称这类回问题为多元回归分析 可以建立因变量y与各自变量xj j 1 2 3 n 之间的多元线性回归模型 其中 b0是回归常数 bk k 1 2 3 n 是回归参数 e是随机误差 多元回归在病虫预报中的应用实例 某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子 x1为最多连续10天诱蛾量 头 x2为4月上 中旬百束小谷草把累。
9、六、 聚类 分析 ( 一)概述 1.聚类 分析 的目的 根据 已知数据,计算 样本或者 变量之间亲疏关系的统计量 (距离 或相关系数) 。根据 某种准则 ( 最短距离法 、最长距离法 、 中间距离法、重心法) , 使同一类内的差别较小,而类与类之间的差别较大,最初达到的就是将样本或 变量 分成若干类。 2.聚类分析 的分类 划分标准 名称 概述 优缺点 分类 的对象 Q-型 聚类 对 样本进行分类 R-型 聚类 对 变量进行分类 分类 的原理 系统 聚类 将一定数量 的样本或指标看成一类,根据亲疏程度,将亲疏程度最高的合并,然后考虑合并后的类与其它。
10、SPSS第二次作业方差分析1、 案例背景 :在一些大型考试中,为了保证结果的准确和一致性,通常针对一些主观题,都采取由多个老师共同评审的办法。在评分过程中,老师对学生的信息不可见,同时也无法看到其他评分,保证了结果的公正性。然而也有特殊情况的发生,导致了成绩的不稳定,这就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。2、 案例所需资料及数据的获取方式和表述,变量的含义以及类型 :所需资料:抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分;获取方式:让一组学生前后参加四次考试,由三位教师进行批改后收集数据。
11、葡萄酒评价问题,报告人:张丽丽 组内成员:张莉 刘哲 梁晓芳 袁东 丁朋朋 朱美壮 肖志文 张丽丽 刘双庆 渠源,基本流程:,一.问题简介及数据 二.前期处理及分析方法 三.结果总结,一.问题简介及数据,2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 对于葡萄酒,聘请两组,共20名品酒师对28组白葡萄酒样本进行品尝,并且对其外观、香气、口感等方面进行评分。 并且提供了葡萄及葡萄酒的理化指标相关数据。,问题一,针对其评分结果判断两组评酒员的评价结果有无显著性差异,并且哪一组结果更可信? 问题二,根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对。
12、1相关分析一、两个变量的相关分析:Bivariate1相关系数的含义相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量,通常用 r 表示。相关系数的取值范围在-1 和+1 之间,即:1r 1。计算结果,若 r 为正,则表明两变量为正相关;若 r 为负,则表明两变量为负相关。相关系数 r 的数值越接近于 1(1 或+1) ,表示相关系数越强;越接近于0,表示相关系数越弱。如果 r=1 或1,则表示两个现象完全直线性相关。如果=0,则表示两个现象完全不相关(不是直线相关) 。 ,称为微弱相关、 ,称为低度相关。
13、1关于某公司 474 名职工综合状况的统计分析报告一、 数据介绍:本次分析的数据为某公司 474 名职工状况统计表,其中共包含十一变量,分别是:id(职工编号) ,gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度) ,jobcat(职务等级) ,salbegin(起始工资) ,salary(现工资) ,jobtime(本单位工作经历),prevexp(以前工作经历),minority(民族类型),age(年龄)。通过运用 spss 统计软件,对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。二。
14、回归分析实验内容:基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析【研究目的】居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。影响各地区居民消费支出的因素很多,例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。 为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的经济模型去研究。【模型设定】我们研究的对象是各地区居民消费的差异。由于各地区的城市与农村人口比。
15、例 11-1下表资料为 25 名健康人的 7 项生化检验结果,7 项生化检验指标依次命名为 X1 至 X7,请对该资料进行因子分析。X1 X2 X3 X4 X5 X6 X73.768.596.227.579.035.513.278.749.649.738.597.124.695.511.665.909.848.394.947.233.664.996.147.287.083.980.627.009.491.332.985.493.011.341.615.769.274.924.382.300.541.344.527.072.591.300.443.311.031.001.173.682.171.271.571.551.512.541.031.775.2810.029.8412.6611.766.923.3611.6813.579.879.179.725.985.812.808.8413.6010.056.687.799.777.502.171.794.545.337.633.5313.139.877。
16、1SPSS 上机实验案例分析练习一:下表为 10 个人对两个不同的问题作出的回答(回答为“Yes”或“No”)后得到的数据,利用 SPSS 为该数据创建频数分布表。sample1 sample2 genderNo Yes 女Yes No 女No Yes 女No No 女No No 女Yes Yes 男Yes Yes 男Yes Yes 男No Yes 男No Yes 男练习二: 某百货公司连续 40 天的商品销售额(单位:万元)如下:41 25 29 47 38 34 30 38 43 40 46 36 45 37 37 36 45 43 33 44 35 28 46 34 30 37 44 26 38 44 42 36 37 37 49 39 42 32 36 35 根据上面的数据进行适当分组,编制频数分布表。练习三:某行业管理局。
17、SPSS 数据案例分析目录一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 .21.1 构建研究模型 21.2 研究变量及定义 .21.3 研究假设 31.4 变量操作化定义 .31.5 问卷设计 3二实证研究 52.1 基础数据分析 52.2 频数分布及相关统计量 .52.3 相关分析 72.4 回归分析 82.5 假设检验 10一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建1.1 构建研究模型我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响,在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量,通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此,目前手机 APP 广。
18、某道路弯道处 53 车辆减速前观测到的车辆运行速度,试检验车辆运行速度是否服从正态分布。这道题目的解答可以先通过绘制样本数据的直方图、P-P 图和 Q-Q 图坐车粗略判断,然后利用非参数检验的方法中的单样本 K-S 检验精确实现。一、初步判断1.1 绘制直方图(1)操作步骤在 SPSS 软件中的操作步骤如图所示。(2 )输出结果通过观察速度的直方图及其与正态曲线的对比,直观上可以看到速度的直方图与正太去线除了最大值外,整体趋势与正态曲线较吻合,说明弯道处车辆减速前的运行速度有可能符合正态分布。1.2 绘制 P-P 图(1)操作步骤在 SP。
19、某道路弯道处 53 车辆减速前观测到的车辆运行速度,试检验车辆运行速度是否服从正态分布。这道题目的解答可以先通过绘制样本数据的直方图、P-P 图和 Q-Q 图坐车粗略判断,然后利用非参数检验的方法中的单样本 K-S 检验精确实现。一、初步判断1.1 绘制直方图(1)操作步骤在 SPSS 软件中的操作步骤如图所示。(2 )输出结果通过观察速度的直方图及其与正态曲线的对比,直观上可以看到速度的直方图与正太去线除了最大值外,整体趋势与正态曲线较吻合,说明弯道处车辆减速前的运行速度有可能符合正态分布。1.2 绘制 P-P 图(1)操作步骤在 SP。
20、1 某班共有28个学生 其中女生14人 男生14人 下表为某次语文测验的成绩 请用描述统计方法分析女生成绩好 还是男生成绩好 女生成绩 男生成绩 76 00 71 00 60 00 72 00 84 00 74 00 65 00 66 00 61 00 76 00 77 00 43 00 67 00 82 00 71 00 76 00 79 00 79 00 70 00 60 00 54 00 7。