图书介绍
SPSS统计分析与数据挖掘 第3版【2025|PDF下载-Epub版本|mobi电子书|kindle百度云盘下载】
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- 谢龙汉,蔡思祺编著 著
- 出版社: 北京:电子工业出版社
- ISBN:9787121329074
- 出版时间:2017
- 标注页数:495页
- 文件大小:77MB
- 文件页数:242页
- 主题词:统计分析-统计程序
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图书目录
第1章 SPSS软件概述1
1.1SPSS简介1
1.2SPSS操作入门2
1.2.1软件安装、启动及退出3
1.2.2操作环境4
1.2.3系统参数的设置7
1.3SPSS的帮助系统15
第2章 SPSS数据挖掘系统17
2.1数据挖掘概述17
2.1.1数据挖掘的含义17
2.1.2数据挖掘与OLAP18
2.1.3数据挖掘和统计学18
2.1.4数据挖掘的目的19
2.1.5数据挖掘应用19
2.1.6数据挖掘流程19
2.2成功的数据挖掘20
2.2.1CRISP-DM方法论21
2.2.2选择数据挖掘工具25
2.2.3SPSS数据挖掘26
2.3SPSS数据挖掘的过程29
2.3.1商业理解29
2.3.2数据理解29
2.3.3数据准备29
2.3.4数据模型30
2.3.5评估30
2.3.6部署31
第3章 数据文件、变量与函数33
3.1SPSS的变量类型33
3.1.1数据的输入34
3.1.2变量的编辑35
3.2数据文件的打开和保存36
3.2.1打开SPSS数据文件37
3.2.2打开其他格式的数据文件37
3.2.3数据文件保存38
3.3SPSS函数38
3.3.1算术函数39
3.3.2统计函数39
3.3.3逻辑函数40
3.3.4日期和时间函数40
3.3.5随机变量函数42
3.3.6反分布函数43
3.3.7累计分布函数44
3.3.8缺失值函数46
3.3.9字符串函数47
第4章 数据预处理49
4.1数据文件的整理49
4.1.1个案排序(Sort Case)过程50
4.1.2转置(Transpose)过程50
4.1.3合并文件(Merge File)过程51
4.1.4汇总(Aggregate)过程53
4.1.5拆分文件(Split File)过程55
4.1.6选择个案(Select Cases)过程55
4.1.7个案加权(Weight Cases)过程56
4.2数据变量的变换和计算56
4.2.1计算变量(Compute Variables)过程57
4.2.2计数(Count)过程59
4.2.3重新编码(Recode)过程60
4.2.4个案排秩(Rank Cases)过程61
4.2.5自动重新编码(Automatic Recode)过程63
第5章 基本统计分析65
5.1基本概念65
5.1.1基本的统计概念65
5.1.2描述性统计分析67
5.2频率分析68
5.2.1频率分析过程的操作界面68
5.2.2实例分析70
5.3描述性统计分析过程72
5.3.1描述性统计分析过程参数设置72
5.3.2实例分析72
5.4数据探索性分析过程74
5.4.1数据探索性分析过程参数设置74
5.4.2实例分析75
5.5交叉表分析过程78
5.5.1交叉表过程的参数设置78
5.5.2实例分析81
第6章 参数检验84
6.1参数估计和假设检验概述84
6.1.1参数估计84
6.1.2假设检验87
6.2平均值(Means)过程92
6.2.1SPSS的平均值过程参数的设置92
6.2.2平均值过程实例93
6.3单样本t检验94
6.3.1单样本t检验过程的参数设置94
6.3.2实例分析95
6.4独立样本t检验97
6.4.1独立样本t检验过程的参数设置97
6.4.2实例分析98
6.5成对样本t检验100
6.5.1成对样本t检验过程的参数设置100
6.5.2实例分析100
第7章 基本图形的绘制103
7.1统计图概述103
7.2条形图104
7.3折线图108
7.4面积图110
7.5饼图111
7.5.1饼图参数设置111
7.5.2实例分析112
7.6高低图113
7.7质量控制图114
7.8箱图119
7.8.1箱图参数设置119
7.8.2实例分析120
7.9散点图121
7.9.1散点图参数设置122
7.9.2实例分析122
7.10直方图124
7.11P-P图和Q-Q图124
7.12时间序列图126
7.12.1时间序列图参数设置126
7.12.2实例分析130
第8章 非参数检验133
8.1非参数检验概述133
8.2X2检验134
8.2.1X2检验的参数设置135
8.2.2X2检验实例分析137
8.3二项分布检验139
8.3.1二项分布检验的参数设置139
8.3.2实例分析139
8.4游程检验141
8.4.1游程检验的参数设置142
8.4.2实例分析142
8.5单样本K-S检验144
8.5.1单样本K-S检验的参数设置144
8.5.2实例分析145
8.6两个独立样本分布位置检验147
8.6.1两个独立样本分布位置检验的参数设置148
8.6.2实例分析148
8.7多个独立样本分布位置检验150
8.7.1多个独立样本分布位置检验的参数设置150
8.7.2实例分析151
8.8两个相关样本分布位置检验153
8.8.1两个相关样本分布位置检验的参数设置153
8.8.2实例分析154
8.9多个相关样本分布位置检验155
8.9.1多个相关样本分布位置检验的参数设置156
8.9.2实例分析156
第9章 方差分析159
9.1方差分析的基本原理159
9.1.1自由度与平方和分解160
9.1.2F检验162
9.1.3多重比较163
9.2单因素ANOVA检验164
9.2.1单因素ANOVA检验步骤165
9.2.2判断与结论166
9.2.3单因素ANOVA检验过程的参数设置167
9.2.4实例分析169
9.3多因素方差分析170
9.3.1只考虑主效应的多因素方差分析171
9.3.2存在交互效应的多因素方差分析173
9.3.3单变量过程参数设置175
9.3.4实例分析179
9.4协方差分析183
9.4.1协方差分析概述183
9.4.2实例分析184
第10章 回归分析187
10.1线性回归187
10.1.1线性回归模型188
10.1.2最小二乘估计188
10.1.3回归方程的显著性检验189
10.1.4预测问题191
10.1.5SPSS线性回归分析设置192
10.1.6回归分析模型的实例分析196
10.2非线性回归199
10.2.1非线性回归分析的基本原理200
10.2.2非线性回归参数设置200
10.2.3实例分析203
10.3Logistic回归205
10.3.1Logistic回归模型概述206
10.3.2二元Logistic回归模型参数设置207
10.3.3实例分析210
第11章 相关分析215
11.1相关分析概述215
11.1.1相关关系215
11.1.2相关图形和相关系数216
11.1.3SPSS的相关分析功能简介218
11.2双变量(Bivariate)过程218
11.2.1双变量相关分析简介218
11.2.2双变量过程的参数设置220
11.2.3实例分析222
11.3偏相关(Partial)过程224
11.3.1偏相关过程的参数设置224
11.3.2实例分析225
11.4Distances(距离)过程227
11.4.1Distances过程的距离分析参数设置227
11.4.2实例分析230
第12章 聚类分析232
12.1聚类分析的原理232
12.1.1一般原理233
12.1.2聚类分析步骤236
12.1.3系统聚类方法237
12.2快速样本聚类过程240
12.2.1快速聚类简介240
12.2.2SPSS快速聚类的设置240
12.2.3实例分析242
12.3系统聚类过程246
12.3.1系统聚类简介246
12.3.2SPSS系统聚类设置246
12.3.3实例分析249
12.4二阶聚类分析252
12.4.1二阶聚类简介252
12.4.2SPSS二阶聚类的设置253
12.4.3实例分析254
第13章 判别分析257
13.1判别分析的基本原理257
13.1.1判别分析简介257
13.1.2判别分析的数学模型与判别方法258
13.2一般判别分析265
13.2.1一般判别分析的参数设置265
13.2.2实例分析267
13.3逐步判别分析272
13.3.1逐步判别的参数设置272
13.3.2实例分析273
第14章 因子分析279
14.1因子分析简介279
14.1.1因子分析的基本原理280
14.1.2因子分析的基本步骤和过程282
14.2SPSS因子分析283
14.2.1SPSS因子分析的参数设置283
14.2.2实例分析286
第15章 对应分析291
15.1对应分析的基本原理291
15.2对应分析293
15.2.1对应分析过程的参数设置293
15.2.2实例分析296
15.3最优标度过程299
15.3.1最优标度过程的参数设置299
15.3.2实例分析306
第16章 可靠性和多维标度分析310
16.1可靠性分析310
16.1.1可靠性分析的基本原理310
16.1.2可靠性分析的参数设置312
16.1.3实例分析314
16.2多维标度分析316
16.2.1多维标度分析简介316
16.2.2多维标度过程的参数设置317
16.2.3实例分析320
第17章 生存分析323
17.1生存分析简介323
17.1.1生存分析的基本概念323
17.1.2生存资料的特点325
17.1.3生存分析方法326
17.1.4SPSS中的生存分析过程326
17.2寿命表(Life Tables)过程327
17.2.1寿命表分析过程的参数设置327
17.2.2实例分析328
17.3Kaplan-Meier分析332
17.3.1Kaplan-Meier分析过程的参数设置332
17.3.2实例分析334
17.4Cox模型回归分析337
17.4.1Cox回归模型337
17.4.2Cox模型分析过程的参数设置339
17.4.3实例分析343
第18章 对数线性模型348
18.1对数线性模型概述348
18.2常规模型(General)过程349
18.2.1常规模型分析过程的参数设置349
18.2.2实例分析351
18.3分对数(Logit)过程354
18.3.1分对数分析过程的参数设置354
18.3.2实例分析357
18.4选择模型(Model Selection)过程360
18.4.1选择模型分析过程的参数设置360
18.4.2实例分析362
第19章 时间序列分析365
19.1时间序列概述365
19.1.1时间序列的组成部分365
19.1.2时间序列的数学模型366
19.1.3时间序列的分析步骤368
19.1.4SPSS时间序列分析功能368
19.2时间序列数据的预处理375
19.2.1缺失值替换375
19.2.2定义时间变量376
19.2.3时间序列预测的平稳化376
19.3指数平滑模型过程377
19.3.1指数平滑的基本原理377
19.3.2指数平滑模型分析过程的参数设置380
19.3.3实例分析381
19.4ARIMA模型386
19.4.1ARIMA模型的基本原理386
19.4.2ARIMA模型分析过程的参数设置389
19.4.3实例分析390
19.5季节性分解模型394
19.5.1季节性分解模型分析过程的参数设置394
19.5.2实例分析395
第20章 缺失值分析399
20.1缺失值理论概述399
20.1.1数据缺失方式400
20.1.2缺失值处理方法400
20.2SPSS缺失值分析404
20.2.1缺失值分析过程的参数设置404
20.2.2实例分析408
第21章 决策树模型414
21.1决策树模型概述414
21.1.1CHAID算法416
21.1.2Exhaustive CHAID算法417
21.1.3CRT算法417
21.1.4QUEST算法418
21.2决策树的参数设置418
21.2.1变量设置418
21.2.2类别(Categories)设置419
21.2.3输出(Output)设置420
21.2.4验证(Validation)设置422
21.2.5保存(Save)设置423
21.2.6条件(Criteria)设置424
21.2.7CHAID算法设置425
21.2.8CRT算法设置425
21.2.9QUEST算法设置426
21.2.10修剪(Pruning)设置426
21.2.11替代变量(Surrogates)设置427
21.2.12选项(Options)设置427
21.2.13错误分类成本设置428
21.2.14利润(Profits)设置428
21.2.15先验概率(Prior Probabilities)设置429
21.2.16实例分析430
21.2.17模型建立430
21.2.18模型评估432
第22章 神经网络439
22.1神经网络概述439
22.1.1历史及现状440
22.1.2神经网络特点441
22.1.3神经元模型442
22.1.4神经网络模型443
22.1.5神经网络的学习规则443
22.1.6SPSS神经网络模型444
22.2SPSS神经网络模型的设置447
22.2.1多层感知器(MLP)分析过程的参数设置447
22.2.2径向基函数(RBF)分析过程的参数设置454
22.3实例分析456
22.3.1参数设置457
22.3.2结果分析459
第23章 信用风险分析464
23.1信用风险概述464
23.1.1信用风险基本概念464
23.1.2信用风险度量方法465
23.1.3SPSS中信用风险分析模块468
23.2实例分析468
23.2.1二元Logistic分析过程468
23.2.2决策树分析过程474
23.2.3判别式分析过程479
第24章 SPSS在社会经济综合评价中的应用484
24.1沿海省市经济综合指标的主成分分析484
24.2中国内地城镇居民消费结构的聚类分析488
24.3我国内地可支配收入和消费性支出之间的回归分析492
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