目 錄
第1章 對數(shù)線性模型及其他回歸分析1
1.1　加權(quán)回歸1
1.1.1 加權(quán)回歸的概念1
1.1.2 加權(quán)回歸過程2
1.1.3 加權(quán)回歸分析實(shí)例3
1.2　兩階最小二乘法5
1.2.1 兩階最小二乘法的概念5
1.2.2 兩階最小二乘法過程7
1.2.3 兩階最小二乘法分析實(shí)例8
1.3　最優(yōu)尺度回歸10
1.3.1 最優(yōu)尺度回歸的概念10
1.3.2 最優(yōu)尺度回歸過程20
1.3.3 最優(yōu)尺度回歸分析實(shí)例28
1.4　對數(shù)線性模型31
1.4.1 對數(shù)線性模型的概念31
1.4.2 一般對數(shù)線性回歸分析34
1.4.3 Logit對數(shù)線性回歸分析42
1.4.4 選擇模型對數(shù)線性回歸分析49
1.5　分位數(shù)回歸57
1.5.1 分位數(shù)回歸分析概述57
1.5.2 分位數(shù)回歸過程57
1.5.3 分位數(shù)回歸分析實(shí)例64
習(xí)題167
第2章 非參數(shù)檢驗(yàn)68
2.1　卡方檢驗(yàn)69
2.1.1 卡方檢驗(yàn)的基本概念69
2.1.2 卡方檢驗(yàn)過程69
2.1.3 卡方檢驗(yàn)分析實(shí)例71
2.2　二項(xiàng)分布檢驗(yàn)73
2.2.1 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的基本概念與操作73
2.2.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)分析實(shí)例74
2.3　游程檢驗(yàn)75
2.3.1 游程檢驗(yàn)的基本概念75
2.3.2 游程檢驗(yàn)過程76
2.3.3 游程檢驗(yàn)分析實(shí)例76
2.4　一個(gè)樣本的柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫檢驗(yàn)77
2.4.1 一個(gè)樣本的柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫檢驗(yàn)的基本概念77
2.4.2 一個(gè)樣本的柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫檢驗(yàn)過程78
2.4.3 一個(gè)樣本的柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫檢驗(yàn)分析實(shí)例78
2.5　兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)79
2.5.1 兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的用途與基本操作79
2.5.2 兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)分析實(shí)例83
2.6　多個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)84
2.6.1 多個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的用途與操作84
2.6.2 多個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)分析實(shí)例86
2.7　兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)87
2.7.1 兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)的用途與操作87
2.7.2 兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)分析實(shí)例89
2.8　多個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)90
2.8.1 多個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)的用途與操作90
2.8.2 多個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)分析實(shí)例91
2.9　新版非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的界面及其使用方法92
2.9.1 單樣本檢驗(yàn)92
2.9.2 獨(dú)立樣本檢驗(yàn)100
2.9.3 相關(guān)樣本檢驗(yàn)106
習(xí)題2113
第3章 聚類分析與判別分析114
3.1　聚類分析、判別分析及其分析過程114
3.1.1 聚類分析114
3.1.2 判別分析115
3.2　兩步聚類115
3.2.1 兩步聚類的概述及有關(guān)術(shù)語115
3.2.2 兩步聚類過程117
3.2.3 兩步聚類分析實(shí)例120
3.3　快速聚類122
3.3.1 快速聚類概述122
3.3.2 快速聚類過程123
3.3.3 快速聚類分析實(shí)例125
3.4　系統(tǒng)聚類129
3.4.1 系統(tǒng)聚類概述129
3.4.2 系統(tǒng)聚類過程130
3.4.3 樣品聚類分析實(shí)例136
3.4.4 變量聚類概述143
3.4.5 變量聚類分析實(shí)例143
3.5　判別分析147
3.5.1 判別分析概述147
3.5.2 判別分析過程149
3.5.3 判別分析實(shí)例154
3.5.4 逐步判別分析161
3.6　ROC曲線167
3.6.1 ROC曲線的基本原理167
3.6.2 ROC曲線的基本過程168
3.6.3 ROC曲線實(shí)例169
3.7　ROC分析171
3.7.1 ROC分析概述171
3.7.2 ROC分析過程171
3.7.3 ROC分析實(shí)例173
習(xí)題3175
第4章 因子分析與對應(yīng)分析176
4.1　主成分分析與因子分析176
4.1.1 主成分分析與因子分析概述176
4.1.2 因子分析過程181
4.1.3 因子分析實(shí)例187
4.1.4 利用因子得分進(jìn)行聚類190
4.1.5 市場研究中的顧客偏好分析194
4.2　對應(yīng)分析197
4.2.1 對應(yīng)分析概述197
4.2.2 對應(yīng)分析過程198
4.2.3 對應(yīng)分析實(shí)例202
習(xí)題4204
第5章 信度分析與多維尺度分析205
5.1　信度分析205
5.1.1 信度分析的概念205
5.1.2 信度分析過程208
5.1.3 信度分析實(shí)例211
5.2　多維尺度分析212
5.2.1 多維尺度分析的功能與數(shù)據(jù)要求212
5.2.2 多維尺度分析過程212
5.2.3 多維尺度分析實(shí)例215
習(xí)題5217
第6章 結(jié)合分析218
6.1　結(jié)合分析概述218
6.2　正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)219
6.2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)中的問題219
6.2.2 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的思路219
6.2.3 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)過程221
6.2.4 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)例223
6.2.5 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)過程語句225
6.3　試驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果的打印231
6.3.1 設(shè)計(jì)結(jié)果打印過程231
6.3.2 打印調(diào)查用卡片實(shí)例232
6.3.3 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)打印過程語句233
6.4　結(jié)合分析語句與實(shí)例234
6.4.1 結(jié)合分析語句235
6.4.2 結(jié)合分析語句實(shí)例239
6.5　結(jié)合分析實(shí)例243
6.5.1 課題分析與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)243
6.5.2 調(diào)查準(zhǔn)備與調(diào)查245
6.5.3 結(jié)合分析編程與結(jié)果分析247
習(xí)題6251
第7章 時(shí)間序列分析252
7.1 時(shí)間序列的建立和平穩(wěn)化253
7.1.1 缺失值數(shù)據(jù)的替換253
7.1.2 建立時(shí)間序列新變量254
7.2 序列圖257
7.2.1 序列圖過程257
7.2.2 序列圖應(yīng)用實(shí)例259
7.3 建立時(shí)間序列模型260
7.3.1 指數(shù)平滑與ARIMA模型概述261
7.3.2 選擇分析變量273
7.3.3 選擇統(tǒng)計(jì)量280
7.3.4 圖表282
7.3.5 輸出項(xiàng)目的過濾283
7.3.6 保存新變量284
7.3.7 建模的其他選項(xiàng)285
7.3.8 時(shí)間序列分析實(shí)例286
7.4 應(yīng)用傳統(tǒng)模型290
7.4.1 應(yīng)用時(shí)間序列模型過程290
7.4.2 應(yīng)用時(shí)間序列模型分析實(shí)例291
7.5 自相關(guān)292
7.5.1 自相關(guān)系數(shù)與偏自相關(guān)系數(shù)的計(jì)算292
7.5.2 自相關(guān)圖294
7.5.3 自相關(guān)分析過程295
7.5.4 自相關(guān)分析實(shí)例296
7.6 季節(jié)性分解法298
7.6.1 季節(jié)性分解法模型298
7.6.2 季節(jié)性分解法分析過程300
7.6.3 季節(jié)性分解法分析實(shí)例301
7.7 頻譜分析302
7.7.1 頻譜分析概述302
7.7.2 頻譜分析過程305
7.7.3 頻譜分析實(shí)例306
7.8 互相關(guān)307
7.8.1 互相關(guān)概述307
7.8.2 互相關(guān)過程308
7.8.3 互相關(guān)實(shí)例309
習(xí)題7310
第8章 生存分析311
8.1 生存分析概述311
8.1.1 生存分析與生存數(shù)據(jù)311
8.1.2 生存時(shí)間函數(shù)312
8.1.3 Kaplan-Meier法312
8.1.4 Cox回歸模型313
8.1.5 Cox依時(shí)協(xié)變量回歸模型313
8.2 壽命表分析314
8.2.1 壽命表分析概述314
8.2.2 壽命表分析過程314
8.2.3 壽命表分析實(shí)例316
8.3 Kaplan-Meier分析319
8.3.1 Kaplan-Meier分析概述319
8.3.2 Kaplan-Meier分析過程319
8.3.3 Kaplan-Meier分析實(shí)例322
8.4 Cox回歸分析323
8.4.1 Cox回歸分析概述323
8.4.2 Cox回歸分析過程324
8.4.3 Cox回歸分析實(shí)例329
8.5 Cox依時(shí)協(xié)變量回歸分析331
8.5.1 Cox依時(shí)協(xié)變量回歸分析過程331
8.5.2 Cox依時(shí)協(xié)變量回歸分析實(shí)例333
習(xí)題8336
第9章 生成統(tǒng)計(jì)圖337
9.1 概述337
9.2 條形圖和三維條形圖337
9.2.1 選擇圖類型338
9.2.2 簡單條形圖338
9.2.3 復(fù)式條形圖341
9.2.4 堆積條形圖342
9.2.5 三維條形圖343
9.3 線圖、面積圖、盤高-盤低圖和餅圖344
9.3.1 選擇圖形類型344
9.3.2 堆積面積圖345
9.3.3 多線折線圖346
9.3.4 垂直線圖346
9.3.5 簡單盤高-盤低-收盤圖347
9.3.6 簇狀盤高-盤低-收盤圖348
9.3.7 簡單范圍條形圖349
9.3.8 差別面積圖350
9.3.9 餅圖351
9.4 箱圖和誤差條形圖352
9.4.1 選擇箱圖和誤差條形圖類型352
9.4.2 簡單箱圖352
9.4.3 復(fù)式箱圖353
9.4.4 簡單誤差條形圖353
9.4.5 復(fù)式誤差條形圖354
9.5 散點(diǎn)圖355
9.5.1 選擇散點(diǎn)圖模式355
9.5.2 簡單散點(diǎn)圖355
9.5.3 重疊散點(diǎn)圖356
9.5.4 矩陣散點(diǎn)圖357
9.5.5 簡單點(diǎn)圖358
9.6 直方圖359
9.7 帕累托圖360
9.7.1 選擇帕累托圖類型360
9.7.2 簡單帕累托圖360
9.7.3 堆積帕累托圖362
9.8 控制圖363
9.8.1 選擇控制圖類型363
9.8.2 平均值控制圖、極差控制圖、標(biāo)準(zhǔn)差控制圖364
9.8.3 單值控制圖和移動極差控制圖366
9.8.4 不合格品率控制圖和不合格品數(shù)控制圖367
9.8.5 缺陷數(shù)控制圖和單位缺陷數(shù)控制圖369
習(xí)題9370
第10章 編輯統(tǒng)計(jì)圖371
10.1 認(rèn)識圖形組成371
10.2 編輯平面統(tǒng)計(jì)圖372
10.2.1 圖形編輯途徑和操作372
10.2.2 改變圖形構(gòu)成373
10.2.3 圖形與文字修飾380
10.2.4 坐標(biāo)軸的編輯382
10.2.5 圖形的修飾385
10.2.6 圖內(nèi)線條的編輯386
10.2.7 餅圖編輯388
10.2.8 散點(diǎn)圖的編輯390
10.2.9 文件管理394
習(xí)題10395
第11章 貝葉斯推斷396
11.1 貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷概述396
11.1.1 貝葉斯公式396
11.1.2 貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)396
11.1.3 貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷中用到一些基本術(shù)語397
11.1.4 貝葉斯統(tǒng)計(jì)決策中用到一些基本術(shù)語399
11.1.5 幾種常見先驗(yàn)條件下的后驗(yàn)分布399
11.1.6 “貝葉斯統(tǒng)計(jì)信息”菜單項(xiàng)涉及過程與SPSS其他過程的聯(lián)系與
區(qū)別400
11.2 貝葉斯單樣本正態(tài)分布推斷分析401
11.2.1 貝葉斯單樣本正態(tài)分布推斷分析過程402
11.2.2 貝葉斯單樣本正態(tài)分布分析實(shí)例405
11.3 貝葉斯單樣本二項(xiàng)分布推斷分析407
11.3.1 貝葉斯單樣本二項(xiàng)分布推斷分析過程407
11.3.2 貝葉斯單樣本二項(xiàng)分布推斷分析實(shí)例409