交叉分组下的频数分析参数检验线性回归分析时间序列分析和预测

摘要：随着大数据时代的到来，对数据进行处理和分析能力将成为我们的必备技能。本文将归纳统计软件spss在统计学中的应用，主要涉及常用的四个方面，其中包括spss基本统计分析、参数检验、线性回归分析和时间序列分析。基本统计分析包括频数分析、描述统计量和交叉组分组下的频数分析。参数检验主要介绍单样本t检验和两独立样本t检验。线性回归分析主要解决数据的建模和显著性检验。时间序列分析包括时间序列的分解和预测。并对每个应用进行举例分析。94933

毕业论文关键词：基本统计分析，参数检验，线性回归分析，时间序列分析

Abstract：With the development of Big Date,it is important for us to analyse large quantities of date。This article will use spss to handle datum by four means,including basic statistics、parameter test、linear regression and time series analysis and prediction。Basic statistics contains frequency distribution 、the description of statistics and frequency analysis of cross group。 Parameter test comprises of one sample t-test and two independent samples t-test。Linear regression will introduce the process of how to establish regression equation and significance test 。Finally,this issue will ues the example of turnover of Alibaba to carry out time series analysis and prediction。

Keywords：basic statistics, parameter test, linear regression, time series analysis and prediction

1 前言 4

2 spss基本统计分析3

2。1 频数分析3

2。2 描述统计量3

2。3 交叉分组下的频数分析3

2。4 应用实例 3

3 参数检验 6

3。1 单样本t检验样 6

3。2 应用实例 6

3。3 两独立样本t检验 7

3。4 应用实例7

4 线性回归分析 8

4。1一元线性回归 8

4。2 多元线性回归 8

4。3 显著性检验 8

4。4 回归方程预测10

4。5 应用实例 10

5 时间序列分析和预测15

5。1 时间序列及其分解15

5。2时间序列预测 15

5。3应用实例15

结论19

参考文献20

1 前言

近年来，统计学在国内发展的如火如荼，它通过对所掌握的数据进行分析和处理，来推测观测对象的本质，并且对未来做出合理的预测。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。现实生活中，我们经常会遇到一些复杂和无用的数据，依靠人工计算是不切实际的。因此，计算机软件的辅助分析就显得尤为重要，而spss软件在统计学的学习和实践中占据着重要地位。SPSS是世界上最早的统计分析软件，其具有完整的数据输入、编辑、统计分析、图形制作等功能，操作简便，设计也十分人性化[1]。本篇文章将介绍spss在统计学中的应用，主要包括基本统计分析、参数检验、线性回归分析和时间序列分析。

2 spss基本统计分析论文网

spss的基本统计分析主要包括单个变量的频数分析，计算单个变量的统计量和多个变量交叉分组下的频数分析。

2。1 频数分析

基本统计分析的第一步通常是单个变量的频数分析，通过频数分析了解变量的取值情况，从而对数据的整体特征有初步的了解。spss中的频数分析表包含了频数、百分比、有效百分比、累计百分比。

⑴频数:变量值落在某区间的次数。

⑵百分比：频数占总体样本的百分比。

⑶有效百分比：各频数占有效总体的百分比。（其中有效样本量=总体样本量-缺失样本量）交叉分组下的频数分析参数检验线性回归分析时间序列分析和预测:http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_203065.html