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文檔簡介
1、江蘇大學(xué)(dxu)京江學(xué)院課 程 設(shè) 計 課程名稱 SPSS課程設(shè)計 專業(yè)(zhuny)班級 信息(xnx)1301 學(xué)生姓名 胡鵬輝 學(xué) 號 4131118021 日期 2015年 1月 8日SPSS實習(xí)作業(yè)(zuy)報告第一(dy)題案例處理摘要案例有效的缺失合計N百分比N百分比N百分比MATH * PHSY80100.0%0.0%80100.0%MATH* PHSY 交叉制表計數(shù)PHSY合計123456MATH1820000102422300029301011300244005621145000110260001001合計123419113180第二(d r)題第三(d sn)題身高(s
2、hn o),cm Stem-and-Leaf Plot fory2= 1-男 Frequency Stem & Leaf 10.00 10 . 0000133334 20.00 10 . 55555666788888999999 9.00 11 . 000112234 6.00 11 . 667899 4.00 12 . 0000 1.00 Extremes (=125) Stem width: 10.0 Each leaf: 1 case(s)身高(shn o),cm Stem-and-Leaf Plot fory2= 2-女 Frequency Stem & Leaf 2.00 9 . 9
3、9 6.00 10 . 002224 19.00 10 . 5556677788999999999 9.00 11 . 000222334 7.00 11 . 5556789 3.00 12 . 002 Stem width: 10.0 Each leaf: 1 case(s)第四題案例處理摘要案例已包含已排除總計N百分比N百分比N百分比每小時薪水 * 工作經(jīng)驗(年)57896.3%223.7%600100.0%報告每小時薪水工作經(jīng)驗(年)均值N標準差小于等于517.9088903.837476-1018.51601463.6131311-1519.63191653.8862816-2020.
4、57151133.7689421-3521.1796594.14743大于等于3619.742556.59941總計19.42445783.97317第五(d w)題成對樣本統(tǒng)計量均值N標準差均值的標準誤對 1x1614.200010119.6446637.83496x2586.90001099.3125831.40540成對樣本檢驗成對差分tdfSig.(雙側(cè))均值標準差均值的標準誤差分的 95% 置信區(qū)間下限上限對 1x1 - x227.3000025.824418.166398.8263345.773673.3439.009第六題描述性統(tǒng)計量均值標準差Nmpg23.844.283154s
5、ales52.9980868.029422157相關(guān)性mpgsalesmpgPearson 相關(guān)性1-.017顯著性(雙側(cè)).837N154154salesPearson 相關(guān)性-.0171顯著性(雙側(cè)).837N154157相關(guān)系數(shù)mpgsalesKendall 的 tau_bmpg相關(guān)系數(shù)1.000.096Sig.(雙側(cè)).087N154154sales相關(guān)系數(shù).0961.000Sig.(雙側(cè)).087.N154157Spearman 的 rhompg相關(guān)系數(shù)1.000.134Sig.(雙側(cè)).098N154154sales相關(guān)系數(shù).1341.000Sig.(雙側(cè)).098.N154157
6、第七題迭代歷史記錄b迭代數(shù)a殘差平方和參數(shù)ABC1.085.25010.500.300.7001.132.9778.090.300.7002.032.9778.090.300.700導(dǎo)數(shù)是通過數(shù)字計算的。a. 主迭代數(shù)在小數(shù)左側(cè)顯示,次迭代數(shù)在小數(shù)右側(cè)顯示。b. 由于連續(xù)參數(shù)估計值之間的相對減少量最多為 PCON = 1.00E-008,因此在 3 模型評估和 2 導(dǎo)數(shù)評估之后,系統(tǒng)停止運行。參數(shù)估計值參數(shù)估計標準誤95% 置信區(qū)間下限上限A8.090.7816.17810.002B.300.000.300.300C.700.000.700.700參數(shù)估計值的相關(guān)性ABCA1.000.B.C.
7、ANOVAa源平方和df均方回歸589.0333196.344殘差32.97765.496未更正的總計622.0109已更正的總計32.9778因變量: Productsa. R 方 = 1 -(殘差平方和)/(已更正的平方和)= .。第八(d b)題案例處理匯總未加權(quán)的案例aN百分比選定案例包括在分析中70082.4缺失案例15017.6總計850100.0未選定的案例0.0總計850100.0a. 如果權(quán)重有效,請參見分類表以獲得案例總數(shù)。分類表a,b已觀測已預(yù)測Previously defaulted百分比校正NoYes步驟 0Previously defaultedNo5170100.
8、0Yes1830.0總計百分比73.9a. 模型中包括常量。b. 切割值為 .500方程中的變量BS.E,WalsdfSig.Exp (B)步驟 0常量-1.039.086145.7821.000.354不在方程中的變量得分dfSig.步驟 0變量age13.2651.000employ56.0541.000address18.9311.000income3.5261.060debtinc106.2381.000creddebt41.9281.000othdebt14.8631.000總統(tǒng)計量201.2717.000模型系數(shù)的綜合檢驗卡方dfSig.步驟 1步驟252.1567.000塊252
9、.1567.000模型252.1567.000Hosmer 和 Lemeshow 檢驗的隨機性表Previously defaulted = NoPreviously defaulted = Yes總計已觀測期望值已觀測期望值步驟 117069.7500.2507026968.80911.1917036366.91173.0897046563.93156.0697056459.956610.0447065454.6861615.3147074948.0422121.9587083740.7093329.2917093530.5763539.42470101113.6295956.37170方程
10、中的變量BS.E,WalsdfSig.Exp (B)步驟 1aage.034.0173.7761.0521.034employ-.265.03268.6121.000.767address-.104.02320.0941.000.901income-.008.008.8641.352.992debtinc.065.0314.5411.0331.067creddebt.628.11430.5121.0001.874othdebt.070.078.8181.3661.073常量-1.378.5725.8101.016.252a. 在步驟 1 中輸入的變量: age, employ, address
11、, income, debtinc, creddebt, othdebt.相關(guān)矩陣Constantage employ address income debtinc creddebtothdebt 步驟 1Constant1.000-.744.040.250-.410-.552.327.412age -.7441.000-.307-.510-.106-.017.099.006employ .040-.3071.000.262.062.180-.424-.283address .250-.510.2621.000.007-.008-.176-.059income -.410-.106.062.0
12、071.000.703-.652-.670debtinc -.552-.017.180-.008.7031.000-.578-.760creddebt.327.099-.424-.176-.652-.5781.000.358othdebt .412.006-.283-.059-.670-.760.3581.000第九題ANOVAScore on training exam平方和df均方F顯著性組間2525.69121262.84612.048.000組內(nèi)5974.72457104.820總數(shù)8500.41559多重比較因變量:Score on training exam(I) Sales tr
13、aining group(J) Sales training group均值差 (I-J)標準誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限LSD12-9.98789*3.23759.003-16.4711-3.50473-15.69947*3.23759.000-22.1826-9.2163219.98789*3.23759.0033.504716.47113-5.711583.23759.083-12.1947.77163115.69947*3.23759.0009.216322.182625.711583.23759.083-.771612.1947Tamhane12-9.98789*3.84079.
14、040-19.6053-.37053-15.69947*3.17733.000-23.8792-7.5198219.98789*3.84079.040.370519.60533-5.711582.56883.102-12.2771.85393115.69947*3.17733.0007.519823.879225.711582.56883.102-.853912.2771*. 均值差的顯著性水平為 0.05。Score on training examSales training groupNalpha = 0.05 的子集12Duncana12063.579822073.567732079.
15、2792顯著性1.000.083將顯示同類子集中的組均值。a. 將使用調(diào)和均值樣本大小 = 20.000。第十題第十一題組統(tǒng)計量Type有效的 N(列表狀態(tài))未加權(quán)的已加權(quán)的1流動比率1919.000總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率1919.000資產(chǎn)凈利率1919.000總資產(chǎn)增長率1919.0002流動比率1919.000總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率1919.000資產(chǎn)凈利率1919.000總資產(chǎn)增長率1919.000合計流動比率3838.000總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率3838.000資產(chǎn)凈利率3838.000總資產(chǎn)增長率3838.000分類處理摘要已處理的38已排除的缺失或越界組代碼0至少一個缺失判別變量0用于輸出中38組的先驗概率T
16、ype先驗用于分析的案例未加權(quán)的已加權(quán)的1.5001919.0002.5001919.000合計1.0003838.000分類結(jié)果aType預(yù)測組成員合計12初始計數(shù)116319251419%184.215.8100.0226.373.7100.0a. 已對初始分組案例中的 78.9% 個進行了正確分類。第十二題模型匯總指定增長方法CHAID因變量分組自變量學(xué)生就業(yè)得分, 師生滿意度得分, 師資得分, 社會資源得分, 校友力量得分, 學(xué)術(shù)得分, 硬件條件得分, 生源質(zhì)量得分 驗證無最大樹深度3父節(jié)點中的最小個案100子節(jié)點中的最小個案50結(jié)果自變量已包括學(xué)術(shù)得分, 師資得分, 社會資源得分 節(jié)
17、點數(shù)13終端節(jié)點數(shù)8深度2風(fēng)險估計標準 誤差.220.016增長方法:CHAID因變量列表: 分組分類已觀測已預(yù)測教學(xué)性研究性正確百分比教學(xué)性4882994.4%研究性1255831.7%總計百分比87.6%12.4%78.0%增長方法:CHAID因變量列表: 分組第十三題相關(guān)矩陣a人均GDP利用外資數(shù)量公路密度平均受教育年限鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)比例人均固定資產(chǎn)凈值相關(guān)人均GDP1.000.746.491.756.648.944利用外資數(shù)量.7461.000.149.232.629.635公路密度.491.1491.000.665-.204.663平均受教育年限.756.232.6651.000.150.
18、883鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)比例.648.629-.204.1501.000.372人均固定資產(chǎn)凈值.944.635.663.883.3721.000Sig.(單側(cè))人均GDP.011.090.009.030.000利用外資數(shù)量.011.351.274.035.033公路密度.090.351.025.299.026平均受教育年限.009.274.025.350.001鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)比例.030.035.299.350.162人均固定資產(chǎn)凈值.000.033.026.001.162a. 行列式 = 1.00E-005公因子方差初始提取人均GDP1.000.991利用外資數(shù)量1.000.779公路密度1.000.84
19、7平均受教育年限1.000.856鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)比例1.000.873人均固定資產(chǎn)凈值1.000.984提取方法:主成份分析。解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %13.75862.63362.6333.75862.63362.6332.87247.87447.87421.57126.18888.8211.57126.18888.8212.45740.94788.8213.4507.49796.3184.2063.42799.7455.014.23399.9786.001.022100.000提取方法:主成份分析。成份
20、矩陣a成份12人均GDP.985.144利用外資數(shù)量.714.519公路密度.608-.691平均受教育年限.819-.430鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)比例.526.772人均固定資產(chǎn)凈值.981-.149提取方法 :主成份。a. 已提取了 2 個成份。成份得分系數(shù)矩陣成份12人均GDP.144.238利用外資數(shù)量-.064.376公路密度.405-.236平均受教育年限.342-.073鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)比例-.205.468人均固定資產(chǎn)凈值.262.093成份得分協(xié)方差矩陣成份1211.000.0002.0001.000提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標準化的正交旋轉(zhuǎn)法。 構(gòu)成得分。 第十四題初始
21、聚類中心聚類1234567牛奶1367576咖啡6317673茶6616346蘇打水7371732果汁7157655礦泉水7547515啤酒7677161葡萄酒7554661迭代歷史記錄a迭代聚類中心內(nèi)的更改123456712.1652.6822.6613.0411.1182.3652.8172.000.896.332.928.000.610.0003.000.514.435.000.000.000.0004.000.000.000.000.000.000.000a. 由于聚類中心內(nèi)沒有改動或改動較小而達到收斂。任何中心的最大絕對坐標更改為 .000。當前迭代為 4。初始中心間的最小距離為 7
22、.280。聚類成員案例號受試者聚類距離1sub1 12.1652sub1 34.2533sub1 32.8444sub1 43.6215sub1 74.7036sub1 62.4077sub1 73.8538sub1 73.0199sub2 12.94710sub2 35.52711sub2 54.09312sub2 43.43213sub2 64.92214sub2 63.63715sub2 53.04116sub2 43.18017sub3 11.09018sub3 33.76419sub3 34.07820sub3 43.80121sub3 24.93822sub3 62.28623su
23、b3 53.12224sub3 44.01425sub4 23.84026sub4 74.82727sub4 32.32328sub4 23.79229sub4 22.30030sub4 23.44031sub4 72.45532sub4 73.32033sub5 22.50834sub5 35.16035sub5 33.57536sub5 74.26737sub5 22.26038sub5 24.47439sub5 72.81740sub5 72.76841sub6 12.38542sun6 32.80343sub6 34.49944sub6 64.40145sub6 23.78046sub
24、6 63.15347sub6 51.11848sub6 43.43249sub7 34.66750sub7 33.72351sub7 33.12752sub7 24.67353sub7 23.41454sub7 62.37855sub7 73.33456sub7 73.375最終聚類中心聚類1234567牛奶1357567咖啡6526664茶6426345蘇打水7453744果汁6255644礦泉水6346626啤酒5666262葡萄酒7663651最終聚類中心間的距離聚類123456716.8877.5767.7606.4378.1589.16926.8875.9856.7277.3394.
25、2717.71237.5765.9857.8366.7026.0707.70447.7606.7277.8367.1265.5685.08956.4377.3396.7027.1266.7335.97468.1584.2716.0705.5686.7337.29679.1697.7127.7045.0895.9747.296每個聚類中的案例數(shù)聚類14.000211.000313.00046.00054.00067.000711.000有效56.000缺失.000第十五題模型描述模型類型模型 ID出口總額模型_1ARIMA(1,1,1)(0,0,0)模型擬合擬合統(tǒng)計量均值SE最小值最大值百分位5
26、102550759095平穩(wěn)的 R 方.244.244.244.244.244.244.244.244.244.244R 方.862.862.862.862.862.862.862.862.862.862RMSE2.301E9.2.301E92.301E92.301E92.301E92.301E92.301E92.301E92.301E92.301E9MAPE12.145.12.14512.14512.14512.14512.14512.14512.14512.14512.145MaxAPE127.620.127.620127.620127.620127.620127.620127.62012
27、7.620127.620127.620MAE1.591E9.1.591E91.591E91.591E91.591E91.591E91.591E91.591E91.591E91.591E9MaxAE6.874E9.6.874E96.874E96.874E96.874E96.874E96.874E96.874E96.874E96.874E9正態(tài)化的 BIC43.233.43.23343.23343.23343.23343.23343.23343.23343.23343.233模型統(tǒng)計量模型預(yù)測變量數(shù)模型擬合統(tǒng)計量Ljung-Box Q(18)離群值數(shù)平穩(wěn)的 R 方統(tǒng)計量DFSig.出口總額-模型_
28、10.24483.11016.0000預(yù)測模型一月 2003二月 2003三月 2003四月 2003五月 2003六月 2003七月 2003八月 2003九月 2003十月 2003十一月 2003十二月 2003出口總額-模型_1預(yù)測3.08E103.07E103.09E103.11E103.13E103.15E103.18E103.20E103.23E103.25E103.27E103.30E10UCL3.53E103.57E103.60E103.64E103.67E103.71E103.75E103.78E103.82E103.85E103.89E103.92E10LCL2.62E1
29、02.57E102.57E102.58E102.59E102.60E102.61E102.62E102.63E102.65E102.66E102.67E10對于每個模型,預(yù)測都在請求的預(yù)測時間段范圍內(nèi)的最后一個非缺失值之后開始,在所有預(yù)測值的非缺失值都可用的最后一個時間段或請求預(yù)測時間段的結(jié)束日期(以較早者為準)結(jié)束。第十六題年限表一階控制期初時間期初記入數(shù)期內(nèi)退出數(shù)歷險數(shù)期間終結(jié)數(shù)終結(jié)比例生存比例期末的累積生存比例期末的累積生存比例的標準誤概率密度概率密度的標準誤風(fēng)險率風(fēng)險率的標準誤部門承保部026642245.00031.13.87.87.02.013.002.01.00101931718
30、4.50038.21.79.69.03.018.003.02.002013810133.00025.19.81.56.03.013.002.02.00301031098.00034.35.65.37.04.020.003.04.014059457.00022.39.61.23.03.014.003.05.015033033.00021.64.36.08.02.014.003.09.026012012.00011.92.08.01.01.008.002.17.0370101.00011.00.00.00.00.001.001.20.00理賠部028113274.50016.06.94.94.01.006
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