SPSS统计分析从入门到精通 杜强&贾丽艳 扫描版

出版社: 人民邮电出版社; 第1版 (2009年3月1日)
平装: 580页
正文语种: 中文
开本: 16
ISBN: 9787115196514

概述:

　　《SPSS统计分析从入门到精通》基于SPSS个人版本SPSS 15.0 for Windows编写，致力于使读者全面了解SPSS，了解和学习如何使用SPSS进行数据融合、数据分析、结果展示等工作，《SPSS统计分析从入门到精通》概述的是SPSS的窗口和对话框操作方式，着重于SPSS分析软件的实际应用。全书25章，分4个部分。第1-3章重点讲解了数据和文件的管理操作，以及SPSS系统环境的设置。第4-18章主要概述各种统计分析方法及其对应SPSS过程的操作方式，包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、生存分析、时间序列分析、多重响应分析等几大类。第19章概述各种统计图形的生成和编辑。第20-25章列举了用SPSS处理多种行业数据的案例，包括：上市公司财务数据分析、影响汇率的因素分析、多因素试验设计等多方面的应用。

编辑推荐

　　《SPSS统计分析从入门到精通》适合自然科学和社会科学各领域、各专业的研究人员多层次的需要，也可供相关专业本科生、研究生、专业统计分析人士以及管理人员和决策者等学习与参考。
　　《SPSS统计分析从入门到精通》通过大量的力求和注解，详细概述了SPSS软件的使用方法：通过详尽的实例，向读者展示了如何利用SPSS分析数据和支持决策。

内容截图：

书摘：

2.聚类分析的应用
在科学研究和社会生产的许多领域(例如模式识别、机器学习、数据挖掘、图像处理和市场分析等)都渗透着聚类分析的研究和应用。
聚类分析的典型应用包括:在商业方面,帮助市场研究人员发现拥有不同特征的顾客组群,并可利用购买模式对其进行描述;在生物方面,可用来获取动物或植物群体内存在的层次结构(taxonomies),还能根据基因功能对其进行分类,由此获得对群体固有结构更深入的了解;它还可以利用地球观测数据库,帮助用户识别具有相似土地使用情况的区域;帮助研究者分类和识别互联网上的文档,以便发现潜在的信息;作为数据挖掘的一项功能,聚类分析还可以作为一个单独使用的工具,用来帮助分析数据的分布、了解数据的特征,找出感兴趣的数据子集作进一步分析;此外,聚类分析也可以作为其他算法的预处理步骤。
作为统计学的一个分支,聚类分析已有多年的研究历史,这些研究主要集中在基于距离的聚类分析方面。现在的大多统计分析软件(例如S-Plus、SPSS和SAS等)都包含基于K-均值、K.中心等的聚类分析工具。
12.1.2聚类分析的一般原理
本节以最基础的对观测记录的Q型系统聚类法为例,简单概述聚类的一般原理和步骤。
系统聚类是一种逐次合并类的方法,在规定了样品之间的距离和类与类之间的距离后,先让n个样品各自成为一类;开始时,因每个样品自成一类,类与类之间的距离与样品之间的距离是相等的;然后,将距离最近的两个类合并;如此重复,每次循环减少一个类别,直至所有的样品归为一类为止。然而合并成一个类别就失去了聚类的意义,所以聚类过程应该在达到某个类水平数(即未合并的类数)时停下来,在此得到的聚类就是分析的结果。如何决定聚类个数是一个很复杂的问题,整个聚类过程还可以用二叉树谱系聚类图直观地表示出来。
1.系统聚类的步骤
把系统聚类的步骤作以简单总结,概括为如下5个部分。
(1)定义样品之间的距离,以及类与类之间的距离。
(2)令每个观测记录各自成为一个类别。
(3)计算类与类之间的距离,并将距离最近的两个类合并为一个类,类的数目减l。
(4)如果当前的类的数目大于1,转第③步。
(5)结束聚类过程。

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