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  • Statistics Pro Mac版是专门为统计学设计的程序,用于快速,准确地计算在Statistics,Business Statistics和Discrete Mathematics / Structures类中找到的最常用公式。Statistics Pro不仅能为您提供正确答案,还可以...

    Statistics Pro Mac版是专门为统计学设计的程序,用于快速,准确地计算在Statistics,Business Statistics和Discrete Mathematics / Structures类中找到的最常用公式。Statistics Pro不仅能为您提供正确答案,还可以做到更多!

    测试环境:macOS11.0.1Macv.com

    Statistics Pro安装教程
    本站下载完成后,双击.pkg文件根据安装器引导即可完成安装

    Macv.com

    Statistics Pro功能介绍
    易于使用和快速
    只需单击一下,所有方程式和方法都可以提供快速的计算,而您在计算器上的几个小时的按钮混搭中肯定会让您满意的。当您输入数据时,大多数参数会自动计算,从而使您快速了解更改一个变量如何影响整个结果。在普通计算器上耗时10-15分钟的方程式,在Statistics Pro中仅需几秒钟!

    配方指南
    完整版的Statistics Pro甚至提供了统计公式的PDF指南,以简单的术语以及将近20页的可视化示例向您教您程序中找到的每个公式,并演示了使用该公式的便捷性。程序以获得所需的答案。

    Statistics Pro包含以下令人兴奋的功能:

    组合-计算排列,组合,计算排列,阶乘等。
    概率-二项式概率,超几何概率,条件概率,概率关系和贝叶斯定理。
    概率与时间间隔-计算概率与该几何和负二项式分布的时间间隔。
    期望值-使用期望值方法可以快速找到期望值,方差和标准偏差。
    置信区间-在给定的置信度下自信并快速地计算置信区间。
    数据分析-计算乏味的和,差平方和更多,最终找到标准差等等。
    假设检验-输入一些值,然后单击鼠标,即可知道是否接受您的原假设。在这里插入图片描述

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  • 统计学软件SPSS

    2021-05-30 17:10:38
    1. 软件设置 1.2 语言设置 编辑-选项-语言 2. 视图 2.1 数据视图 2.2 变量视图 2.2.1 测量尺度 定类变量——名义(Nominal) 定序变量——有序(Ordinal) 连续变量——标度(Scale) 2.3 输出视图 3. 操作 3.1 ...

    1. 软件设置

    1.1 语言设置

    编辑-选项-语言
    在这里插入图片描述

    2. 视图

    2.1 数据视图

    2.2 变量视图

    2.2.1 测量尺度

    定类变量——名义(Nominal)
    定序变量——有序(Ordinal)
    连续变量——标度(Scale)
    在这里插入图片描述

    2.3 输出视图

    3. 操作

    3.1 打开文件

    3.1.1 导入模板数据

    文件-打开-在安装目录下找到Samples文件夹
    在这里插入图片描述

    3.2 分析

    3.2.1 非参数检验

    在这里插入图片描述

    3.2.1.1 卡方检验

    在这里插入图片描述
    可以设置期望值,检验分布是均匀或者特定比例分布
    在这里插入图片描述

    3.2.1.2 二项式检验

    在这里插入图片描述
    非二分变量可以在二项检验设置中分割为二分变量,如年龄分为大于25岁和小于25岁
    在这里插入图片描述

    3.2.1.3 K-S检验

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    3.2.1.4 游程检验

    在这里插入图片描述

    3.2.1.5 卡方检验-交叉分析(列联表分析)

    在这里插入图片描述
    如果场景中需要对连续变量进行卡方检验的话,首先需要将连续变量转化为分类变量

    3.2.2 参数检验

    3.2.2.1 t检验

    在这里插入图片描述

    3.2.2.2 方差检验

    3.2.2.2.1 单因素方差检验

    在这里插入图片描述

    3.2.2.2.2 多因素方差检验

    在这里插入图片描述

    3.2.3 相关性分析

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    3.2.4 回归分析

    在这里插入图片描述

    3.3 转换

    3.3.1 连续变量和分类变量的转换

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    3.3.2 计算变量

    在这里插入图片描述

    3.4 画图

    在这里插入图片描述

    4. 常用知识点

    4.1 因子&协变量

    因子用于放置分类变量,协变量用于放置连续变量
    在这里插入图片描述

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  • 统计学分析方法01 | 描述统计1.集中趋势分析2.离中趋势分析3.相关分析4.推论统计02 | 假设检验1.参数检验2.非参数检验03 | 信度分析1.重测信度法2.复本信度法编辑3.折半信度法编辑04 | 列联表分析05 | 相关分析1.单...

    新增内容日志
    20210712
        大数定律和中心极限定理

    01 | 描述统计

    描述统计是通过数据、可视化图表的形式,对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。

    1.集中趋势分析

    利用平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。
    例如被试的平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布?
    在这里插入图片描述

    2.离中趋势分析

    靠全距、四分差、平均差、方差(协方差:用来度量两个随机变量关系的统计量)、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。
    比如用两个班级的四分差或百分点来比较,就可以得知哪个班级内的成绩分布更分散

    3.相关分析

    探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。
    可以是单方面相关,也可以说互相相关。

    4.推论统计

    5.大数定律和中心极限定理

    ①大数定律
    概率论历史上第一个极限定理属于伯努利,也被称之为“大数定律”。在随机事件的大量重复出现中,往往呈现几乎必然的规律,这个规律就是大数定律。
    例如抛硬币,出现正反面的概率不尽相同。但是当抛的次数到大一定数量时,两种结果的概率往往各自趋向于二分之一。同样的,我们要统计一个地区的生育率,当统计样本达到一定数量时,概率基本会稳定在一个区间。


    ②中心极限定理
    当样本量越来越大时,样本均值会趋向于正态分布(钟形曲线)。正态分布有两个量来描述,一个是均值,一个是方差。中心极限定理对样本分布不做要求(离散,连续,非正态分布都可以)。
    许多统计要求样本是正态分布的,此时中心极限定理可以承担桥梁的作用,实现数据样本的正态分布,满足统计检验方法的先决条件。
    比如要用统计检验的方法,比较一个地区男人跟女人秃头的平均年龄是否有差异,但是当样本量较小的时候,样本是离散分布的。但通过中心极限定理,当样本量达到一个阈值,那么样本就可以实现正态分布。

    02 | 常见数值

    1.平均值

    2.加权平均值

    我们常用平均数表示一组数据的‘平均水平’。把在一组数据里,一个数据出现的次数称为权。
    学校算期末成绩,期中考试占30%,期末考试占50%,作业占20%,假如某人期中考试得了84,期末92,作业分91,则其算术平均数就是: (84+92+91)/3=89
    其加权平均数就是:
    (8430%+9250%+91*20%)=89.4

    3.箱线图常用参数

    添加链接描述

    02 | 假设检验

    1.参数检验

    在已知总体分布的条件下(一般要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。

    ① U检验 :当样本含量n较大时,样本值符合正态分布
    ② T检验:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布

    2.非参数检验

    不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。
    主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

    03 | 信度分析

    信度(Reliability)即可靠性,它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示,大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性),等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四种:重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

    1.重测信度法

    问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测,计算两次施测结果的相关系数。

    2.复本信度法编辑

    让同一组被调查者一次填答两份问卷复本,计算两个复本的相关系数。
    在实际调查中,很难使调查问卷达到这种要求,因此采用这种方法者较少。

    3.折半信度法编辑

    折半信度法是将调查项目分为两半,计算两半得分的相关系数,进而估计整个量表的信度。

    04 | 列联表分析

    列联表是观测数据按两个或更多属性(定性变量)分类时所列出的频数表。

    05 | 相关分析

    1.单相关

    两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量

    2.复相关

    三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关

    3.偏相关

    在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

    06 | 方差分析

    使用条件:
    各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。

    1.单因素方差分析

    一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系

    2.多因素有交互方差分析

    一顼实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素之间的关系

    3.多因素无交互方差分析

    分析多个影响因素与响应变量的关系,但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系

    4.协方差分祈

    传统的方差分析存在明显的弊端,无法控制分析中存在的某些随机因素,使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析,是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法

    07 | 回归分析

    1.一元线性回归分析

    一个自变量X与因变量Y有关,X与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布

    2.多元线性回归分析

    多个自变量与因变量Y的关系,X与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布 。

    3.Logistic回归分析

    线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里,且自变量和因变量呈线性关系,而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求,一般用于因变量是离散时的情况

    08 | 聚类分析

    聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的
    sklearn里面非常有名的k-means就是一种聚类分析方法,属于无监督的机器学习算法,在建模前不知道分类结果,通过算法来实现自动分类

    从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中,如SPSS、SAS等

    09 | 判别分析

    根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数,使产生错判的事例最少,进而对给定的一个新样品,判断它来自哪个总体

    1.与聚类分析区别:

    • 聚类分析可以对样本逬行分类,也可以对指标进行分类;而判别分析只能对样本
    • 聚类分析事先不知道事物的类别,也不知道分几类;而判别分析必须事先知道事物的类别,也知道分几类
    • 聚类分析不需要分类的历史资料,而直接对样本进行分类;而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数,然后才能对样本进行分类

    2.分类方法

    • Fisher判别分析法
      以距离为判别准则来分类,即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类,适用于两类判别
      以概率为判别准则来分类,即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类,适用于适用于多类判别
    • BAYES判别分析法
      BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进,它不仅能解决多类判别分析,而且分析时考虑了数据的分布状态,所以一般较多使用

    10 | 主成分分析

    Principal Component Analysis,PCA,sklearn中非常常用的算法之一。

    11 | 因子分析

    寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

    12 | 时间序列分析

    时间序列通常由4种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。
    主要方法:移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型

    13 | 其他分析方法

    多重响应分析、距离分祈、项目分祈、对应分祈、决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。

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  • 杜志渊编著的SPSS应用指导书,以统计学原理为理论基础,以高等学校本科生学习的常用的统计方法为主要内容,重点介绍这些统计分析方法的SPSS 软件的应用。为了便于理解,每一种方法结合一个例题解释SPSS软件的操作...
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    2015-10-13 21:31:20
    第一种是调用相关的包去调用R软件,可以实现,这种方式在我前面的博客里面提到过,但是这种太过依赖于R,说到底还不是Python自己的实现方式。 第二种是Python自身带统计模块 scipy.stats和 sta
    对于Python,经常被别人调侃不是一门适合做统计分析的语言,说起统计分析,最经常提到的是后SAS or  R,实际在Python中也有相关的模块实现统计方面的功能。
    第一种是调用相关的包去调用R软件,可以实现,这种方式在我前面的博客里面提到过,但是这种太过依赖于R,说到底还不是Python自己的实现方式。




    第二种是Python自身带统计模块 scipy.stats和  statsmodels,statsmodels主要是对scipy.stats模块的补充,其中主要包括统计方法是:
    线性回归模型:广义最小二乘法(Generalized least squares),普通最小二乘法(ordinary least squares)
    glm
    discrete:离散变量的回归,基于最大似然估计
    rlm
    tsa:时间序列分析模型
    nonparametric
    datasets
    stats:常用统计检验
    iolib:读Stata的.dta格式,输出ascii、latex和html
    http://statsmodels.sourceforge.net/0.5.0/examples/index.html  这是官方给的一些例子,通俗易懂,scipy.stats相对来说成熟,网上资料也较多

    展开全文
  •   本文所述数据经典统计学分析包括计算数据的极值、平均值、中位数、标准差、方差、变异系数、偏度与峰度等常用统计学指标。   首先,打开SPSS软件。   第一步需要将数据导入SPSS中。选择“文件”,然后选择...
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