SPSS关联模型步骤复习课程

S P S S关联模型步骤

SPSS Clementines 预测分析模型----啤酒+尿片故事的实现机理（使用11版本实现）

SPSS Clenmentines提供众多的预测模型，这使得它们可以应用在多种商业领域中：

如超市商品如何摆放可以提高销量；

分析商场营销的打折方案，以制定新的更为有效的方案；

保险公司分析以往的理赔案例，以推出新的保险品种等等，具有很强的商业价值。

超市典型案例

如何摆放超市的商品引导消费者购物从而提高销量，这对大型连锁超市来说是一个现实的营销问题。关联规则模型自它诞生之时为此类问题提供了一种科学的解决方法。该模型利用数据挖掘的技术，在海量数据中依据该模型的独特算法发现数据内在的规律性联系，进而提供具有洞察力的分析解决方案。通过一则超市销售商品的案例，利用“关联规则模型”，来分析商品交易流水数据，以其发现合理的商品摆放规则，来帮助提高销量。

关联规则简介

关联规则的定义

关联规则表示不同数据项目在同一事件中出现的相关性，就是从大量数据中挖掘出关联规则。有关数据挖掘关联规则的具体理论依据这里不做详细讲解，大家可以参看韩家炜的数据挖掘概论。为了更直观的理解关联规则，我们首先来看下面的场景。

一个市场分析人员经常要考虑这样一个问题：哪些商品是频繁被顾客同时购买的？

顾客1：牛奶+面包+谷类

顾客2：牛奶+面包+糖+鸡蛋

顾客3：牛奶+面包+黄油

顾客4：糖+鸡蛋

以上的情景类似于当年沃尔玛做的市场调查：啤酒+尿片摆放在同一个货架上，销售业绩激增的著名关联规则应用。

市场分析员分析顾客购买商品的场景，顾客购买面包同时也会购买牛奶的购物模式就可用以下的关联规则来描述：

面包 => 牛奶 [ 支持度 =2%, 置信度 =60%] （式 1）

式 1中面包是规则前项（Antecedent），牛奶是规则后项 (Consequent)。实例数（Instances）表示所有购买记录中包含面包的记录的数量。

支持度（Support）表示购买面包的记录数占所有的购买记录数的百分比。

规则支持度（Rule Support）表示同时购买面包和牛奶的记录数占所有的购买记录数的百分比。

置信度（confidence）表示同时购买面包和牛奶的记录数占购买面包记录数的百分比。

提升（Lift）表示置信度与已知购买牛奶的百分比的比值，提升大于 1 的规则才是有意义的。

关联规则式 1的支持度 2% 意味着，所分析的记录中的 2% 购买了面包。置信

度 60% 表明，购买面包的顾客中的 60% 也购买了牛奶。如果关联满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，就说关联规则是有意义的。这些阈值可以由用户或领域专家设定。就顾客购物而言，根据以往的购买记录，找出满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则，就找到顾客经常同时购买的商品。

此处进行关联规则应用可以使用两种数据格式：1，交易数据格式，2，表格格式。

1.交易格式

CustomerID ITEM

1 bread

2 jam

3 juice

3 jam

4 milk

2.表格格式

CustomerID bread jam juice milk

1 T F F F

2 F T F F

3 F T T F

4 F F F T

关联规则挖掘算法

Aprior、Carma 和序列节点是常用的关联规则挖掘算法，它们都可以使用交易

格式和表格格式数据进行挖掘处理。其中Aprior 算法，处理速度快，对包含的规则数没有限制，是一种最有影响的挖掘关联规则的方法。

本次试验将使用SPSS Clementine11 自带的安装目录下的 Demos 文件夹下的 BASKETS1n 数据。希望分析出哪些商品会和啤酒一起购买，以此来合理安排商品的摆放，进而提高啤酒的销量。

此数据属于表格格式数据，每条记录表示顾客的一次购物。记录的字段包括卡号、顾客基本信息、付款方式和商品名称（每个商品一个字段 , 该商品字段值为 T, 表示购买该商品 , 值为 F 表示未购买，具体可参考表 2, 表格格式数据）。商品名称都有 fruitveg（水果蔬菜），freshmeat（生鲜肉），dairy （奶制品），cannedveg（罐装蔬菜），cannedmeat（罐装肉），fozenmeal（冻肉），beer（啤酒）, wine（酒类），softdrink（软饮），fish（鱼）, confectionery（甜食）。

首先打开Clementine ，会出现一张空白的流界面，这时用户可以在里面创建自己的流。

第一步，为流添加一个数据节点，这里选择 Clementine自带的 Demo 数据。将界面下方选项卡的“数据源”选项中的“可变文件”拖放到空白界面中，双

击打开，在文件选项卡中选择Clementine 自带的 Demo 数据BASKETS1n，如图所示。

点击确定按钮，这时就成功的创建了数据节点。

第二步，为流添加类型节点，类型节点是显示和设置数据每个字段的类型、格式和角色。从界面下方的“字段选项”卡中，将“类型”节点拖放到界面中，接着将数据节点和类型节点连接起来，或者直接在“字段选项”卡中双击“类型”节点，将两者连接起来。这时双击打开“类型”节点，此时“类型”节点中显示了数据的字段和其类型，点击“类型”节点界面上的“读取值”按钮，这时会将数据节点中的数据读取过来。如下图所示。

接着可以为参与建模的数据字段设置角色，角色分“输入”，“目标”，“两者”和“无”。输入表示该字段可供建模使用，目标表示该字段为建模的预测目标，两者表示该字段为布尔型的输入字段，无表示该字段不参与建模。Apriori 节点需要一个或多个输入字段和一个或多个目标字段，输入字段和输出字段必须是符号型字段。在此可以选择一个或多个字段为目标字段，表明该模型的预测目标字段；对于 Apriori 建模节点，也可以不设置目标字段，则需要在建模节点中设置“后项”。

第三步，为流添加过滤节点，将不参与的字段排除在外。该步骤为可选步骤。

从“字段选项”卡中选择“过滤”节点，并将其拖入到界面中，将“过滤”节点加入到流中。双击打开“过滤”节点，在不参与建模字段的箭头上点击，会出现一个红叉，表示该字段被过滤掉了，不参与建模，如图所示。

对于一些与建模关系不大的节点可以将其过滤掉，比如卡号、性别、家乡和年龄字段。

第四步，有了这些前期的准备过程，接下来就可以开始创建关联规则模型节点

了，在此之前，让我们先添加一个图形节点——网络节点，建立此节点的目的

是为了让用户首先可以直观的看到商品之间的关联程度，有一个感性认识。选择“图形”选项卡中的“网络”节点，将此拖入界面，将“网络”节点加入流中，与“过滤”节点连接起来。双击打开网络节点，在“字段”列表中选择添加字段，可以将所有的商品字段添加进来；也可以点击“仅显示真值标志”，将只显示那些“两者”的字段，如图所示。

点击“选项”卡，进入选项设置，用户可以在此设置链接数量的显示范围，不显示一些链接数量低的链接，如图所示。

点击“运行”按钮，这时会生成一个商品之间关联程度（链接数量）的网络图，用户可以在下方的调节杆上调节链接数量的显示范围。

上图中，线的粗细和深浅代表联系的强弱，可以直观的看到 beer 和frozenmeat，cannedeg 联系程度比较强。

第五步，添加“建模”节点到流中，开始关联规则模型设置和使用的篇章。首先点击界面下方“建模”选项卡，再点击 Apriori，节点拖放到界面中，连接该节点到过滤节点上，或者双击 Apriori 节点。接着设置 Apriori 节点的参数，建立关联规则模型。双击打开 Apriori 节点，如下图所示。

该“字段”选项卡，是设置参与建模的字段和目标字段的，可以看到其中包括两个选项，“使用类型节点设置”和“使用定制设置”，这里将为用户分别呈现两种选项的使用方法。这里无论选择哪个选项，都需要将市场分析员重点关注的商品包括在其中，其他商品可以不包括。

如果用户选择“使用定制设置”选项，则需要将啤酒设置在“后项”列表中，将其他重点关注的商品设置在“前项”列表中，如下图所示。

这里，分区允许您使用指定字段将数据分割为几个不同的样本，分别用于模型构建过程中的训练、测试和验证阶段。如果设置了“分区”，除了在此选择分区字段外，还需要在“模型”选项卡中，勾上“使用分区数据”的选择框。关于“分区”的概念、作用和使用方法，本文不做详细介绍。

除此，“使用事务处理格式”选择框，是针对于事务性数据的，如果数据为交易格式，需要勾上此选择框，但本示例的数据为表格格式，故无需选择。

设置好了字段后，点击“模型”选项卡，进入模型设置。如下图所示。

用户可以在“模型名称”处为本模型设置一个名字，如果想使用分区功能，则需要勾上“使用分区数据”选项。

用户为规则模型设置一个最低条件支持度，那么模型将从所有规则中选择那些

为真，并且其对应的记录的百分比大于此值的规则。如果您获得的规则适用于非常小的数据子集，请尝试增加此设置。

接着，用户需要为模型设置一个最小规则置信度，表明正确预测的百分比。置

信度低于指定标准的规则将被放弃。如果您获得的规则太多，请尝试增加此设置。如果您获得的规则太少（甚至根本无法获得规则），请尝试降低此设置。用户还可以为任何规则指定“最大前项数”。这是一种用来限制规则复杂性的方式。如果规则太复杂或者太具体，请尝试降低此设置。

对于“仅包含标志变量的真值”选项，如果对于表格格式的数据选择了此选项，则在生成的规则中只会出现真值。这样使得规则更容易理解。该选项不适用于事务格式的数据。

为了提高建模性能，设置了“优化”选项供用户选择。选择“速度”可指示算法从不使用磁盘溢出，以便提高性能。选择“内存”可指示算法在合适的时候，以牺牲某些速度为代价使用磁盘溢出。

接下来，进入“专家”选项卡，对于一般用户，则选择“简单”选项；而对于高级用户，则可以通过此页面进行微调，如下图所示。

此时，我们已经创建好了关联规则模型的整个流，点击工具栏的绿色箭头，运行该流，会生成一个“模型”节点，该节点里包含了模型运行结果。整个运行后的流图，如下图所示。

第六步，在得到了运行结果后，我们双击打开生成的“模型”节点，点击“显示 / 隐藏标准菜单”下拉框，选择“显示所有”，结果如下图所示。

从结果可以看出，通过关联规则模型挖掘出了三个规则，分别是规则一，购买了冻肉（frozenmeal）和罐装蔬菜（cannedveg）的顾客都会购买啤酒（beer）；其中，第一列代表结果，而下一列代表条件，后面的列包含规则信息，如置信度、支持度和提升等。

购买了冻肉和罐装蔬菜的顾客会购买啤酒，此规则中购买了冻肉和罐装蔬菜的记录有 173 条，占 17.3%。而在购买了冻肉和罐装蔬菜的顾客中会有 84.393% 的顾客会购买啤酒，并且提升为 2.88，表明此规则的相关性很强，部署能力和置信度类似，可以不考虑。通过对规则信息的分析和了解，建议将置信度和提升作为选择规则的标准，因为置信度能反映出规则预测的准确程度，提升值越大，规则的相关性越强。据此，可以将规则一作为分析结果。

结论

因此可以将啤酒和冻肉、罐装蔬菜放在一起销售，这也正好和前面的网络节点图的显示相一致。

有了以上的方法和算法，我们可以解决诸如游戏商城内的道具礼包销售策略制定，橱窗道具位置摆放的问题，原本粗放的分析方式单一的通过销量和排行来制定IB策略和商城策略是不能真实反应用户的需求和心理。

spss课程论文：我国城镇居民消费结构及趋势分析

我国城镇居民消费结构及趋势分析 摘要：近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。为了进一步改善我国居民的消费结构,正确引导消费,提高我国居民的消费水平和生活质量,有必要对我国各省市居民的消费结构进行考察和研究,以期发现特点和规律。对我国居民的消费结构进行了趋势分析,通过“spss数据分析”对我国各地区居民消费结构之间的异同进行考察并作比较研究,总结出了我国居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 关键词:消费结构;消费趋势;方差分析;残差分析；因子分析 一、主要运用方法： 1.方差分析： 方差分析就是将总变异剖分为各个变异来源的相应部分，从而发现各变异原因在总变异中相对重要程度的一种统计分析方法。其中，扣除了各种试验原因所引起的变异后的剩余变异提供了试验误差的无偏估计，作为假设测验的依据。 2.回归模型——残差分析： 回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系, 但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法。 3.因子分析： 因子分析是处理多变量数据的一种统计方法，它可以揭示多变量之间的关系，其主要目的是从众多的可观测得变量中概括和综合出少数几个因子，较少的因子变量来最大程度地概括和解释原有的观测信息，从而建立起简洁的概念系统，揭示出事物之间本质的联系。 二、我国居民消费结构的横向分析： 页脚内容1

SPSS课程论文

结课论文 题目：东、中、西部及东北地区 ——城镇居民家庭基本情况分析 姓名：学号： 姓名：学号： 学校： 学院： 专业： 班级： 指导老师： 日期：

目录 摘要 (2) 一、各地区平均每人全部年收入随着时间的关系 (3) 二、各地区可支配收入随着时间的关系 (4) 三、各地区可平均每人消费性支出随着时间的关系 (5) 四、各地区平均每人全部年收入与平均每人消费性支出的关系 (6) 五、各地区城镇居民消费结构分析 (12) 六、总结 (15) 附录 (16)

东、中、西部及东北地区城镇居民家庭基本情况分析 摘要 本文根据2005年～2010年东、中、西部及东北地区城镇居民家庭基本情况，根据数据中的所显示的平均每人就业情况、平均每人每人全部年收入、人均可支配收入、人均消费性支出和每个人在各个方面的消费以及构成比的基本基本情况,应用SPSS软件对这些数据进行分析，从中掌握城镇近几年的发展状况，城镇居民的就业情况，城镇居民消费方式的转变以及消费的构成情况，从而了解我国城镇居民生活的情况。但是考虑到不同地区经济发展水平不一致，于是分别对东、中、西部及东北地区城镇居民家庭基本情况的分析，从中体现我国不同区域和地区的城镇发展状况，进而也可知道我国不同地区经济发展的差距，特别是东、中、西部地区经济在近几年内发展的差距。希望政府及相关部门能够及时进行调整，缩小地区之间发展的差异，使全国能全面协调和谐发展。 对城镇居民平均每人全部年收入和平均每人消费性支出之间数量关系的基本规律的研究采用一元线性回归分析的方法，全部年收入和平均每人消费性支出之间有显著性的相关性，它们之间的数量关系满足很强的线性关系，不同地区之间的回归方程为： 东部地区平均每人消费性支出=0.544×平均每人全部年收入+2002.914 中部地区平均每人消费性支出=0.571×平均每人全部年收入+1216.976 西部地区平均每人消费性支出=0.614×平均每人全部年收入+1102.893 东北地区平均每人消费性支出=0.649×平均每人全部年收入+731.135 在研究城镇居民消费结构时采用多元进入法线性回归进行分析，由于地域的不同，可以知道各地区城镇居民消费性支出与不同消费支出之间的情况：东部地区平均每人消费性支出主要用于医疗保健的消费支出、教育文化娱乐服务的消费支出、杂项商品与服务的消费支出、居住的消费支出和家庭设备用品及服务的支出。中部地区平均每人消费性支出主要用于医疗保健的消费支出、教育文化娱乐服务的消费支出、杂项商品与服务的消费支出、居住的消费支出和家庭设备用品及服务的支出。西部地区平均每人消费性支出用于医疗保健的消费支出、教育文化娱乐服务的消费支出、杂项商品与服务的消费支出、用于居住的消费支出与家庭设备用品及服务的支出。可是东北地区平均每人消费性支出用于医疗保健的消费支出、教育文化娱乐服务的消费支出、杂项商品与服务的消费支出、居住的消费支出和家庭设备用品及服务的支出上。 可以看到，通过对不同地区城镇居民消费性支出的差异的研究，表明我国不同地区的经济发展水平是不均衡的。我国东部、中部和西部地区的消费水平存着较大差异;从而在一定程度上也影响居民的消费倾向,不同地区明显有别。 但是对近几年的我国不同地区的城镇居民收入，可供支配消费支出都呈明显上升趋势，居民用于消费的资金也明显的增加，这反映了我国近几年的经济一直保持着良好的发展态势。从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。 关键字： SPSS 城镇居民不同地区多元线性回归

spss时间序列模型

《统计软件实验报告》SPSS软件的上机实践应用 时间序列分析

数学与统计学学院 一、实验内容： 时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。 本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。但人口经济的理论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。 我们已辽宁省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。 二、实验目的： 1.准确理解时间序列分析的方法原理 2.学会实用SPSS建立时间序列变量 3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。

4.掌握时间序列模型的平稳化方法。 5.掌握时间序列模型的定阶方法。 6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。 7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。 三、实验分析： 总体分析： 先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用SPSS对数据进行分析。 数据的预处理阶段，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序列数据的平稳性进行计算观察。 数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。 四、实验步骤： SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。 SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是： 1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口：

Spss学期结课论文

《信息分析工具》 课程作业 题目SPSS软件大学生兼职情况调查分析专业信息管理与信息系统班级1204071 姓名王玉兰学号120407126 2015 年 6 月8 日

SPSS软件大学生兼职情况调查分析 摘要：兼职，现已成为大学生活的一部分。为更好的了解具体情况，采用发放调查问卷的形式，调查了同学的兼职情况，问卷涉及大学生家境、兼职原因、兼职寻找途径、兼职与学业的相关性、兼职期间遇到的问题及兼职收获等问题，并采用SPSS技术做统计分析，更准确了解大学生兼职的成因分析，未来趋势等。 关键字：兼职； SPSS分析； t检验；相关性分析 1.实施背景 随着经济的发展，竞争的激烈，就业形式日趋严峻，为了在毕业后能够更好地适应社会，很多在校大学生选择了从事兼职工作，一方面缓解了家庭的经济压力，更重要的是在一定程度上接触了社会，获取了一些工作经验，提高了自己的综合实力。兼职，已成为大学生活的一部分。无论同学们有没有做过兼职，眼下都存在着一条漫漫兼职路。在这条路上，我们该怎么走，走向何方呢？在兼职工作中碰到的困难和挫折可能对部分大学生今后的发展带来一些负面影响。如何更好的做好兼职工作，为以后的生活打好基础，日益成为我们大学生关注的问题。故想进一步了解大学生兼职的具体情况，因此便设计了调查问卷。本次调查共发放45份，收回38份，有效问卷共31份，所以采用小样本的分析方法。为分析方便只选取25份参与统计。在数据输入时，因为定距型数据比较好分析，所以全部选择的是数值型数据。 2.统计数据及分析 2.1描述性统计分析

2.1.1兼职中的性别状况： 由上表统计分析可以看出，大学生兼职的总趋势，男生比女生更有可能选择兼职。 2.1.2兼职学生的家庭状况： SPSS统计图表 由此表可以看出大学生兼职中大部分生活水平处于中等，绝对贫困的占少部分，进而可以分析家庭情况与兼职的相关性。 2.1.3相关性分析：

spss软件操作步骤

1、在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框。 2、在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，这个 研究中有两个因变量，所以把两个因变量都放到上面的列表里。 3、点击post hoc，打开一个对话框，设置事后检验的方法。 4、在这个对话框中，我们在上面的方差齐性的方法中选择tukey和REGWQ，在方差

不齐性的方法中选择dunnetts，点击continue继续。 5、回到了anova的对话框，点击options按钮，设置要输出的基本结果。 6、这里选择描述统计结果和方差齐性检验，点击continue按钮。

7、点击ok按钮，开始处理数据。 8、我们看到的结果中，第一个输出的表格就是描述统计，从这个表格里我们可以看到 均值和标准差，在研究报告中，通常要报告这两个参数。

9、接着看方差齐性检验，方差不齐性的话是不能够用方差齐性的方法来检验的，还好， 这里显示，显著性都没有达到最小值0.05，所以是不显著的，这证明方差是齐性的 。 10、接着看单因素方差分析表，反应时sig值不显著，而错误率达到了显著的水平，这 说明实验处理对错误率产生了影响，但是对反应时没有影响。 11、接着看事后检验，因为反应时是没有显著差异的，所以就不必再看反应时的事后检 验，直接看错误率的事后检验，从图中标注的红色方框可以看到，第一组和二三组都有显著的差异，而第二组和第三组没有显著差异。关于dunnet方法，它适合在方差不齐性的时候使用，因为方差齐性，不必去看这个方法的检验结果了。

SPSS论文

北京理工大学珠海学院 统计分析方法应用与实践课程作业题目：腾讯公司财务报表分析 序号 姓名 学号 班级会计4班 年级 2012级 专业会计学 学院会计与金融学院 2014 年 6 月 15 日

目录 一、公司概况 (1) 二、财务比率计算及分析 (1) 1、腾讯控股近8年财务数据 (1) 2、短期偿债能力分析 (4) 3、长期偿债能力分析 (5) 4、营运能力分析 (6) 5、盈利能力分析 (7) 6、发展能力分析 (8) 7、综合能力分析 (8) 8、财务变量和财务比率统计分析 (9)

一、公司概况 公司现在的名称是“腾讯控股有限公司”，是一家民营企业，它创建于1998年11月，是与开曼群岛注册成立的有限公司，2004年6月16日，腾讯在香港联交所 主板公开上市。腾讯是目前中国最大的互联网综合服务提供商之一，也是中国服务 用户最多的互联网企业之一。该公司目前提供互联网增值服务、移动及电信增值服 务和网络广告服务。通过即时通信QQ、腾讯网（https://www.sodocs.net/doc/8a7875400.html,）、腾讯游戏、QQ空间、无 线门户、搜搜、拍拍、财付通等中国领先的网络平台，打造中国最大的网络社区， 满足互联网用户沟通、资讯、娱乐和电子商务等方面的需求。 二、财务比率计算及分析 1、腾讯控股近8年财务数据 资产负债表（2010-2013） 2013年年报2012年年报2011年年报2010年年报非流动资产53,549 38,746,663 21,300,877 10,456,373 流动资产53,686 36,509,148 35,503,488 25,373,741 净流动资产20,419 15,844,152 14,320,140 12,351,696 流动负债33,267 20,664,996 21,183,348 13,022,045 非流动负债15,505 12,442,549 6,532,673 967,211 少数股东权益-借/贷518 850,759 624,510 83,912 净资产/负债57,945 41,297,500 28,463,830 21,756,950 股本(资本及储备) 0 199 198 198 储备(资本及储备) 57,945 41,297,310 28,463,640 21,756,750 股东权益/亏损(合计) 57,945 41,297,507 28,463,834 21,756,946 无形资产(非流动资产) 4,103 4,719,075 3,779,976 572,981 物业、厂房及设备(非流动 8,693 7,424,440 5,906,823 3,330,057 资产) 附属公司权益(非流动资 0 0 0 0 产) 联营公司权益 (非流动资 12,179 7,345,675 4,495,277 1,145,175 产) 其他投资(非流动资产) 12,515 5,632,590 4,343,602 4,126,878 应收账款(流动资产) 2,955 2,353,959 2,020,796 1,715,412 存货(流动资产) 1,384 568,084 0 0 现金及银行结存(流动资 20,228 13,383,398 12,612,140 10,408,257 产) 应付帐款(流动负债) 6,680 4,211,733 2,244,114 1,380,464 银行贷款(流动负债) 2,589 1,077,108 7,369,350 5,298,947

SPSS基本操作傻瓜教程

目录 一、SPSS界面介绍 (2) 1、如何打开文件 (2) 2、如何在SPSS中打开excel表 (3) 3、数据视图界面 (3) 4、变量视图界面 (4) 二、如何用SPSS进行频数分析 (11) 三、如何用SPSS进行多变量分析 (15) 四、如何对多选题进行数据分析 (18) 1、对多选题进行变量集定义 (18) 2、对多选题进行频数分析 (21) 3、对多选题进行多变量交互分析 (24) 五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)

一、SPSS界面介绍 提前说明：第一，我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。第二，我教的是傻瓜操作，并不涉及理论讲解，具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。第三，因为是根据我自己的操作和理解来写的，所以可能有些地方显的不那么科学，仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程，那个才是权威的。 1、如何打开文件 这个东西打开之后界面是这样的： 我们打开一个文件：

要提的一点就是，SPSS保存的数据拓展名是.sav： 2、如何在SPSS中打开excel表 在上图的下拉箭头里找到excel这个选项： 然后你就能找到你要打开的excel表了。 3、数据视图界面 我现在打开了一个数据库。 可以看到左下角这个地方有两个框，两个是可以互相切换的，跟excel切换表一样，跟excel切换表一样： 现在的页面是数据视图，也就是说这一页都是原始数据，这里的一行就是一张问卷，一列就是一个问题，白框里的1234代表的是选项。这个表当时录数据的时候为了方便看，是把ABCD都转换成了1234，所以显示的是1234，当然直接录ABCD也可以，根据具体情况看怎么录，只要能看懂。 多选题的录入全部都是细化到每个选项，比如第四题，选项A选了就是“是”，没选就是

Eviewstimesspss时间序列分析

E v i e w s t i m e s s p s s时 间序列分析 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】

时间序列分析实验指导统计与应用数学学院

前言 随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。 这套实验教学指导书具有以下特点： ①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。 ②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。 这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到安徽财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感谢！ 限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。 统计与数学模型分析实验中心

2007年2月

目录

实验一 EVIEWS中时间序列相关函数操作 【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式； 练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。 【实验内容】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； 二、各种常用差分函数表达式； 三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数； 【实验步骤】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； ㈠创建工作文件 ⒈菜单方式 启动EViews软件之后，进入EViews主窗口 在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将在EViews软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。 工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。 ⒉命令方式

spss课程设计报告毕业用资料

课程设计 设计题目：上海公路客运量需求预测与分析课程名称：运输统计与分析 学院：交通运输工程学院 专业：交通运输 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师：

课程设计（学年论文）任务书 课程名称：运输统计与分析 适用对象：交通运输工程 一、课程设计（论文）目的 《运输统计与分析》课程设计作为独立的教学环节，是交通运输本科专业的必修课。其目的是，通过本课程设计实践，培养学生理论联系实际思想，加深统计分析基本理论与基本知识的理解，学会收集或调查行业统计数据，切实掌握各种统计分析方法，并能灵活运用统计软件在计算机上实现，正确解释和分析运行结果，培养运用各种统计分析方法解决交通运输领域内实际问题的能力。 二、课程设计（论文）题目与内容 本课程设计（论文）主要任务为：针对交通运输领域内某一主题，设计调查表调查或查询相关统计数据，根据本课程讲授内容选择一种或多种合适的统计分析方法，运用SPSS建立模型分析问题。题目自拟，但题名一般要包含主题与统计方法。且必须与交通运输相关，选题主题主要包括： 1.运输市场定位研究 2.运输需求分析与预测 3.政策或技术方法实施效果评价 4.交通行为选择 5.影响因素分析 6.聚类分析 7.服务质量评价

8. 自选 三、课程设计（论文）基本要求 报告内容原则上不少于8000字，其正文至少包括如下几个方面的内容： 1.问题背景（问题的提出、必要性与意义，该问题目前常用的分 析手段与方法，本设计采用的方法） 2.数据采集 （含数据采集方式、描述性分析、统计图表） 说明：调查分析则必须包含调查方案，其它数据原则上必须说明出处。 3.统计模型与分析 （包含模型原理、SPSS操作步骤、输出结果及分析） 4.总结 5.附录数据清单 四、课程设计（论文）时间及进度安排 1.时间:两周：2011-2012学年第二学期第十九、二十周 2.进度安排： 确定主题；调查、收集数据：2天 数据分析与预处理、描述性统计分析：2天 分析方法原理及选择：3天 SPSS操作及结果分析：4天 解决实际问题或建议：2天 撰写报告、总结：1天 （此部分同学们可以按照自己设计具体内容，详细安排）

SPSS操作步骤汇总资料

精品文档 SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type：Numeric：数值型string：字符串型 Missing： Measure：scale定量变量nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果：频数统计表—看是否有错误—missing system 清理： 1.对系统缺失值的清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—function group（missing）--下面选（missing） --continue—output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理（直接就清除了） Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）--continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 精品文档． 精品文档3.统计描述正态分布统计描述one-sample —1-sample K-SAnalysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1、正态性检验：ok/ —–normalKolomogorov Smirnov test ok ——options2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入ok 调入—data—split file –compare group –sex3、按照男女统计描述：OK——time 调入—options 选择–Analysis-descriptive statistic descriptive 非正态分布资料统计描述nonparametric 正态性检验1、 OK ——frequencies 选入-- statistics选择2、Analysis—descriptive statistics

spss时间序列作业

s p s s时间序列作业标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

时间序列作业 一、利用软件计算 1、 1974年——1993年间美国历年从欧佩克进口的石油量（以百万桶为单位），数据见文件：美国历年从欧佩克进口的石油量。 A、请计算从欧佩克年石油进口量的3点移动平均值。 B、利用平滑常数α=，计算从欧佩克年石油进口量的指数平滑序列。 C、用移动平均法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 D、用α=的指数平滑法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 A由EXCEL运行知： B由EXCEL运行知：

C由EXCEL进行预测：

1995年的预测为1992-1994的平均数，为1286. D用α=的指数平滑法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 2、 年间美国城市间长途汽车运输公司所创造的总收入，数据见文件：长途汽车运输公司总收入。 A、试对总收入提出一个考虑长期趋势的回归模型。 利用EXCEL做移动平均： B、画出数据的散布图，你能否识别出这一时间序列中的趋势成份。 C、将A中的模型与数据拟合。这个模型对预测收入是否合适 D、预测1993年城市间长途汽车公司的总收入。求出两个95%预测区间。3、 两个城市间的旅馆和汽车旅馆每月的客房出租率数据，令Y t=t月凤凰城的客房出租率。数据见文件： A、对E（Y t）提出一个模型，考虑月份数据可能存在的季节变差。（提示： 考虑带虚拟变量的模型。全年12个月除选做基础水平的月份外，其余各月每月有一个虚拟变量。） B、将A中模型与数据拟合。 C、检验假设：每个月的虚拟变量都是客房出租率的有用的预测变量。（提 示：进行F检验。） D、利用B中拟合过的最小二乘模型以95%预测区间预测凤凰城第三年一月 份的客房出租率。 第一年客房出租率第二年客房出租率 月亚特兰大凤凰城月亚特兰大凤凰城

统计学课程论文——spss

运用Spss统计软件分析试卷 摘要：考试是衡量教育效果的一个必不可少的手段,本文通过spss在试卷统计分析中的应用,为每个教育工作者提供了一种新的试卷分析方法。 关键词：spss 难度分析区分度分析和效度分析。 引言： 随着社会的发展，教育受到的关注程度越来越高，教育事业是一个国家、一个民族振兴的基石，而考试是评价教学效果的一种必不可少的手段。如何选择测试效果的评价工具又显得尤为重要.Spss是一种在社会科学范围内应用最为广泛的统计软件，本文运用Spss软件，通过难度、区分度、信度、效度等指标，对一高校某班的37份试卷进行了分析，并且提出改进方法，旨在提高教师编制试卷、独立分析试卷的水平，从而达到科学指导教学的目的。 1．试卷结构 本试卷主要有两部分组成：客观性试题与主观性试题.其中客观性试题是35分，主观性试题是65分。（见表1） 表1 分值分布表 2．试卷分析 2．1．原始数据输入 2．1．1．数据定义 在Spss软件中，点击Variable view标签，在Name标题下定义:学号、题号、总成绩.其中学号名为x，题号名分别为如上表所示q1等，总成绩名定义为total.在Type标题下定义各个项目的类型，其中学号定义为String类型，长度为3，题号和总成绩均定义成Numeric类型，长度为5，小数点后长度为1，其余项使用默认即可。 2.1.2数据录入 点击DataView标签，将共计37份试卷按照各题得分情况输入Spss，得到如下表格:

注：x表示学生学号；q1是选择题、q2是判断题、q3是填空题、q4是名词解释、

q5是简答题、q6是论述题、total表示总分 2.2基本统计分析 由表2中的原始数据，运行菜单:Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies得到表3统计频数表和图1分数段的分布.其中mean（平均数）为70.388；std.deviation（标准差）为18.5184；variance（方差）为342.9313；运用Spss统计软件分析试卷 2.3难度分析 试题的难度是指全体被试对象对该题的失分率.计算公式为：P=1-Mean/Score，其中P为难度值，Mean为均值，Score为该题的满分值.在Spss中单击Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives，将除total以外的字段全部选择入Variable(s)中，得到各题的均值见表4. 表4 各题平均分表

SPSS因子分析实例操作步骤

SPSS因子分析实例操作步骤 实验目的： 引入2003~2013年全国的农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量，来研究其对全国总固定投资的影响。 实验变量： 以年份，合计（单位：千亿元），农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业作为变量。 实验方法：因子分析法 软件： 操作过程： 第一步：导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open； 2. Opening excel data source——OK.

第二步： 1.数据标准化：在最上面菜单里面选中Analyze——Descriptive Statistics——OK （变量选择除年份、合计以外的所有变量）. 2.降维：在最上面菜单里面选中Analyze——Dimension Reduction——Factor ，变量选择标准化后的数据.

3.点击右侧Descriptive，勾选Correlation Matrix选项组中的Coefficients和 KMO and Bartlett’s text of sphericity,点击Continue. 4.点击右侧Extraction,勾选Scree Plot和fixed number with factors，默认3个，点击Continue.

5.点击右侧Rotation，勾选Method选项组中的Varimax；勾选Display选项组中的Loding Plot(s)；点击Continue. 6.点击右侧Scores，勾选Method选项组中的Regression；勾选Display factor score coefficient matrix；点击Continue.

spss教程第四章---时间序列分析

第四章时间序列分析 由于反映社会经济现象的大多数数据是按照时间顺序记录的，所以时间序列分析是研究社会经济现象的指标随时间变化的统计规律性的统计方法。.为了研究事物在不同时间的发展状况，就要分析其随时间的推移的发展趋势，预测事物在未来时间的数量变化。因此学习时间序列分析方法是非常必要的。 本章主要内容： 1. 时间序列的线图，自相关图和偏自关系图； 2. SPSS 软件的时间序列的分析方法?季节变动分析。 §4.1 实验准备工作 §4.1.1 根据时间数据定义时间序列 对于一组示定义时间的时间序列数据，可以通过数据窗口的Date菜单操作，得到相应时间的时间序列。定义时间序列的具体操作方法是： 将数据按时间顺序排列，然后单击Date →Define Dates打开Define Dates对话框，如图4.1所示。从左框中选择合适的时间表示方法，并且在右边时间框内定义起始点后点击OK，可以在数据库中增加时间数列。 图4.1 产生时间序列对话框 §4.1.2 绘制时间序列线图和自相关图 一、线图 线图用来反映时间序列随时间的推移的变化趋势和变化规律。下面通过例题说明线图的制作。 例题4.1：表4.1中显示的是某地1979至1982年度的汗衫背心的零售量数据。

试根据这些的数据对汗衫背心零售量进行季节分析。（参考文献[2]） 表4.1 某地背心汗衫零售量一览表单位：万件 1979 1980 1981 1982 1 23 30 18 22 2 3 3 37 20 32 3 69 59 92 102 4 91 120 139 155 5 192 311 324 372 6 348 334 343 324 7 254 270 271 290 8 122 122 193 153 9 95 70 62 77 10 34 33 27 17 11 19 23 17 37 12 27 16 13 46 解：根据表4.1的数据，建立数据文件SY-11（零售量），并对数据定义相应的时间值，使数据成为时间序列。为了分析时间序列，需要先绘制线图直观地反映时间序列的变化趋势和变化规律。具体操作如下： 1. 在数据编辑窗口单击Graphs Line,打开Line Charts对话框如图4. 2.。从中选择Simple单线图，从Date in Chart Are 栏中选择Values of individual cases，即输出的线图中横坐标显示变量中按照时间顺序排列的个体序列号，纵坐标显示时间序列的变量数据。 图4.2 Line Charts对话框 2. 单击Define，打开对话框如图 4.4所示。选择分析变量进入Line Represents，，在Category Labels 类别标签(横坐标)中选择Case number数据个年 度 月 份

SPSS操作步骤汇总

S P S S操作步骤汇总 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type：Numeric：数值型 string：字符串型 Missing： Measure：scale定量变量 nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if 中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果：频数统计表—看是否有错误—missing system 清理： 1.对系统缺失值的清理

Data—select case—if condition is satisfied—if—function group（missing）--下面选 （missing）--continue—output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理（直接就清除了） Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）-- continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 3.统计描述 正态分布统计描述 1、正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/ 2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入—options—ok 3、按照男女统计描述：data—split file –compare group –sex调入—ok Analysis-descriptive statistic – descriptive—time 调入—options选择—OK非正态分布资料统计描述 1、正态性检验nonparametric 2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选择—OK 第三章T检验

SPSS论文(0001)

SPSS论文

云南大学 学期结课论文论文题目:我国城镇居民收入差异的回归分析 院(部)名称:数学与统计学院 学生姓名:魏水金 专业:统计学学号: 20131170134 论文提交时间: 2016年6月23日

我国城镇居民收入差异的回归分析 摘要 我国城镇居民收入差异受经济、体制、政策等多种因素的影响。本文对影响我国城镇居民收入差异的相关因素进行了分析,通过模型的建立,应用主成分回归分析方法对相关数据进行了实证研究,最后依据实证分析的结论提出了具体的政策建议。 关键词:城镇居民;收入差异;主成分回归分析 改革开放以来,我国城镇居民的收入水平有了大幅度的提高,在城镇居民收入快速增长的同时,其收入差距也不断扩大1993年以后,我国城镇居民收入分配差距进一步扩大,基尼系数从1993年的0. 27发展到2000年的0. 32,到2005年已经接近国际上所规定的0. 4的居民收入差距警戒线,差距扩大的速度令人担忧,对我国的社会经济的发展产生了很大的影响。 目录 第一章我国城镇居民收入差异的测度指标的选取 第二章我国城镇居民收入差异的主成分回归分析 2. 1 数据来源 2. 2 研究方法 2. 3 实证分析 第三章研究结果分析及政策建议

第四章参考文献 第一章我国城镇居民收入差异的测度指标的选取 本文从经济增长、就业、产业结构、再分配、价格等几个经济内生变量分析,选择出一些指标,运用多元统计分析中主成分回归方法筛选出具有显著影响效力的解释变量进行数量分析。 从经济增长方面看,美国发展经济学家西蒙·库兹涅茨在其《经济增长与收入不均等》论文中论证:一个国家或地区经济增长对国民收入分配产生这样的影响——即在经济发展初期,社会财富分配Vol. 28, No. 1 FORECASTING 2009年第1期差距随着经济增长而逐步扩大；当经济发展到一定阶段，个人收入分配差距将处于一个相对稳定局面，然后随着经济的进一步增长收入差距将逐步缩小，整个收入差距变化过程成倒“U”型。为此我们选择了GDP增长率指标。 从就业方面看, 20世纪90年代后期,由于历史性、体制性等多种因素,我国就业压力骤然增大,失业人数激增,而在我国对于中低收入阶层的居民,参加工 作获得劳动报酬是其收入的主要来源。为此我们选择了城镇登记失业率指标。 从产业结构方面看,一国产业结构变化对居民收入分配格局的变化具有重 要影响,处于各个收入阶层的居民分布在不同领域和不同行业,参加不同的经济活动,获得相异的收入。收入分配的行业差异、产业差异、所有制差异、就业差异等都会直接或间接地影响居民的收入分配差异的变动,为此我们选择了行业 收入差异(收入最高行业与最低行业平均工资之比) 、第一产业增加值占GDP的比重、第三产业就业人数占全社会劳动者人数的比重等三个指标。 从社会再分配看,社会保障是国家依法建立、具有经济福利的国民生活保障和社会稳定系统,具有相对缩小城镇居民收入差距,减少社会不安定因素的作用,是国家调节社会收入进行再分配的重要手段。为此我们选择了社会救济抚恤支出占财政支出的比重这一指标。 从价格影响看,物价指数的上涨或下降不仅直接影响经济总量、制约分配政策并对居民实际收入水平发生作用。为此选择了城镇居民消费价格总指数观察价格变动。 从城镇居民工资和收入方面看,工资是我国城镇居民收入的主要来源,人均工资增长率呈现的变化规律与我国进行的几次工资调整(或改革)是一致的。每一次工资改革,一方面使得广大职工工资水平提高;另一方面,由于不同行业、不同部门工资调整的幅度不同,使得收入分配差距扩大。而居民可支配收入目前是我国用以衡量城镇居民收入最重要的指标,为此我们选择了职工平均工资增长 率和城镇居民人均可支配收入增长率两个指标。

实验二 用SPSS进行时间序列分析

西安郵電大学 C++实验报告 院（系） ：经济与管理学院名称 学生姓名：段明强 专业名称：信息管理与信息系统班级：1201 学号: 02125021

SPSS进行时间序列分析 1.连续4周（每周5个工作日）测定某无菌操作室空气中的细菌含量（×103/M3）资料如下表所示，试绘制时间序列图，看是否存在周期性变动趋势。 表1 无菌操作室空气中的细菌含量 1.、激活数据管理窗口，定义变量名为DATA，然后按时间顺序从第一周第1天起将观察数据依次输入数据区域。 图1 数据输入界面 2.在Graphs菜单的Time Series项中，选择Autocorrelations（自相关时间序列图）。 3.在弹出的Autocorrelations对话框中，选左侧变量列表中的data点击按钮使之进入Variable框。在Display栏选 Autocorrelations项，要求仅绘制自动相关的时间序列图。

图3 选择变量进入右侧的分析列表 4.点击Options钮，弹出“Autocorrelations:Options”对话框，在Maximum Number of Lags 处输入5，表示时间序列阶段为每5天一个周期，点击Continue钮返回Autocorrelations 对话框，再点击OK钮即完成。 图4 设置分析参数 5.结果显示和说明。

图5 结果显示 在时间序列图中，用户可根据相关系数的大小来判断序列模型的变动趋势。一般地说，相关系数为0或为<0，则前后序列或相邻序列的变动趋势保持原状；当最大的正相关系数出现在最后一个时点之前的任一时点时，表明趋势变动，完整地说是后面的或相邻变量的序列较前面的或相邻前面变量的序列延迟，前面的或相邻前面变量的序列超前的时点即在最大正相关系数所在的时点。 在本试验中，一个时间序列为5个时点段，结果图显示最大正相关系数位于最后一个时点，故表明前后时间序列稳定，即具有周期性。 实验心得： 本次实验收获很多，学会使用spss进行时间序列的使用！