SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析
非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系，它不像线性模型那样有众多的假设条件，可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型 非线性，能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型，转换后的模型，用线性回归的方式处理转换后的模型，有的非线性模型并不能够通过变量转换为线性模型，我...
代写CMDA 3605 : Fall 2018 : Homework 3 程序作业、代写MATLAT 程序作业、代写R编程作业、代写SPSS,STAT作业代写留学生
代写CMDA3605:Fall2018:Homework3程序作业、代写MATLAT程序作业、代写R编程作业、代写SPSS,STAT作业代写留学生CMDA3605:Fall2018:Homework3Due:SaturdaySeptember22by11:59pm:Submittedonlinein...
SPSS Modeler数据挖掘项目实战（数据挖掘、建模技术）
SPSSModeler是业界极为著名的数据挖掘软件，其前身为SPSSClementine。SPSSModeler内置丰富的数据挖掘模型，以其强大的挖掘功能和友好的操作习惯，深受用户的喜爱和好评，成为众多知名企业在数据挖掘项目上的软件产品选择。本课程以SPSSModeler为应用软件，以数据挖掘项目生...
SPSS Modeler数据挖掘：回归分析
SPSSModeler数据挖掘：回归分析1模型定义回归分析法是最基本的数据分析方法，回归预测就是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其相关的某随机变量的未来值。回归分析是研究一个变量（被解释变量）与另一个或几个变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。回归分析的主要内容：从一...
R语言统计分析应用与SAS、SPSS的比较
能够用来做统计分析的软件和程序很多，目前应用比较广泛的包括：SPSS,SAS、R语言,Matlab，S-PLUS,S-Miner等。下面我们来看一下各应用的特点：SPSS:最简单的，都是菜单操作，不过不利于二次程序开发。SAS:需要购买，该软件录入语言要非常精确，不能出错，难操作。R语言：免费软件，...
IBM SPSS Statistics 与用户自定义 Python 模块的集成及分析
本文介绍了如何将用户自定义的功能模块与IBMSPSSStatistics进行集成，如何利用Statistics提供的统计分析方法对功能模块的输入数据进行预处理，并对集成结果进行分析与演示。背景介绍近年来，商业分析（BusinessAnalytics，BA）软件逐渐成为企业增强洞察力的利器。其中，IB...
SPSS学习系列之SPSS Statistics导入读取数据（多种格式）（图文详解）
不多说，直接上干货！SPSSStatistics导入读取数据的步骤：文件 -> 导入数据成功！欢迎大家，加入我的微信公众号：大数据躺过的坑 免费给分享 同时，大家可以关注我的个人博客： http://www.cnblogs.com/zlslch/ 和 http://www....
SPSS-Friedman 秩和检验-非参数检验-K个相关样本检验 案例解析
三人行，必有我师，是不是真有我师？三种不同类型的营销手段，最终的营销效果是否一样，随即区组秩和检验带你进入分析世界今天跟大家讨论和分享一下：spss-Friedman秩和检验-非参数检验-K个（多个）相关样本检验，下面以“数学，物理，生物”样本数据为例，假设：H0： 数学，物理，生物三门课程的总体分...
SPSS数据分析—Poisson回归模型
在对数线性模型中，我们假设单元格频数分布为多项式分布，但是还有一类分类变量分布也是经常用到的，就是Poisson分布。Poisson分布是某件事发生次数的概率分布，用于描述单位时间、单位面积、单位空间内某件事发生的次数规律，在对数线性模型中，如果单元格频数分布服从Poisson分布，那么拟合的模型就...
神经网络ANN——SPSS实现
神经网络[]一、起源与历史1、与传统统计方法的区别传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识。在此意义下，其为神经网络。实际上，您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案。但是，线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设。神经网络可以接近多种统计模型，并无需您预先假设...
SPSS Clementine 数据挖掘入门1
SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。在Gartner的客户数据挖掘工具评估中，仅有两家厂商被列为领导者：SAS和SPSS。SAS获得了最高abilitytoexecute评分，代表着SAS在市场执行、推广、认知方面有最佳表现；而SPSS获得了最高的complet...
SPSS Clementine 数据挖掘入门2
下面使用AdventureWorks数据库中的TargetMail作例子，通过建立分类树和神经网络模型，决策树用来预测哪些人会响应促销，神经网络用来预测年收入。TargetMail数据在SQLServer样本数据库AdventureWorksDW中的dbo.vTargetMail视图，关于Targe...
SPSS Clementine 数据挖掘入门3
转摘:http://www.cnblogs.com/dekevin/archive/2012/04/27/2473683.html了解SPSSClementine的基本应用后，再对比微软的SSAS，各自的优缺点就非常明显了。微软的SSAS是ServiceOriented的数据挖掘工具，微软联合SAS...
spss-非参数检验-K多个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）案例解析
今天和大家一起探讨和分下一下SPSS-非参数检验--K个独立样本检验（Kruskal-Wallis检验）。还是以SPSS教程为例：假设：HO: 不同地区的儿童，身高分布是相同的H1：不同地区的儿童，身高分布是不同的不同地区儿童身高样本数据如下所示：提示：此样本数为4个（北京，上海，成都，广州）每个...
SPSS数据分析—生存分析
生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术，所谓生存时间，就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间。这里的时间不一定就是钟表日历上的时间，也有可能是其他的度量单位，比如长度单位等。生存时间有两个特点：1.存在删失，是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来，这种情况很常见，如果不...
SPSS应用之非参数检验
SPSS应用之非参数检验统计学的假设检验可以分为参数检验和非参数检验，参数检验是根据一些假设条件推算而来，当这些假设条件无法满足的时候，参数检验的效能会大打折扣，甚至出现错误的结果，而非参数检验通常是没有假设条件的，因此应用范围比参数检验要广。非参数检验在不做任何假设的情况下，最大限度的使用样本信息...