數據分析課程設計--nba球員技術統(tǒng)計分析報告-wenkub
2023-04-07 08:44:22 本頁面
【正文】 中提出了廣泛的多元數據分析的統(tǒng)計方法，包括線性回歸分析、方差分析、因子分析、主成分分析、典型相關分析、判別分析、聚類分析等。線性規(guī)劃目 錄 1 數據分析的任務和目的 1 問題的背景 1 任務和目的 12 數據的搜集與整理 2 數據的來源 2 數據的處理 23 利用SPSS軟件對結果進行分析 3總 結 13參考文獻 141 數據分析的任務和目的 問題的背景 一年一度的NBA賽季讓全世界的籃球迷為之瘋狂，NBA賽事之所以如此受歡迎，最主要的原因在于NBA球員高超的球技。因此，通過兩位球員在以往的賽季中的發(fā)揮及表現(xiàn)，可以大概的預測兩人的得分及表現(xiàn)，為NBA相關的商業(yè)活動和廣大球迷提供數據上的參考。 從輸出2中看出，故拒絕原假設，認為兩人的平均每場上場時間存在顯著性差異。（3） 單樣本t檢驗（）實現(xiàn)按NBA球員拆分，輸出結果放在同一張表中。（6） 單樣本非參數假設檢驗(檢驗科比布萊恩特和阿倫艾弗森平均每場蓋帽次數總體的分布是否為正態(tài)分布)實現(xiàn)按NBA球員拆分，輸出結果放在同一張表中。（9）相關分析（研究平均每場三分球命中率與平均每場得分之間是否具有較強的線性關系）輸出11輸出12分析：從輸出11中看出，平均每場三分球命中率與平均每場得分之間不具有較強的線性關系；從輸出12中看出，故接受原假設，認為平均每場三分球命中率與平均每場得分之間不具有較強的線性關系。自變量進入回歸方程的次序是：平均每場上場時間。具體模型是： 平均每場得分= + *平均每場投籃命中率16414*平均每場投籃命中率^3 總 結經過這次的大作業(yè)的鍛煉，是我對這學期所學到的數據分析方法和對SPSS的操作有了更加深刻的理解和認識，在課設的過程中不斷有問題出現(xiàn)，又不斷地查資料或請教老師同學的情況下，終于對SPSS有了進一步的了解。參考文獻1.《SPSS 》，電子工業(yè)出版社2.《數據統(tǒng)計與分析技術——SPSS軟件實用教程》，高等教育出版社16 。雖然完成了此次
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