數(shù)據(jù)分析課程設(shè)計(jì)--nba球員技術(shù)統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告-wenkub
2023-04-07 08:44:22 本頁(yè)面
【正文】 中提出了廣泛的多元數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)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(guān)分析、判別分析、聚類(lèi)分析等。線性規(guī)劃目 錄 1 數(shù)據(jù)分析的任務(wù)和目的 1 問(wèn)題的背景 1 任務(wù)和目的 12 數(shù)據(jù)的搜集與整理 2 數(shù)據(jù)的來(lái)源 2 數(shù)據(jù)的處理 23 利用SPSS軟件對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析 3總 結(jié) 13參考文獻(xiàn) 141 數(shù)據(jù)分析的任務(wù)和目的 問(wèn)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(guò)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(yù)測(cè)兩人的得分及表現(xiàn)，為NBA相關(guān)的商業(yè)活動(dòng)和廣大球迷提供數(shù)據(jù)上的參考。 從輸出2中看出，故拒絕原假設(shè)，認(rèn)為兩人的平均每場(chǎng)上場(chǎng)時(shí)間存在顯著性差異。（3） 單樣本t檢驗(yàn)（）實(shí)現(xiàn)按NBA球員拆分，輸出結(jié)果放在同一張表中。（6） 單樣本非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)(檢驗(yàn)科比布萊恩特和阿倫艾弗森平均每場(chǎng)蓋帽次數(shù)總體的分布是否為正態(tài)分布)實(shí)現(xiàn)按NBA球員拆分，輸出結(jié)果放在同一張表中。（9）相關(guān)分析（研究平均每場(chǎng)三分球命中率與平均每場(chǎng)得分之間是否具有較強(qiáng)的線性關(guān)系）輸出11輸出12分析：從輸出11中看出，平均每場(chǎng)三分球命中率與平均每場(chǎng)得分之間不具有較強(qiáng)的線性關(guān)系；從輸出12中看出，故接受原假設(shè)，認(rèn)為平均每場(chǎng)三分球命中率與平均每場(chǎng)得分之間不具有較強(qiáng)的線性關(guān)系。自變量進(jìn)入回歸方程的次序是：平均每場(chǎng)上場(chǎng)時(shí)間。具體模型是： 平均每場(chǎng)得分= + *平均每場(chǎng)投籃命中率16414*平均每場(chǎng)投籃命中率^3 總 結(jié)經(jīng)過(guò)這次的大作業(yè)的鍛煉，是我對(duì)這學(xué)期所學(xué)到的數(shù)據(jù)分析方法和對(duì)SPSS的操作有了更加深刻的理解和認(rèn)識(shí)，在課設(shè)的過(guò)程中不斷有問(wèn)題出現(xiàn)，又不斷地查資料或請(qǐng)教老師同學(xué)的情況下，終于對(duì)SPSS有了進(jìn)一步的了解。參考文獻(xiàn)1.《SPSS 》，電子工業(yè)出版社2.《數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析技術(shù)——SPSS軟件實(shí)用教程》，高等教育出版社16 。雖然完成了此次
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