spss統(tǒng)計(jì)軟件期末作業(yè)(存儲(chǔ)版)
【正文】 期望的計(jì)數(shù)戶口 中的 %%%%%未來收入情況 中的 %%%%%總數(shù)的 %%%%%卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn) Sig. (雙側(cè))Pearson 卡方2.005似然比2.007線性和線性組合1.043有效案例中的 N234a. 0 單元格(%) 的期望計(jì)數(shù)少于 5?；舅悸罚菏紫韧ㄟ^隨機(jī)抽樣中的近似抽樣方式，對(duì)居民儲(chǔ)蓄調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣。 分析城鎮(zhèn)和農(nóng)村儲(chǔ)戶對(duì)“未來收入狀況的變化趨勢”是否持相同的態(tài)度。操作步驟：轉(zhuǎn)換→重新編碼為不同變量→選擇存（?。┛罱痤~，輸出變量名稱填存款金額分組，單擊舊值和新值，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，分為0500、5012000、20013500、35015000、5000以上五個(gè)組。%，說明存款數(shù)額懸殊較大。多重比較檢驗(yàn)的方法： LSD方法適用于各總體方差相等的情況，特點(diǎn)是比較靈敏；Tukey方法和SNK方法適用于各水平下觀測變量個(gè)數(shù)相等的情況；Scheffe方法比Tukey方法不靈敏。方差分析可以很好的去辨別兩個(gè)事物之間存在聯(lián)系的緊密性。得到以下圖表：模型匯總和參數(shù)估計(jì)值因變量: 教育支出方程模型匯總參數(shù)估計(jì)值R 方Fdf1df2Sig.常數(shù)b1b2b3二次.96328.000三次.96437.000復(fù)合.98519.000冪.94619.000.000自變量為 年人均可支配收入。分析→分類→K均值聚類→變量中把數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、語文、歷史、英語選進(jìn)，聚類數(shù)為3→選項(xiàng)→初始聚類中心和ANOVA表前打勾→確定。觀測到的顯著性水平并未據(jù)此進(jìn)行更正，因此無法將其解釋為是對(duì)聚類均值相等這一假設(shè)的檢驗(yàn)。思路：本題考察K聚類（快速聚類）的內(nèi)容，根據(jù)題目只要指定聚類數(shù)目K和確定K個(gè)初始類中心即可。操作步驟：圖形→舊對(duì)話框→散點(diǎn)/點(diǎn)狀→簡單分布→Y軸：教育支出，X軸：年人均可支配收入→確定。操作步驟：分析一般線性模型單變量因變量：收率，固定因子：濃度、溫度，模型選擇全因子確定。先將這組數(shù)據(jù)輸入SPSS，然后進(jìn)行兩個(gè)方面的計(jì)算：單因素方差分析和多因素方差分析。輸出如下圖表：統(tǒng)計(jì)量存款金額分組20歲以下N有效2缺失0百
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