【正文】
總 結(jié)經(jīng)過這次的大作業(yè)的鍛煉,是我對這學(xué)期所學(xué)到的數(shù)據(jù)分析方法和對SPSS的操作有了更加深刻的理解和認(rèn)識,在課設(shè)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(xué)的情況下,終于對SPSS有了進(jìn)一步的了解。(9)相關(guān)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(qiáng)的線性關(guān)系)輸出11輸出12分析:從輸出11中看出,平均每場三分球命中率與平均每場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)為平均每場三分球命中率與平均每場得分之間不具有較強(qiáng)的線性關(guān)系。(3) 單樣本t檢驗()實現(xiàn)按NBA球員拆分,輸出結(jié)果放在同一張表中。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(yù)測兩人的得分及表現(xiàn),為NBA相關(guān)的商業(yè)活動和廣大球迷提供數(shù)據(jù)上的參考。就是分析和處理數(shù)據(jù)的理論與方法,數(shù)據(jù)分析中提出了廣泛的多元數(shù)據(jù)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(guān)分析、判別分析、聚類分析等。 掌握利用數(shù)據(jù)分析理論知識解決實際問題的一般步驟。因子分析。輸出1輸出2分析:從輸出1中看出,阿倫艾弗森平均每場上場時間在1040(分鐘)的頻數(shù)為1,在4050(分鐘)的頻數(shù)為10;科比布萊恩特平均每場上場時間在1040(分鐘)的頻數(shù)為7,在4050(分鐘)的頻數(shù)為4;兩人平均每場上場時間在1040(分鐘)的頻數(shù)為8,在4050(分鐘)的頻數(shù)為14。(5)單樣本非參數(shù)假設(shè)檢驗(檢驗科比布萊恩特平均每場進(jìn)攻次數(shù)與首發(fā)的關(guān)系基本是否為1:1:10:10:10:10:10:10:10:10:2)輸出6輸出7分析:從輸出7中看出,故接受假設(shè),認(rèn)為樣本來自的總體分布與理論分布無顯著差異,即科比布萊恩特與首發(fā)的關(guān)系基本是為1:1:10:10:10:10:10:10:10:10:2。(11) 線性回歸分析(用逐步篩選法找科比布萊恩特的平均每場得分的線性回歸方程)輸出14輸出15輸出16輸出17輸出18分析:從輸出14中看出,本次多元分析回歸分析采用的是逐步篩選法。在此還要特別感謝馬建軍老師的指導(dǎo),是我學(xué)會了一些科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法。 some dependent variables were not entered.