统计软件包STATISTICA简介要点.ppt

青海师范大学化学系 韩海洪 主讲 第三章 统计分析软件包Statistica/win 基本功能及使用简介 韩海洪 主讲 青海师范大学化学系 交流：1421332279@ * 《化学化工软件应用技术》系列教程之—— * 《化学化工软件应用技术》系列教程之—— Statistica for windows是由Statsoft. Inc 推出在 Windows环境下运行的大型统计软件包。 运行环境： Windows95/98/2000/me/xp或更高版本。 一、概述 二、主要构成——基本界面 二、主要构成（统计分析+图表分析） 按照功能主要分为统计分析和图表分析; 统计分析:15个主命令,130多个子命令 图表分析：在每个主命令和各级子命令中都配备了丰富齐全的图表功能选项。另外还有专用的图表模块(GRAPHS)，提供了13个主命令和80多个子命令。 Statistica主菜单 提供了如下功能： 1.基本特征统计； 2.非参数检验； 3.方差和协方差分析; 4.线性回归 5.非线性拟合； 6.时间序列预测； 7.聚类分析 8.数据管理； 9.因子分析； 10.对应分析·····判别分析等共计19项 三、主要的统计分析功能介绍 1.Basic statistics/tables —基本统计分析/制表 2. 多元统计分析——以“聚类分析”为例 3. Nonparametrics——非参数统计检验 4. Distribution Fitting——分布拟合 5. ANOVA——方差分析 6. Miltiple Regression——多重回归分析 7. Factor Analysis——因子分析 8. Discriminant Analysis——判别分析 1 Basic statistics/tables—基本统计分析/制表 变量特征分析 相关矩阵 第一步：数据准备 第二步：分析过程 注意问题 相似性统计指标 2. 多元统计分析——聚类分析 Cluster Analysis——聚类分析 对样本或变量进行聚类或分类 对变量(Variables)进行聚类为R型聚类， 对样品(Cases)进行的聚类为Q型聚类 连接树状聚类(Joining(tree clustering)), 逐步聚类分析（K-Means Clustering） 双向聚类方法（Two-Way joining）(它是兼顾R、Q型聚类于一起的聚类方法） 第一步：数据准备 第二步：分析过程 第二步：分析过程 注意问题 对样品进行聚类 —— Q型聚类 对变量进行聚类 —— R型聚类 相似性统计指标 距离系数 Q 型聚类 相似性系数 Q 型聚类 相关系数 Q、R 型聚类 同一批数据用不同的相似性指标，可能会得到不同的结果。 3.Nonparametrics——非参数统计检验 提供多种类型的检验(2*2表，x2/v2/?2值，Fisher精确检验········ 4. Distribution Fitting——分布拟合 对连续型分布（如正态分布(Normal)、均匀分布(Rectangular)，指数分布(Exponential)，?分布，对数正态分布（log-normal)，x2分布(Chi-square)）和离散型分布（二项分布（Binomial）、泊松分布（Posson）等进行拟合（主要通过对研究对象分布进行拟合与给定的模型标准态对比） 5. ANOVA——方差分析 General ANOVA（广义的方差分析） 单因素与多因素方差分析（General Univariate and Multivariate)； 重复测量方差分析(repeated measures)； 协方差分析(Covariates) ……等 6.Miltiple Regression——多重回归分析 线性回归分析有3种：标准方式(Standard)，向前逐步与向后逐步法(Stepwise Forward,Backward)(向前法是逐个引入自变量,向后法是从全部自变量中根据F值逐步剔除） 岭回归分析(Ridge Regression Analysis)(针对自变量之间具有较强相关性对象设计的特殊回归方法)，过原点回归分析(Through Origin)和残差分析(Residual Analysis) 固定非线性回归分析(Fixed Nonlinear)：如多项式回归分析(Polynomial)、指数、对数等 7. Factor Analysis——因子分析 因子分析[FA]与主成分分析[PCA]（Factor Analysis and Principle Com