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Spss软件应用与数学建模;Spss软件概述： Spss软件既是社会科学统计软件包的缩写，也是统计产品与服务解决方案的缩写。这就意味着该软件广泛适用于科学统计分析，当数据量大时就远优于Excel。Spss软件是目前世界上著名的统计软件之一，与SAS、Eviews等软件广泛应用于企事业单位统计分析、方案设计，高校教学与建模等领域，并且有着越来越多的群体和个人在使用这款软件。;第一章 spss软件与数学建模;Spss软件究竟能为我们的数学建模带来什么？;1.2 spss软件启用与简介; 我们按照以上几个步骤，便可将数据导入到spss中了，只有图1.2.5我们需要按照实际数据多少选择比例读取。读取时我们不必担心数据有偏差，因为读取数据是随机进行的，我们可以通过多次读取进行分析研究。我们便得到数据集1.;第二章 利用spss进行数据分析的基本步骤;2.2 利用spss进行数据分析的一般步骤;第三章 spss数据文件的建立和管理; 3.1.2 spss数据的基本组织方式;3.2 spss数据的结构和定义方法;3.2.1 变量访问和分析的唯一标志——变量名;一、数值型 1.标准型 2.科学记数法型 3.逗号型 4.圆点型 5.美元符号型 二、字符型 三、日期型;这就是我们的变量类型视图，我们可以根据需要选择适当类型，并规定宽度和小数位;3.2.3 变量名标签;缺失值的我们统计分析的影响及spss分析 待分析的数据中存在大量的缺失值，会对分析产生重大影响。例如，大量的缺失数据会使分析结果出现系统性偏差，会因缺少充分可利用的数据而造成统计计算精度的大幅度下降，会由于某些模型无法处理缺失数据而限制了该模型的应用等。因此，在数据分析之前通常需要对缺失数据进行必要的处理。统计学对缺失数据的处理方法有很多，如EM法或回归法进行插值估计等。Spss中也提供了分析缺失数据的专门模块。;3.2.6 计量尺度;1;那么，我们就得到了下面的新数据集“去缺失值数据汇总”数据集;第四章 数据与处理 数据的预加工处理是服务于数据分析和建模的。需要解决的问题很多，例如： 1.缺失值和异常数据处理 2.数据的转换处理 3.数据抽样 4.选择变量 Spss提供了一些专门的功能辅助用户实现数据的预加工处理工作。通过预处理还可以使用户对数据的总体分布有所了解。;4.1 数据的排序;特别提醒： Spss的数据排序是将数据编辑窗口中的数据按照某个或多个指定变量的变量值升序或降序重新排列。这里的变量也称为排序变量。排序变量只有一个时，排序称为单值排序。排序变量有多个时，排序称为多重排序。多重排序中，第一个指定的排序变量称为主排序变量，其他依次指定的变量分别称为第二排序变量、第三排序变量等。多重排序时，数据首先按主排序变量值的大小依次排序，然后对那些具有相同主排序变量值的数据，再按照第二排序变量值的次序依次排序下去。;4.1.2 以“去缺失值个案汇总”为例演示数据排序;4.2 变量计算4.2.1 变量计算的目的;4.2.2 以“去缺失值个案汇总”为例 演示变量计算;Spss中几种表达式简介;4.3 数据选取 4.3.1 数据选取的目的 1.提高数据分析效率 2.检验模型的需要 4.3.2 数据选取方法 1.按指定条件选取 2.随机选取 3.选取某一区域内的样本 4.通过过滤变量选取;4.3.3 数据选取的应用举例 “以住房状况调查”为例;4.4 计数 4.4.1 计数目的 计数在实际工作中是非常普遍的应用之一，它虽然简单，但却对把握个案各方面的特征很有效。 关键步骤： 1.指定哪些变量参与计数，计数结果存入哪个新变量中。 2.指定计数区间。; 4.4.2 计数区间 几种描述形式： 单个变量值 系统缺失值 系统缺失值或用户缺失值 给定的最大值和最小值区间 小于等于某指定值的区间 大于等于某指定值的区间;4.4.3 计数的应用举例 “以住房状况调查”为例;4.5 分类汇总 4.5.1 分来汇总的目的 分类汇总是按照某分类进行分类汇总计算。这种数据处理在实际数据分析中极为常见。 两个方面： 按照那个变量进行分类。 对哪个变量进行汇总，并指定对汇总变量计算哪些统计量。 ;4.5.2