SPSSAU算法类型介绍.docx

SPSSAU(在线SPSS)算法全览

SPSSAU作为SPSS的智能在线版本，提供了丰富多样的统计分析算法，覆盖从基础到高级的各类数据分析需求。以下是SPSSAU当前提供的算法分类和详细介绍：

一、基础统计算法模块

描述性统计

频数分析

描述分析(平均值、求和、乘积等)

交叉(卡方)分析

正态性检验

假设检验

T检验(单样本T检验、独立样本T检验、配对T检验)

方差分析(ANOVA)

非参数检验

事后多重比较(SNKq检验、Dunnettt检验)

相关与回归

相关分析

线性回归分析

分层回归

逐步回归

二、高级分析模块

多元统计分析

主成分分析

因子分析

聚类分析(K-means等)

判别分析

高级模型

一般线性模型

多分类Logit模型

Logistic回归

曲线回归

医学/实验研究

生存分析

Cox回归

ROC曲线分析

Fisher确切概率检验

三、专业研究模块

综合评价方法

层次分析法(AHP)

熵值法

TOPSIS法

数据包络分析(DEA)

灰色关联分析

计量经济研究

时间序列分析

ARIMA预测

空间计量模型

面板数据分析

机器学习算法

监督学习算法

无监督学习算法

集成学习方法

Meta分析

荟萃分析各类模型

四、数据处理与可视化

数据预处理

标准化(Z-score标准化、极差标准化)

中心化

生成变量(平方、根号、自然对数、10为底对数、绝对值等)

数据编码

分类汇总

可视化分析

散点图

回归残差检验图

正态检验图

饼图、柱形图、条形图等基础图表

高级可视化模板

SPSSAU(网页SPSS)持续更新迭代，目前已提供约500+算法，覆盖科研、商业、医学等各领域数据分析需求。相比传统SPSS软件，SPSSAU操作更简单智能，结果解读更清晰，是现代化数据分析的理想选择。