成績成績指導(dǎo)教師安康學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理系課程實(shí)習(xí)報(bào)告課程名稱統(tǒng)計(jì)分析軟件實(shí)習(xí)實(shí)習(xí)時(shí)間2014.11.10-2014.11.14實(shí)習(xí)地點(diǎn)信息管理與電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室班級(jí)專業(yè)11級(jí)信息管理與信息系統(tǒng)1班學(xué)生姓名胡婷婷學(xué)號(hào)2011228134指導(dǎo)教師李勇填寫時(shí)間：2014年11月15日課程實(shí)習(xí)報(bào)告填寫要求1.課程實(shí)習(xí)結(jié)束時(shí)學(xué)生必須提交課程實(shí)習(xí)報(bào)告，學(xué)生應(yīng)充分運(yùn)用所學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)理論知識(shí)，結(jié)合自己的課程實(shí)習(xí)經(jīng)歷和有關(guān)資料，進(jìn)行比較深入的分析和總結(jié)，以此作為學(xué)生課程實(shí)習(xí)成績考核重要依據(jù)。2.課程實(shí)習(xí)報(bào)告要有獨(dú)立完成，重點(diǎn)突出、條理清晰，字?jǐn)?shù)不少于2000字。3.課程實(shí)習(xí)報(bào)告的資料必須真實(shí)，內(nèi)容應(yīng)簡明扼要，且必須與所學(xué)課程內(nèi)容相關(guān)，能反映出本人實(shí)習(xí)的情況、體會(huì)和感受。4.課程實(shí)習(xí)報(bào)告的封面反映學(xué)生課程實(shí)習(xí)的基本信息，注意成績框中“指導(dǎo)教師”欄應(yīng)由校內(nèi)指導(dǎo)教師手寫簽署姓名。5.正文內(nèi)容一般應(yīng)包含以下四個(gè)方面：①課程實(shí)習(xí)目的；②課程時(shí)間、地點(diǎn)；③課程實(shí)習(xí)內(nèi)容、過程和完成的任務(wù)；④課程實(shí)習(xí)收獲、體會(huì)和建議。6.課程實(shí)習(xí)必須由校內(nèi)指導(dǎo)教師評(píng)定成績并親筆簽名，成績?cè)u(píng)定按照教學(xué)大綱考核標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行。安康學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理系統(tǒng)計(jì)分析軟件實(shí)習(xí)課程實(shí)習(xí)報(bào)告一、實(shí)習(xí)的目的通過實(shí)習(xí)使學(xué)生加深理解和鞏固所學(xué)理論知識(shí)，深入掌握方差分析、回歸分析、聚類分析在統(tǒng)計(jì)軟件SPSS中的實(shí)現(xiàn)，能正確解釋SPSS的運(yùn)行結(jié)果。在實(shí)習(xí)教學(xué)中，應(yīng)強(qiáng)化學(xué)生科學(xué)研究的訓(xùn)練，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力。實(shí)習(xí)要針對(duì)實(shí)習(xí)項(xiàng)目完成綜合性實(shí)習(xí)題目的訓(xùn)練。（1）熟悉常用統(tǒng)計(jì)軟件的操作環(huán)境；（2）熟練掌握利用SPSS進(jìn)行方差分析、回歸分析和聚類分析。二、課程時(shí)間、地點(diǎn)實(shí)習(xí)時(shí)間：11.10-11.14實(shí)習(xí)地點(diǎn)：信息管理與電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室（5003）三、課程實(shí)習(xí)內(nèi)容、過程和完成的任務(wù)實(shí)習(xí)項(xiàng)目一：方差分析1.目的要求利用SPSS進(jìn)行單因素方差分析、雙因素方差分析綜合題目的訓(xùn)練。2.實(shí)習(xí)內(nèi)容單因素方差分析、多因素方差分析實(shí)驗(yàn)方法與步驟：（1）單因素方差分析①建立數(shù)據(jù)文件。定義變量名：種類、百分比，之后輸入原始數(shù)據(jù)。②選擇菜單“Analyze→CompareMeans→One-wayANOVA”，彈出單因素方差分析對(duì)話框。從對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選擇變量“結(jié)合的百分比”，使之進(jìn)入“DependentList”列表框；選擇“抗生素種類”進(jìn)入“Factor”框。③選擇進(jìn)行各組間兩兩比較的方法。單擊“PostHoc”，彈出“One-WayANOVA:PostHocMultipleComparisons”。在 “EqualVariancesAssumed”復(fù)選框組中選擇LSD.④定義相關(guān)統(tǒng)計(jì)選項(xiàng)以及缺失值處理方法。單擊“Options”按鈕，彈出“One-WayANOVA:Options”對(duì)話框。在“Statistics”復(fù)選框組選擇Descriptive和Homogeneity-of-variance.同時(shí)選中 “Meansplot”復(fù)選框。⑤單擊“OK”按鈕，執(zhí)行單因素方差分析，得到輸出結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：①如果僅僅考慮廣告形式單個(gè)因素對(duì)銷售額的影響從“廣告形式對(duì)銷售額的單因素方差分析結(jié)果”可以看出統(tǒng)計(jì)量F對(duì)應(yīng)的概率P-值為0.000小于顯著性水平a=0.05a=0.01，所以拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為不同廣告形式對(duì)銷售額產(chǎn)生了顯著的影響。②如果僅僅考慮地區(qū)單個(gè)因素對(duì)銷售額的影響從“地區(qū)對(duì)銷售額的單因素方差分析結(jié)果”可以看出統(tǒng)計(jì)量F對(duì)應(yīng)的概率P-值為0.000小于顯著性水平a=0.05(a=0.01),所以拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為不同地區(qū)對(duì)銷售額產(chǎn)生了顯著的影響。③從上述兩表可以看出“廣告形式對(duì)銷售額的單因素方差分析結(jié)果”中的F值為13.483“地區(qū)對(duì)銷售額的單因素方差分析結(jié)果”中的F值為4.062而13.483>4.062，所以如果從單因素考慮廣告形式對(duì)銷售額的影響較地區(qū)有更明顯的作用。（2）雙因素方差分析實(shí)驗(yàn)步驟①打開spss軟件，建立數(shù)據(jù)定義變量，如圖（Analyze→GeneralLinearModel），進(jìn)入雙因素方差分析。②在彈出的Univariate窗口中選擇“銷售額”為因變量→單擊向右的箭頭→將其加入到“DependentVvariable”框中→選擇“廣告方式”和“銷售地區(qū)”為因素變量→單擊向右的箭頭→將其加入到“FixedFactor”框中③點(diǎn)擊“Univariate”窗口右下角“Model”→選擇“Custom”利用下拉式菜單中Interaction選項(xiàng)可選擇交互效應(yīng)，如上右圖所示→點(diǎn)擊Continue④點(diǎn)擊“Univariate”窗口右下角“ProfilePlots”→選擇“廣告方式”為橫坐標(biāo)因素變量→選擇“銷售地區(qū)”為分線因素變量→點(diǎn)擊Continue⑤點(diǎn)擊“Univariate”窗口右下角“Options”→設(shè)置輸出描述性統(tǒng)計(jì)量、方差齊性檢驗(yàn)，如下左圖所示→點(diǎn)擊Continue→點(diǎn)擊OK完成操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果：實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：左上圖是方差齊性檢驗(yàn)表，從表中可以看出Levene方差齊性檢驗(yàn)的結(jié)果，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的值為1.013，相應(yīng)的Sig.=0.455，如果取а=0.05，顯然Sig.＞＞а,可以認(rèn)為兩因素各水平搭配下的總體方差符合進(jìn)一步方差分析的要求。左下圖是方差分析表，給出了，廣告方式、銷售地區(qū)以及它們的交互因素廣告方式*銷售地區(qū)的F值以及相應(yīng)的Sig.。這里Sig.值分別為0.000、0.090、0.923，如果取顯著性水平а=0.05，則只有廣告方式的影響是顯著的，而銷售地區(qū)，廣告方式與銷售地區(qū)的交互作用均是不顯著的。實(shí)習(xí)項(xiàng)目二：回歸分析1.目的要求利用SPSS進(jìn)行線性回歸分析、曲線回歸分析綜合題目的訓(xùn)練。2.實(shí)習(xí)內(nèi)容（1）線性回歸分析實(shí)驗(yàn)步驟①打開spss軟件，建立數(shù)據(jù)，創(chuàng)建“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降水量”、“雨日”和“幼蟲密度”變量，并輸入數(shù)據(jù)。再創(chuàng)建蛾量、卵量、降水量、雨日和幼蟲密度的分級(jí)變量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它們對(duì)應(yīng)的分級(jí)數(shù)值可以在SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口中通過計(jì)算產(chǎn)生。編輯后的數(shù)據(jù)顯示如圖。②啟動(dòng)線性回歸過程，單擊SPSS主菜單的“Analyze→Regression→Linear”，在彈出的“LinearRegression”窗口中設(shè)置因變量：選擇“幼蟲密度[y]”變量，添加到“Dependent”框中。設(shè)置自變量：選擇“蛾量[x1]”、“卵量[x2]”、“降水量[x3]”、“雨日[x4]”變量，添加到“Independent(S)”框中。選擇標(biāo)簽變量:選擇“年份”為標(biāo)簽變量。③回歸方式因此在“Method”框中選中“Enter”選項(xiàng)，建立全回歸模型。④設(shè)置輸出統(tǒng)計(jì)量，單擊“Statistics”按鈕，“Options”按鈕，并對(duì)其進(jìn)行相關(guān)設(shè)置，如圖所示，單擊“OK”，提交執(zhí)行。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表一回歸模型統(tǒng)計(jì)量：R是相關(guān)系數(shù)；RSquare相關(guān)系數(shù)的平方，又稱判定系數(shù)，判定線性回歸的擬合程度：用來說明用自變量解釋因變量變異的程度（所占比例）；AdjustedRSquare調(diào)整后的判定系數(shù)；Std.ErroroftheEstimate估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差。表二回歸模型的方差分析表，F(xiàn)值為10.930，顯著性概率是0.001，表明回歸極顯著。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析:根據(jù)多元回歸模型：把表6-9中“非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)”欄目中的“B”列系數(shù)代入上式得預(yù)報(bào)方程：預(yù)測值的標(biāo)準(zhǔn)差可用剩余均方估計(jì)：回歸方程的顯著性檢驗(yàn)：從表二方差分析表中得知：F統(tǒng)計(jì)量為10.93，系統(tǒng)自動(dòng)檢驗(yàn)的顯著性水平為0.001。F(0.05,4,11)值為3.36，F(xiàn)(0.01,4,11)值為5.67，F(xiàn)(0.001,4,11)值為10.35。因此回歸方程相關(guān)非常顯著。（2）曲線回歸分析實(shí)驗(yàn)步驟：①建立數(shù)據(jù)、定義變量。②在菜單中選擇Analyze→Regression→CurveEstimation→在彈出的“CurveEstimation”窗口中選擇“Y”為因變量→單擊向右的箭頭→將其加入到“Dependent”框中→選擇“X”為自變量→單擊向右的箭頭→將其加入到“Variable”框中→“Models”中選擇擬合模型→點(diǎn)擊OK完成操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：這個(gè)數(shù)值表給出了各個(gè)擬合模型的詳細(xì)結(jié)果，其中第一列Equation為選用模型類別，第二列RSquare為R2統(tǒng)計(jì)量，第三列F為F統(tǒng)計(jì)量的值，第四列與第五列為自由度，第六列Sig.是方程顯著性檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值，最后四列分別給出了各模型對(duì)應(yīng)的參數(shù)估計(jì)。結(jié)果表明各個(gè)模型的回歸方程都是顯著的，且二次項(xiàng)模型與三次項(xiàng)模型的R2均達(dá)到0.99以上，這兩個(gè)模型都比較合適。擬合曲線圖給出了各個(gè)模型的觀察值和預(yù)測值的對(duì)比圖，利用輸出結(jié)果圖而生成的圖形，具體的圖解見圖右的說明，從圖中可以更為直觀的了解各種模型的回歸擬合效果。實(shí)習(xí)項(xiàng)目三：聚類分析1.目的要求利用SPSS進(jìn)行聚類分析綜合題目的訓(xùn)練。2.實(shí)習(xí)內(nèi)容（1）系統(tǒng)聚類法實(shí)驗(yàn)步驟①建立數(shù)據(jù)文件。②選擇菜單“Analyze→Classify→HierarchicalCluster”，彈出HierarchicalClusterAnalysis對(duì)話框。從對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選x1、x2、x3、x4、x5、x6，使之進(jìn)入Variable(s)框；在Cluster處選擇聚類類型Variables(對(duì)變量聚類)，如下圖。

③單擊“Statistics”按鈕，彈出“HierarchicalClusterAnalysis:Statistics”對(duì)話框，選擇“Proximitymatrix”以顯示距離矩陣。④單擊“Plots”按鈕，彈出“HierarchicalClusterAnalysis:Plots”對(duì)話框，選擇Dendrogram項(xiàng)。⑤單擊“Method”按鈕，彈出“HierarchicalClusterAnalysis:Method”對(duì)話框，選擇“Between-groupslinkage”和“Pearsoncorrelation”。 ⑥單擊“OK”按鈕，得到輸出結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：第一個(gè)結(jié)果圖是垂直冰柱圖，冰柱圖中的第一列表示類的數(shù)目，對(duì)冰柱圖的分析一般從表格的最后一行開始，倒著向上進(jìn)行。例如聚類成兩類，樣品20、19、18屬于一類，其他樣品屬于一類；若分成三類，樣品20、19、18屬于一類，17自成一類，其他樣品屬于一類。第二個(gè)結(jié)果圖是凝聚狀態(tài)表，從第一列可以看出一共進(jìn)行了19次聚類，第一行表示第二個(gè)樣品和第十個(gè)樣品最先聚類，樣品間的距離為0.1，第二行表示第九個(gè)樣品于第十四個(gè)樣品聚類等，最后經(jīng)過十九次聚類，所有樣品聚成一大類。（2）快速聚類法實(shí)驗(yàn)步驟：①建立數(shù)據(jù)、定義變量。②在菜單中選擇Analyze→Classify→K-MeansCluster→在彈出的窗口中選擇“X1、X2、X3、X4、X5”為聚類分析的變量→單擊向右的箭頭→將其加入到“Variable”框中→選擇“股票代碼”為分析對(duì)象的標(biāo)志變量→單擊向右的箭頭→將其加入到“LabelCasesby”框中→點(diǎn)擊右下角的四個(gè)按鈕，依次對(duì)其進(jìn)行設(shè)置→點(diǎn)擊Continue→點(diǎn)擊OK完成操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：左上圖是凝聚點(diǎn)表，由于指定分為兩類，所以給出了兩個(gè)凝聚點(diǎn)的具體指標(biāo)值。左下圖是迭代記錄表，從表中可以看出，第三次迭代之后類的中心已無改變，整個(gè)快速聚類只進(jìn)行了3次迭代就已完成。右上圖是類中心點(diǎn)表，從表中可以看出3次迭代之后最終形成的個(gè)各類的中心點(diǎn)的位置。四、實(shí)習(xí)心得大學(xué)生活使我對(duì)統(tǒng)計(jì)分析軟件實(shí)習(xí)理論知識(shí)有了一定的了解，但實(shí)際操作領(lǐng)域依舊是一片空白。紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析軟件實(shí)習(xí)課程的實(shí)習(xí)，讓我對(duì)自己有了新的認(rèn)識(shí)，并明確了統(tǒng)計(jì)分析軟件實(shí)習(xí)方面的前進(jìn)方向。1．繼續(xù)學(xué)習(xí)，不斷提升理論素養(yǎng)。在信息時(shí)代，學(xué)習(xí)是不斷地汲取新信息，獲得事業(yè)進(jìn)步的動(dòng)力?，F(xiàn)在通過實(shí)習(xí)總感覺自己學(xué)的不夠，要用到知識(shí)時(shí)總感覺腦袋總是空白。實(shí)習(xí)后讓我明白，為了能更好的適應(yīng)工作，不得不利用自己空閑時(shí)間去彌補(bǔ)學(xué)習(xí)中的不足。實(shí)訓(xùn)內(nèi)容是與自己所學(xué)專業(yè)有密切聯(lián)系的，所以自己在這方面格外側(cè)重，希望能夠加強(qiáng)自己的專業(yè)知識(shí)。2、加強(qiáng)信心，堅(jiān)持下去上學(xué)的時(shí)候大家都說“能珍惜現(xiàn)在的日子就好好珍惜！”，等工作了才真正的領(lǐng)悟這句話的涵義。經(jīng)歷一次實(shí)訓(xùn)課的學(xué)習(xí)后，就希望能把實(shí)習(xí)所學(xué)習(xí)的知識(shí)，也能運(yùn)用到課堂上。對(duì)自己多一點(diǎn)信心，多給自己點(diǎn)贊賞，多給自己鼓鼓勁，相信自己總會(huì)走出一條寬敞大道。3、實(shí)訓(xùn)學(xué)習(xí)中的同學(xué)相處感覺學(xué)生時(shí)代很美好，不僅僅是不需要去努力工作，而是在學(xué)生時(shí)代你可以有很好的同學(xué)，很好的朋友，大家相互噓寒問暖，不必勾心斗角。我感覺這里才真的有純潔的友誼。我想當(dāng)踏上了社會(huì)，就會(huì)存在著利益關(guān)系，有工作繁忙，也多了份人情世故。希望以后自己努力，可以多幾個(gè)朋友，希望自己可以有個(gè)團(tuán)結(jié)工作的環(huán)境。在整個(gè)實(shí)訓(xùn)的過