应用练习题spss社会统计学与
2011—2012学年第二学期
《社会统计学与SPSS应用》练习题
一、单项选择题
1．只能把研究对象分类，即只能决定研究对象是同类或是不同类的，具有＝与≠的数学属性，例如：性别，民族等变量，该类变量是（A）
A.定类变量
B.定序变量
C.定距变量
D.定比变量
2．根据上题内容，在操作SPSS软件时，在Measure选项中选择正确的是（B）A.
B.
C.
D.
左50%3．针对出生婴儿性别状况的多年调查发现，新生婴儿男女性别比一直在右摆动，但是对于某个家庭而言，是生男孩还是生女孩却具有偶然性。这说明新生婴儿性别状况属于（D）。随机现象 D. A.非统计现象 B.统计现象 C.非随机现象左新生婴儿男女性别比一直在针对出生婴儿性别状况的多年调查发现，50%4．右摆动，但是对于某个家庭而言，是生男孩还是生女孩却具有偶然性。这体现）。新生婴儿性别状况具有（D必然性 D.随机性 A.确定性 B.因果
性 C.．为调查不同年龄段群体对某商品的偏好程度，把年龄划分为：婴幼儿、青少5 年、成年、中年、老年，那么，年龄划分违背了变量取值的原则。（B）差异D.整体C.互斥B.完备A.
C）6．下列哪类变量能用折线图表示其分布状况？（虚拟变量定类变量 B.定序变量 C.定距变量 D.A. 。7．下列某变量取值状况的累积图，其中正确的表现形式是（B）
．B
A．
．CD．
2相同，图1较之图2的密度曲线向左8．下两图是正态分布密度曲线，两图的σ移了一些，这说明（C）。
图图≥ D.μμ＜ C.μμ =μB.μμ＞A.μ22112 112 2
1
）C（如下所示首先应该操作步骤的是对于多选项分析而言，软件中，SPSS 在．9．
A.
B.Freque
Descrncies ptives
C.
Defin D. e
Freque Varia）．下图所示的若为了测量集中趋势，需要在哪个□前打“√”的是（10B。ncies bles
Sets
A.
Qua
B.tilos
e
C.
D.Var Rangance
e
11．下图包含两条正态分布密度曲线，它们的μ相同，那么上方曲线的σ与下1方曲线σ的关系是（C）。2
级专业2010学年第 1 学期《社会统计学》试卷 A 姓名：学号： （□开卷□闭卷） 一、选择题：2*10=20分 1、要了解400个学生的学习情况，则总体单位是( B ) 。 A 400个学生 B 每一个学生 C 400个学生的成绩 D 每一个学生的成绩 2、只与一个自由度有关的是（ A ） 分布 B 超几何分布C 泊松分布 D F分布 A 2 3、将总体按与研究有关的标志进行分组，然后再随机地从各组中抽选单位组成样本。这种 抽样方式叫（ B ）。 A 简单随机抽样 B 类型抽样 C 等距抽样 D 整群抽样。 4、在方差分析中，自变量是（A ）。 A 定类变量 B 定序变量 C 定距变量 D 定比变量 5、某城市男性青年27岁结婚的人最多，该城市男性青年结婚平均年龄为26.2岁，则该城 市男性青年结婚的年龄分布为（B）。 A．正偏B．负偏 C．对称D．不能作出结论 6、分析统计资料，可能不存在的平均指标是（ A ）。 A 众数 B 算术平均数 C 中位数 D 几何平均数 7、在一个左偏的分布中，小于平均数的数据个数将（ C ）。 A 超过一半 B 等于一半 C 不到一半 D 视情况而定 8、若P（A）＝0.2，Ｐ（B）＝0.6，P（A/B）＝0.4，则) P ＝（ D ）。 A (B A 0.8 B 0.08 C 0.12 D 0.24。 9、关于学生t分布，下面哪种说法不正确（B ）。 A 要求随机样本 B 适用于任何形式的总体分布
C 可用于小样本 D 可用样本标准差S 代替总体标准差σ 10、对于大样本双侧检验，如果根据显著性水平查正态分布表得 Z α/2＝1．96，则当零假 设被否定时，犯第一类错误的概率是( C )。 A 20% B 10% C 5% D ．1% 二、判断题：2*10=20分 1、所有的统计指标都是变量。 （ 对 ） 2、统计所研究的对象就是社会经济现象的数量方面。 （错 ） 3、随机变量在相同的条件下进行观测，其可能实现的值不止一个。 （对 ） 4、在社会现象中，即使相同的意识作用也完全可能有不确定的结果，这就提供了概率论应用的可能性。 （ 对 ） 5、成功次数的期望值λ是决定泊松分布的关键因素。 （ 对 ） 6、进行区间估计，置信水平总是预先给定的。 （ 对 ） 7、可以对置信水平作如下解释：“总体参数落在置信区间的概率是（1-α）”。（错 ） 8、将收集到得的数据分组，组数越多，丧失的信息越多。 （错 ） 9、N 个变量值连乘积的平方根，即为几何平均数。 （错 ） 10、当样本容量n 无限增大时，样本均值与总体均值的绝对离差小于任意正数的概率趋于零。 （错 ） 三、简答题：5*7=35分 1、大数规律 大数规律是随机现象出现的基本规律，它的一般意义是：观察过程中每次取得的结果可能不同（因为具有偶然性），但大量重复观察结果的平均值却几乎接近某个确定的数值。 2、配对样本 所谓配对样本，指只有一个总体，双样本是由于样本中的个体两两匹配成对而产生的。 3、消减误差比例 变量间的相关程度，可以用不知Y 与X 有关系时预测Y 的误差0E ，减去知道Y 与X 有关 系时预测Y 的误差1E ，再将其化为比例来度量。将削减误差比例记为PRE 。 4、同分对 如果在X 序列中，我们观察到i j X =X （此时Y 序列中无i j Y =Y ），则这个配对仅是X 方向而非Y 方向的同分对；如果在Y 序列中，我们观察到i j Y =Y （此时X 序列中无i j X =X ），则这个配对仅是Y 方向而非X 方向的同分对；我们观察到i j X =X ，也观察到i j Y =Y ，则称这个配对为X 与Y 同分对。 5、什么是分层抽样？ 分层抽样也叫类型抽样，就是先将总体按某种特征或属性分若干类别或层次，再按照一定比 例在各个子类别或层次中随机抽取，最后将各抽取的单位合并成样本。 6、简述回归分析和相关分析之间的密切联系。 一般说来，只有当两个变量之间存在着较高程度的相关关系时，回归分析才变得有意义和有价值。相关程度越高，回归预测越准确。因此，往往先进行相关分析，然后才选用有明显相关关系的变量作回归分析。与此同时，相关关系往往要通过回归分析才能阐释清楚，例如皮尔逊相关系数的PRE 性质。回归分析具有推理的性质，而相关分析从本质上讲只是对客观事物的一种描述，知其然而不知其所以然。因而从分析层次上讲，回归分析更深刻一些。 7、P 值决策与统计量的比较 P 值是被称为观察到的(或实测的)显著性水平。用P 值进行检验比根据统计量检验提供更多
浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 题目：浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 姓名：王震宇 指导老师： 学号：
浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 摘要：在各个领域的科学研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析就是这样一种降维的方法。 关键词：spss 主成分分析统计学 （一）主分成分析原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。 （二）主成分分析数学模型 F1=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p …… F p=a1m ZX1+a2m ZX2+……+a pm ZX p 其中a1i, a2i, ……,a pi(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值多对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z 标准化]。 A=(a ij)p×m=(a1,a2,…a m,)，Ra i=λi a i，R为相关系数矩阵，λi、a i是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。 （三）在城市经济效益的评价中，设计的指标往往很多。为了简化系统结构，抓住经济效益评价中的主要问题，我们可由原始数据矩阵出发求出主成分。表1是从《中国统计年鉴2007》摘录的省会城市和计划单列市主要经济指标(2006年)，其中样品数n=35,变量数p=5。
第二章 随机现象与基础概率 练习题： 1.从一副洗好的扑克牌（共52张，无大小王）中任意抽取3张，求以下事件的概率： （1） 三张K ； （2） 三张黑桃； （3） 一张黑桃、一张梅花和一张方块； （4） 至少有两张花色相同； （5） 至少一个K 。 解：（1）三张K 。 设：1A ＝“第一张为K ” 2A ＝“第二张为K ” 3A ＝“第三张为K ” 则()()()()123121312//P A A A P A P A A P A A A =＝432525150 ??＝ 1 5525 若题目改为有回置地抽取三张，则答案为 ()123P A A A = 444525252?? 1 2197 = （2）三张黑桃。 设：1A ＝“第一张为黑桃” 2A ＝“第二张为黑桃” 3A ＝“第三张为黑桃” 则()()()()123121312//P A A A P A P A A P A A A =＝ 131211525150??＝ 11 850 （3）一张黑桃、一张梅花和一张方块。 设：1A ＝“第一张为黑桃” 2A ＝“第二张为梅花” 3A ＝“第三张为方块” 则 ()()()()123121312//P A A A P A P A A P A A A =＝ 131313 525150 ??＝0.017
注意，上述结果只是一种排列顺序的结果，若考虑到符合题意的其他排列顺序，则最终的结果为：0.017×6＝0.102 （4）至少有两张花色相同。 设：1A ＝“第一张为任意花色” 2A ＝“第二张的花色与第一张不同” 3A ＝“第三张的花色与第一、二张不同” 则()1P A ＝ 5252＝1 ()21/P A A ＝5213521--＝39 51 312(/)P A A A ＝5226522--=26 50 () 123P A A A ＝1-123()P A A A ＝3926115150?? -?? ??? ＝0.602 （5）至少一个K 。 设：1A ＝第一张不为K 2A ＝第二张不为K 3A ＝第三张不为K 则()1P A ＝ 52452- ()21 /P A A ＝51452- 312(/)P A A A ＝504 52 - () 123P A A A ＝1-123()P A A A ＝4847461525150?? -?? ??? ＝0.217 2.某地区3/10的婚姻以离婚而告终。问下面两种情况的概率各是多少： （1）某对新婚夫妇白头偕老，永不离异； （2）两对在集体婚礼上结婚的夫妻最终都离婚了。 解：（1）某对新婚夫妇白头偕老，永不离异。 ()1()P A P A =-=3 110 - ＝0.7 （2）两对在集体婚礼上结婚的夫妻最终都离婚了。 ()()()P AB P A P B =＝ 33 1010 ?＝0.09 3.某班级有45%的学生喜欢打羽毛球，80%学生喜欢打乒乓球；两种运动都喜欢的学生有30%。现从该班随机抽取一名学生，求以下事件的概率： （1）只喜欢打羽毛球； （2）至少喜欢以上一种运动；
SPSS基础之一：数据挖掘与统计学应用 数据挖掘与统计学应用数据挖掘与统计学应用基本框架一、关键词与摘要数据挖掘与统计应用之间关系数据挖掘的发展前景二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标，但分析方法和性质不同三、统计学的性质统计学决不是数学的分支，而是一门独立学科统计分析是以样本推断总体，而数据挖掘使用的往往是总体数据统计应用和数据挖掘中模型的差别数据挖掘接触到的大量数据中的偶然因素可以使统计方法失效统计分析之前需要准备大量数据，以期得到确定的目的；数据挖掘往往已有数据库，而目的也是不确定的四、数据挖掘的性质什么是数据挖掘——不同学者对数据挖掘的定义目前数据挖掘的主要软件当前数据挖掘软件的特点当前的数据挖掘软件包中被用到的统计分析过程数据挖掘和计算机科学的联系在统计科学中萌芽，但随后绝大部分又被统计学忽略的方法领域——数据挖掘是否也会如此？五、讨论对数据挖掘的认识的误区数据挖掘与统计应用的前景一、关键词和摘要关键词：统计学数据挖掘知识发现摘要： 1、数据挖掘与统计应用之间关系统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。DM（数据挖掘）是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。目前对该学科的作用尽管有点夸大其词，但该领域对商业，工业，及科学研究都有极大的影响，且提供了大量的为促使新方法的发展而进行的研究工作。尽管数据挖掘和统计分析之间有明显的联系，但迄今为止大部分的数据挖掘方法都不是产生于统计学科。这篇文章对这一现象作了一些解释，并说明了为什么统计学家应该关注数据挖掘。统计学可能会对数据挖掘产生很大影响，但这可能要求统计学家们改变他们的一些基本思路及操作原则。 2、数据挖掘的发展前景随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，运用数据挖掘技术在这些数据当中我们可以找出“金子”来。数据挖掘技术主要又分成“关联规则”，“时间序列”“聚集”，“分类”，“估值”等这几类. 据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。2000年7月IDC发布了关于信息存取工具市场的报告，其中估计1999年的数据挖掘的市场大概是7.5亿美元，估计在下个5年内市场的年增长率（Compound Annual Growth Rate）为32.4%，其中亚太地区为26.6%，并且预测此市场在2002年时会达到22亿美元。二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标，但分析方法和性质不同统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其
《统计分析与S P S S的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第10章SPSS的聚类分析 1、根据“高校科研研究.sav”数据，利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。要求： 1）根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。 2）绘制聚类树形图，说明哪些省市聚在一起。 3）绘制各类的科研指标的均值对比图。 4）利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。 采用欧氏距离，组间平均链锁法 利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数，回归散点图，得到碎石图。大约聚成4类。 步骤：分析→分类→系统聚类→按如下方式设置…… 结果： 凝聚计划 阶段 组合的集群 系数 首次出现阶段集群 下一个阶段集群 1 集群 2 集群 1 集群 2 1 26 30 328.189 0 0 2 2 26 29 638.295 1 0 7 3 20 25 1053.423 0 0 5 4 4 12 1209.922 0 0 15 5 8 20 1505.035 0 3 6 6 8 16 1760.170 5 0 9 7 24 26 1831.926 0 2 10 8 7 11 1929.891 0 0 11 9 5 8 2302.024 0 6 22 10 24 31 2487.209 7 0 22 11 2 7 2709.887 0 8 16 12 22 28 2897.106 0 0 19 13 6 23 2916.551 0 0 17 14 10 19 3280.752 0 0 25 15 4 21 3491.585 4 0 21 16 2 3 4229.375 11 0 21 17 6 13 4612.423 13 0 20 18 9 18 5377.253 0 0 25 19 14 22 5622.415 0 12 24 20 6 15 5933.518 17 0 23 21 2 4 6827.276 16 15 26 22 5 24 7930.765 9 10 24 23 6 27 9475.498 20 0 26 24 5 14 14959.704 22 19 28 25 9 10 19623.050 18 14 27 26 2 6 24042.669 21 23 28 27 9 17 32829.466 25 0 29 28 2 5 48360.854 26 24 29 29 2 9 91313.530 28 27 30 30 1 2 293834.503 0 29 0 将系数复制下来后，在EXCEL中建立工作表。 选中数据列，点击“插入”菜单→拆线图……
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第4章SPSS基本统计分析 1、利用第 2 章第7 题数据采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。 分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。 Statistics 户口所在职业年龄 地 N Valid 282 282 282 Missing 0 0 0 户口所在地 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 中心城市200 70.9 70.9 70.9 Valid 边远郊区82 29.1 29.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 职业 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 国家机关24 8.5 8.5 8.5 商业服务业54 19.1 19.1 27.7 文教卫生18 6.4 6.4 34.0 公交建筑业15 5.3 5.3 39.4 Valid 经营性公司18 6.4 6.4 45.7 学校15 5.3 5.3 51.1 一般农户35 12.4 12.4 63.5 种粮棉专业 户 4 1.4 1.4 64.9
种果菜专业 10 3.5 3.5 68.4 户 工商运专业 34 12.1 12.1 80.5 户 退役人员17 6.0 6.0 86.5 金融机构35 12.4 12.4 98.9 现役军人 3 1.1 1.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 年龄 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 20 岁以下 4 1.4 1.4 1.4 20~35 岁146 51.8 51.8 53.2 Valid 35~50 岁91 32.3 32.3 85.5 50 岁以上41 14.5 14.5 100.0 Total 282 100.0 100.0
第二章随机现象与基础概率练习题： 1.从一副洗好的扑克牌（共52张，无大小王）中任意抽取3张，求以下事件的概率：（1）三张K； （2）三张黑桃； （3）一张黑桃、一张梅花和一张方块； 123121312525150850 （3）一张黑桃、一张梅花和一张方块。 A＝“第一张为黑桃” 设： 1 A＝“第二张为梅花” 2 A＝“第三张为方块” 3
则 ()()()()123121312//P A A A P A P A A P A A A =＝ 131313 525150 ??＝0.017 注意，上述结果只是一种排列顺序的结果，若考虑到符合题意的其他排列顺序，则最终的结果为：0.017×6＝0.102 （4）至少有两张花色相同。 设：1A ＝“第一张为任意花色” 2A ＝“第二张的花色与第一张不同” 3A ＝“第三张的花色与第一、二张不同” 2. （（2）两对在集体婚礼上结婚的夫妻最终都离婚了。 解：（1）某对新婚夫妇白头偕老，永不离异。 ()1()P A P A =-=3 110 - ＝0.7 （2）两对在集体婚礼上结婚的夫妻最终都离婚了。 ()()()P AB P A P B =＝ 33 1010 ?＝0.09 3.某班级有45%的学生喜欢打羽毛球，80%学生喜欢打乒乓球；两种运动都喜欢的学生有30%。现从该班随机抽取一名学生，求以下事件的概率：
（1）只喜欢打羽毛球； （2）至少喜欢以上一种运动； （3）只喜欢以上一种运动； （4）以上两种运动都不喜欢。 解： 设：A ＝“喜欢打羽毛球” B ＝“喜欢打乒乓球” （1）只喜欢打羽毛球： 4. （ （ 0.337= 5. 解：设： 6. 投掷5颗骰子，恰好获得4个面相同的概率是多少？ 解：设： 445456C p q -?= 4511115 666666 C ??????=0.019 第四章 数据的组织与展示 练习题： 1.有240个贫困家庭接受调查，被问及对政府的廉租房政策是否满意，有180个家庭
我国31个省市自治区第三产业发展状况分析 （数据来源：中宏统计数据库）2010年31个省市第三产业增加值 一、因子分析 1.考察原有变量是否适合进行因子分析 为研究全国各地区第三产业的发展状况，现比较其第三产业增加值的差异性和相似性，收集到2010年全国31个省市自治区各类第三产业包括交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业及其他产业的年增产值数据。由于涉及的变量较多，直接进行地区间的比较分析非常繁琐，因此首先考虑采用因子分析方法减少变量个数，之后再进行比较和综合评价。 表1-1（a）原有变量的相关系数矩阵
由表1-1（a）可以看到，所有的相关系数都很高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公因子，适合做因子分析。 表1-1（b）巴特利特球度检验和KMO检验 由表1（b）可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为295.349，相应的概率p接近0,。如果显著性水平a为0.5，由于概率p小于显著性水平a，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。同时，KMO值为0.860，根据Kaiser给出了KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。 2.提取因子 首先进行尝试性分析。根据原有变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子并选取特征根值大于1的特征根。 表1-2（a）因子分析的初始解（一） 表1-2（a）显示了所有变量的共同度数据。第一列是因子分析初始解下的变量共同度，表明对原有6个变量如果采用主成分分析法提取所有特征根（6个），那么原有变量的所有方差都可被解释，变量的共同度均为1。第二列是在按指定提取条件提取特征根时的共同度。可以看到，所有变量的绝大部分信息（大于84%）可被因子解释，这些变量的共同度均较高，变量的信息丢失较少，只有交通运输这个变量的信息丢失较多（近20%），因此本次因子提取的总体效果不理想。 重新指定特征根的标准，指定提取两个因子，结果如下：
2020年自考《社会统计学》模拟试题及答案 一、填空题 1.统计数据分组的关键在于。 2.一般说来，统计分组具有三方面的作用：(1) ;(2) ;(3) 。 3.根据分组标志的不同，统计分组可以有分组和分组。 4.按每个变量值分别列组所编制的变量分布数列叫，其组数等于。 5.在组距式数列中，表示各组界限的变量值叫。各组中点位置上的变量值叫。 6.组距式变量数列，根据各组的组距是否相等可以分为和。 7.已知一个数列最后一组的下限为900，其相邻的组中值为850，则最后一组的上限和组中值分别为和。 8.统计资料的表现形式主要有和。 9.从形式上看，统计表主要由、、和四部分组成;从内容上看，统计表由和两部分组成。 10.统计数据整理就是对搜集得到的进行审核、分组、汇总，使之条理化、系统化，变成能反映总体特征的的工作过程。 11.数据的预处理是数据整理先行步骤，它是在对数据分类或分组之前对和所做的必要处理，包括对数据的、和。 12.直方图是用——的宽度和高度来表示频数分布的图形。 13.雷达图是一种的图示方法。 二、单项选择题
1.统计分组的关键问题是( ) A确定分组标志和划分各组界限B确定组距和组数 C确定组距和组中值D确定全距和组距 2.要准确地反映异距数列的实际分布情况，必须采用( ) A次数B累计频率C频率D次数密度 3.按品质标志分组，分组界限的确定有时会发生困难，这是由于( ) A组数较多B标志变异不明显C两种性质变异间存在过渡形态D分组有粗有细 4.某连续变量数列，其末组为开口组，下限为200，又知其邻组的组中值为170，则末组组中值为( ) A260 B 215 C 230 D 185 5.下列分组中按品质标志分组的是( ) A人口按年龄分组B产品按质量优劣分组 C企业按固定资产原值分组D乡镇按工业产值分组 6.对企业先按经济类型分组，再按企业规模分组，这样的分组，属于( ) A简单分组B平行分组C复合分组D再分组 7.用组中值代表各组内的一般水平的假定条件是( ) A各组的次数均相等B各组的组距均相等 C各组的变量值均相等D各组次数在本组内呈均匀分布 8.对统计总体按两个及以上标志分组后形成的统计表叫( )
应用练习题spss社会统计学与 2011—2012学年第二学期 《社会统计学与SPSS应用》练习题 一、单项选择题 1．只能把研究对象分类，即只能决定研究对象是同类或是不同类的，具有＝与≠的数学属性，例如：性别，民族等变量，该类变量是（A） A.定类变量 B.定序变量 C.定距变量 D.定比变量 2．根据上题内容，在操作SPSS软件时，在Measure选项中选择正确的是（B）A.
B. C.
D. 左50%3．针对出生婴儿性别状况的多年调查发现，新生婴儿男女性别比一直在右摆动，但是对于某个家庭而言，是生男孩还是生女孩却具有偶然性。这说明新生婴儿性别状况属于（D）。随机现象 D. A.非统计现象 B.统计现象 C.非随机现象左新生婴儿男女性别比一直在针对出生婴儿性别状况的多年调查发现，50%4．右摆动，但是对于某个家庭而言，是生男孩还是生女孩却具有偶然性。这体现）。新生婴儿性别状况具有（D必然性 D.随机性 A.确定性 B.因果
性 C.．为调查不同年龄段群体对某商品的偏好程度，把年龄划分为：婴幼儿、青少5 年、成年、中年、老年，那么，年龄划分违背了变量取值的原则。（B）差异D.整体C.互斥B.完备A. C）6．下列哪类变量能用折线图表示其分布状况？（虚拟变量定类变量 B.定序变量 C.定距变量 D.A. 。7．下列某变量取值状况的累积图，其中正确的表现形式是（B） ．B A． ．CD． 2相同，图1较之图2的密度曲线向左8．下两图是正态分布密度曲线，两图的σ移了一些，这说明（C）。
图图≥ D.μμ＜ C.μμ =μB.μμ＞A.μ22112 112 2 1 ）C（如下所示首先应该操作步骤的是对于多选项分析而言，软件中，SPSS 在．9． A. B.Freque
SPSS在铁路春运客流调查中的应用 摘要：本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能，对调查数据进行了实证研究。选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析，得到南昌站春运客流相关因素的关系，为改善运输组织和提高服务质量提供依据。 关键词：铁路，春运，客流，SPSS，分析 每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。南昌站作为京九线上重要的客运站，每年春运都承担着较大的旅客发送任务，对车站的春运客流状况进行调查，有助于更好地进行春运组织。为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况，分析各相关因素的关系，在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析，希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。 1 抽样调查基本情况 1.1 调查时间和对象 抽样调查每天进行一次。每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷，即每天每个候车室30份问卷。调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。
1.2 抽样方法 本次抽样调查采用分层、等距抽样设计，即首先依照候车室分层，在候车室内按照候车区域再分层。分层完毕后，在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。在每个候车区域随机选定一组候车旅客，每隔一固定数目等距抽取一名旅客，直到满足样本量为止。 1.3 调查项目 考虑到南昌站春运客流较为集中，旅客密集且流动性大，在问卷中采用封闭性答题形式，以方便被调查人快速、准确地完成调查。 (1)您乘车的目的：包括外出工作，探亲，旅游，学生返校。 (2)您的出行方向：包括北京方向(内蒙/北京／东北／合肥等)；上海方向(杭州／宁波／南京／温州／苏州等)；福建方向(福州／厦门等)；成都方向(重庆／成都／柳州／贵州／昆明等)；广东方向(东莞／广州／深圳等)：武汉方向(武汉／长沙／郑州等)；其他方向。 (3)您春节出行优先考虑的因素：包括安全；票价；舒适；快捷；能走就行。 (4)您对列车席位种类的选择：包括普通硬座；普通硬卧；空调硬座；空调硬卧；软座；软卧；其他。 (5)选择临时加开列车时，您考虑的因素(可多选)：包括有空调，票价便宜，到达或开车时间；乘车时间：有卧铺：乘车环境及服务。
(最新)社会统计学与spss应用练习题2010—2011学年第一学期 《社会统计学与SPSS应用》练习题一、单项选择题 1(只能把研究对象分类，即只能决定研究对象是同类或是不同类的，具有,与? 的数学属性，例如:性别，民族等变量，该类变量是(A) A.定类变量 B.定序变量 C.定距变量 D.定比变量 2(根据上题内容，在操作SPSS软件时，在Measure选项中选择正确的是(B) A. B. C.
D. 3(针对出生婴儿性别状况的多年调查发现，新生婴儿男女性别比一直在50%左右摆动，但是对于某个家庭而言，是生男孩还是生女孩却具有偶然性。这说明新生婴儿性别状况属于(D)。 A.非统计现象 B.统计现象 C.非随机现象 D.随机现象 4(针对出生婴儿性别状况的多年调查发现，新生婴儿男女性别比一直在50%左右摆动，但是对于某个家庭而言，是生男孩还是生女孩却具有偶然性。这体现新生婴儿性别状况具有(D)。 A.确定性 B.因果性 C.必然性 D.随机性 5(为调查不同年龄段群体对某商品的偏好程度，把年龄划分为:婴幼儿、青少年、成年、中年、老年，那么，年龄划分违背了变量取值的原则。(B)
A.完备 B.互斥 C.整体 D.差异 6(下列哪类变量能用折线图表示其分布状况,(C) A.定类变量 B.定序变量 C.定距变量 D.虚拟变量 7(下列某变量取值状况的累积图，其中正确的表现形式是(B)。 A( B( C( D( 28(下两图是正态分布密度曲线，两图的σ相同，图1较之图2的密度曲线向左移了一些，这说明(C)。 图2 图1 A.μ,μ B.μ=μ C.μ,μ D.μ?μ 12 1212 12 9(在SPSS软件中，对于多选项分析而言，如下所示首先应该操作步骤的是(C)
第十二章 相关与回归分析 第一节 变量之间的相关关系 相关程度与方向·因果关系与对称关系 第二节 定类变量的相关 双变量交互分类（列联表）·削减误差比例（PRE ）·λ系数与τ系数 第三节 定序变量的相关分析 同序对、异序对和同分对·Gamma 系数·肯德尔等级相关系数（τa 系数、τb 与τc 系数）·萨默斯系数（d 系数）·斯皮尔曼等级相关（ρ相关）·肯德尔和谐系数 第四节 定距变量的相关分析 相关表和相关图·积差系数的导出和计算·积差系数的性质 第五节 回归分析 线性回归·积差系数的PRE 性质·相关指数R 第六节 曲线相关与回归 可线性化的非线性函数·实例分析（二次曲线指数曲线） 一、填空 1．对于表现为因果关系的相关关系来说，自变量一般都是确定性变量，依变量则一般是（ 随机性 ）变量。 2．变量间的相关程度，可以用不知Y 与X 有关系时预测Y 的全部误差E 1，减去知道Y 与X 有关系时预测Y 的联系误差E 2，再将其化为比例来度量，这就是（ 削减误差比例 ）。 3．依据数理统计原理，在样本容量较大的情况下，可以作出以下两个假定：（1）实际观察值Y 围绕每个估计值c Y 是服从（ ）；（2）分布中围绕每个可能的c Y 值的（ ）是相同的。 4．在数量上表现为现象依存关系的两个变量，通常称为自变量和因变量。自变量是作为（ 变化根据 ）的变量，因变量是随（ 自变量 ）的变化而发生相应变化的变量。 5．根据资料，分析现象之间是否存在相关关系，其表现形式或类型如何，并对具有相关关系的现象之间数量变化的议案关系进行测定，即建立一个相关的数学表达式，称为（ 回归方程 ），并据以进行估计和预测。这种分析方法，通常又称为（ 回归分析 ）。 6．积差系数r 是（ 协方差 ）与X 和Y 的标准差的乘积之比。 二、单项选择 1．当x 按一定数额增加时，y 也近似地按一定数额随之增加，那么可以说x 与y 之间 存在（ A ）关系。 A 直线正相关 B 直线负相关 C 曲线正相关 D 曲线负相关
毕业论文 题目多元回归分析中的变量选取 ——SPSS的应用 院（系）数学与统计学院 专业年级 2010级统计学 指导教师职称副教授
多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用 殷婷 摘要 本文不仅对于复杂的统计计算通过常用的计算机应用软件SPSS来实现，同时通过对两组数据的实证分析，来研究统计学中多元回归分析中的变量选取，让大家对统计中的多元回归数据的选取和操作方法有更深层次的了解。一组数据是对于淘宝交易额的未来发展趋势的研究，一组数据时对于我国财政收入的研究。本文通过两个实证从不同程度上对数据选取的研究运用通俗的语言和浅显的描述将SPSS在多元回归分析中的统计分析方法呈现在大家面前，让大家对多元回归分析以及SPSS软件都可以有更深一步的了解。通过SPSS软件对数据进行分析，对数据进行处理的方法进行总结，找出SPSS对于数据处理和分析的优缺点，最后得在对变量的选取和软件的操作提出建议。 关键词：统计学 SPSS 变量的选取多元回归分析 Abstract
In this paper, not only for complex statistical calculations done by the commonly used computer application software of SPSS, through the empirical analysis of the two groups of data at the same time, to study the statistics of the variables in the multivariate regression analysis, let everybody to select multiple regression in statistical data and operation methods have a deeper understanding. Is a set of data for the future development trend of taobao transactions of research, a set of data for the research of our country's financial income. In this paper, through two empirical to select data from different extent research using a common language and plain the SPSS statistical analysis method in multiple regression analysis of present in front of everyone, let everyone to multiple regression analysis and SPSS software can have a deeper understanding. Through the SPSS software to analyze data, and summarizes method of data processing, find out the advantages and disadvantages of SPSS for data processing and analysis, finally had to put forward the proposal to the operation of the selection of variables and software. Keywords: Statistical SPSS The selection of variables multiple regression analysis 目录 摘要 (1) 英文摘要 (1) 引言 (3) 第一章回归分析 (3) 1.1自变量的选择 (4)
社会经济统计学原理试题及答案 统计学原理试题（ A ） 一、填空题 ( 每小题 1 分，共 10 分 ) 1. 标志按其特征的不同，可以分为品质标志与 ________ 。 2. 统计指标由指标名称和 ________ 。 3. 统计分组的关键在于选择分组标志和划分 ________ 。 4. 总量指标按其反映的内容不同，可进一步细分为标志总量和 ________ 。 5. 平均指标反映了总体分布的 ________ 。 6. 测定循环变动的常用方法称为 ________ 。 7. 如果用的是各年份季度资料，应采取 ________ 移动平均。 8. 三个或三个以上在经济上有联系，数量上保持一定对等关系的指数形成的一个整体，称为 ________ 。 9. 就方法来说，参数估计的基础是概率论中的大数法则和 ________ 。 10. 估计标准误差愈小，根据回归直线方程式计算的估计值就 ________ 。 二、单项选择题 ( 每小题 1 分，共 15 分 )在每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。 11. 社会经济统计学属于社会科学的 ( )
A. 实验论和理论性的学科 B. 方法论和应用性的学科 C. 系统论和全面性的学科 D. 信息论和社会性的学科 12. 下列属于数量标志的是 ( ) A. 职工的工龄 B. 职工的性别 C. 职工的政治面貌 D. 职工的籍贯 13. 某人的民族是汉族，则汉族是 ( ) A. 数量标志 B. 品质标志 C. 统计总体 D. 总体单位 14. 统计设计的中心内容是 ( ) A. 确定统计指标和指标体系 B确定统计分析的方法 C.确定统计分析的内容 D明确统计研究的目的 15. 调查项目的承担者是 ( ) A. 调查对象 B. 调查项目 C. 调查单位 D. 填报单位 16. 对连续型组距数列，凡是某单位的标志值刚好等于相邻两组上下限数值时，一般是 ( ) A将此值归入上限所在组 B将此值归入下限所在组 C将此值归入上限所在组或下限所在组 D. 另立一组 17. 某校 2001 年在校学生人数 6000 人，毕业生人数 1400 人，上述两个指标是 ( ) A. 均为时期指标 B. 均为时点指标 C. 前者为时期指标，后者为时点指标 D. 前者为时点指标，后者为时期指标 18. 第一组工人的平均工龄为 6 年，第二组为 8 年，第三组为 10 年，第一组工人数占总数的 30% ，第二组占 50% ，则三组工人的平均工龄为 ( ) A.8 年 B.7.55 年 C.32.5 年 D.7.8 年 19. 某企业有三个流水连续作业车间，某月份间产品合格率分别为 95% ， 90% ， 85 ，全厂平均合格
应用数理统计课程小论文
应用spss对部分公司的财务状况做因子分析 [摘要]spss是一套有效的统计工具软件，做数据统计方面表现出优秀的性能。 公司财务状况是决定公司发展战略的关键因素。本文运用spss软件对部分公司的财务状况做了因子分析。 [关键字] spss 财务分析因子分析 [正文] 1.问题的提出 在各个领域的研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就是这样一种降维的方法。 企业为了生存和竞争需要不断的发展,通过对企业的成长性分析我们可以预测企业未来的经营状况的趋势。公司本期成长能力综合说明公司成长能力处于的发展阶段,本期公司在扩大市场需求,提高经济效益以及增加公司资产方面都取得了极大的进步,公司表现出非常优秀的成长性。提请分析者予以高度重视,未来公司继续维持目前增长态势的概率很大。从行业部看,公司成长能力在行业中处于一般水平,本期公司在扩大市场,提高经济效益以及增加公司资产方面都略好于行业平均水平,未来在行业中应尽全力扩大这种优势。在成长能力中,净利润增长率和可持续增长率的变动,是引起增长率变化的主要指标。 2.因子分析的一般模型 设原始变量：X1,X2,X3,….Xm 主成分：Z1,Z2,…Zn. 则各个因子与原始变量的关系为：
第一章统计学及SPSS概述 教学重点：本章是全课程的总纲，主要讲述统计学的含义、统计的作用和统计学的基本概念以及SPSS的基本概述。 教学难点：统计学概念的理解以及SPSS的基本运行。 教学目标：通过统计理论与案例的学习，了解为什么要学习统计、统计的作用以及掌握SPSS如何与统计学进行完美的结合。 教学手段：通过大量生活中的案例导入我们为什么要学习统计学，统计的目的与意义。通过实验室操作SPSS软件，让学生自己动手操作软件。达到理论与实践的双重认知。 第一节统计的含义及意义 导入新课： 提问：同学们举例生活中你见到的统计现象。（与学生互动，讨论5分钟）教师总结：列举生活中常见的统计现象。（举例3分钟） 1.买彩票：你想不想中五百万的彩票？ 2.你的工资被平均了：利用2017年各城市的平均工资讲解平 均数意义。 3.选手得分如何计算？为什么要去掉一个最高分和一个最低 分。 4.其他一些生活中与统计相关的小案例。 一、什么叫统计学？（讲解5分钟，包括学生记笔记） 在日常生活中，我们经常会接触到“统计”这一术语。一提到统计，很多人可能首先想到的是统计工作，这种理解是不全面的。统计作为一种社会实践活动，已有悠久的历史，可以说，自从有了国家就有了统计实践活动。最初，统计只是一种计数活动，为统治者管理国家的需要而搜集资料，通过统计计数以弄清国家的人力、物力和财力，作为国家管理的依据。然而在今天，“统计”一词已被人们赋予多种含义，在不同的场合、不同的语言环境中已有许多种不同的解释。统计在不同的场合下，有不同的含义，统计工作：即统计实践，它是对社会自然现象客观存在的现实数量方面进行搜集，整理和分析的过程。即统计资料，是指统计实践活动过程所取得的各项数字资料以及与之相关的其它实际资料的总称。统计学（理论），是指关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。