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Minitab培训概述Minitab是一种统计分析软件，被广泛用于数据分析、质量管理和统计过程控制。
通过使用Minitab软件，用户能够快速分析数据、制定决策，并实施质量改良方法。
本文档旨在向用户提供有关Minitab 软件的详细培训，以帮助他们充分利用该软件的功能和特点。
目标通过本次培训，用户将能够掌握以下技能和知识：•Minitab软件的根本操作技巧•数据导入和整理•根本统计分析方法的应用•数据可视化和图表生成•质量管理方法的实践•假设检验和分析结果的解释环境搭建在开始学习和使用Minitab之前，用户需要确保他们的计算机符合以下最低要求：•操作系统：Windows 7或更高版本•内存：至少4GB RAM•硬盘空间：至少2GB可用空间•分辨率：1280x800或更高用户可以从Minitab官方网站上下载安装程序，并按照指示完成安装。
根本操作技巧在本节中，我们将介绍一些常用的Minitab操作技巧，以帮助用户快速上手。
界面导览当用户第一次翻开Minitab时，他们将看到以下几个主要组件：1.菜单栏：包含各种菜单项选择项，提供了许多功能和操作选项。
2.工具栏：包含常用工具按钮，方便用户快速访问某些功能。
3.Session窗口：显示用户的操作历史记录，包括输入的命令和输出结果。
4.Worksheet窗口：用于显示和编辑数据。
5.Graph窗口：用于显示绘图结果。
数据导入和整理在Minitab中导入数据是一个根本的操作。
用户可以从Excel、CSV或其他常见格式的文件中导入数据。
以下是一个简单的步骤例如：1.单击菜单栏中的。
一、实训背景随着社会的不断发展，统计学在各个领域中的应用越来越广泛。
为了使同学们更好地掌握统计学的基本理论和方法，提高实际操作能力，我们学院开设了《统计实训》课程。
本课程旨在通过实际操作，使同学们熟悉统计软件，掌握数据收集、整理、分析的方法，提高解决实际问题的能力。
二、实训目的1. 熟练掌握SPSS、Excel等统计软件的基本操作；2. 掌握数据收集、整理、分析的方法；3. 提高解决实际问题的能力；4. 培养团队合作精神。
三、实训内容1. 数据收集：了解数据收集的方法，学会使用调查问卷、实验、观察等方式收集数据。
2. 数据整理：学习数据录入、清洗、编码等基本操作，掌握数据转换、分组等技巧。
3. 描述性统计：运用SPSS、Excel等软件进行描述性统计分析，包括计算均值、标准差、方差、中位数、众数等指标。
4. 推论性统计：学习假设检验、方差分析、相关分析等推论性统计方法，了解其原理和应用。
5. 统计图表：学习绘制各种统计图表，如直方图、饼图、折线图、散点图等，以便直观地展示数据。
6. 统计报告撰写：学习撰写统计报告的基本结构和写作技巧，提高报告的规范性和可读性。
四、实训过程1. 实训准备：教师讲解实训内容，学生分组，明确各自任务。
2. 数据收集：各小组根据教师提供的调查问卷或实验方案，进行数据收集。
3. 数据整理：各小组将收集到的数据进行录入、清洗、编码等处理。
4. 描述性统计分析：运用SPSS、Excel等软件进行描述性统计分析，得出相关统计指标。
5. 推论性统计分析：根据实际情况，选择合适的统计方法进行推论性分析。
6. 统计图表制作：根据分析结果，绘制相应的统计图表。
7. 统计报告撰写：各小组根据分析结果，撰写统计报告。
五、实训成果1. 各小组完成了数据收集、整理、分析等任务，掌握了统计软件的基本操作。
2. 学会了运用描述性统计和推论性统计方法分析数据，提高了解决实际问题的能力。
3. 通过撰写统计报告，提高了报告的规范性和可读性。
统计学实训课程学习总结统计分析软件与数据处理统计学实训课程学习总结——统计分析软件与数据处理在统计学实训课程中，我们学习了统计分析软件以及数据处理的基本原理和技巧。
通过实际操作和练习，我对统计学的应用以及数据处理有了更深入的了解。
以下是我对这门课程的学习总结和体会。
一、统计分析软件的应用统计分析软件在现代数据处理中起着重要的作用。
通过这门课程的学习，我了解并练习了几个常用的统计软件，如SPSS、R和Excel。
在实际操作中，我发现不同的软件在数据处理和统计分析方面具有不同的优势。
SPSS是一款功能强大的统计软件，适用于各种各样的统计分析任务。
它提供了丰富的数据处理和统计分析功能，例如描述统计、方差分析和回归分析等。
通过使用SPSS，我能够轻松地进行数据的整理、清洗和分析，从而得出准确的统计结论。
R语言是另一款流行的统计软件，具有强大的编程能力和灵活性。
通过编写R脚本，我可以自定义各种各样的数据处理和统计分析任务，并通过绘制可视化图表展示结果。
R语言的开源性和活跃的社区使得它成为了数据科学家和统计学家的首选工具。
Excel虽然不是专门为统计分析设计的软件，但它在简单数据处理和基本统计分析中仍然有着广泛的应用。
Excel提供了简单易用的界面和丰富的函数库，例如平均值、标准差和相关性等。
通过在Excel中进行数据处理和统计分析，我可以快速得到初步的结果和展示。
二、数据处理的基本原则在学习统计学实训课程中，我学到了数据处理的基本原则和技巧。
无论使用何种统计软件，良好的数据处理是确保结果准确可靠的关键。
首先，数据的收集和整理要尽可能地规范和准确。
在收集数据时，我注意确保样本的代表性，避免因样本偏差而导致结果失真。
在整理数据时，我学会了将数据进行清洗和格式化，确保数据的一致性和可用性。
其次，对数据进行适当的分析和解读也是数据处理的重要环节。
通过统计软件，我能够灵活运用各类统计分析方法，例如描述统计、推断统计和回归分析等。
16种常用统计分析软件介绍16种常用统计分析软件介绍来源：豆瓣1SAS统计软件SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写，翻译成汉语是统计分析系统，最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制，1976 年创立SAS公司, 2003年全球员工总数近万人，统计软件采用按年租用制，年租金收入近12亿美元。
SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。
在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。
SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。
SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS 需要编写程序, 比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。
SAS最新版为9.0版。
网址：/。
SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。
尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。
SAS系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。
BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。
也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。
它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。
各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。
SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC （质量控制模块）、SA/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS /FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF （交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。
一、引言随着我国经济的快速发展，企业对专业技术人才的需求日益增长。
为了提高学生的实践能力，加强校企合作，我国许多高校都开展了实训课程。
实训软件作为一种重要的教学辅助工具，能够帮助学生更好地理解和掌握专业知识。
本报告旨在对某高校实训软件的使用情况进行总结和分析，为今后实训软件的优化和改进提供参考。
二、实训软件概述1. 软件名称：XX实训软件2. 软件版本：V1.03. 软件功能：该软件主要用于模拟企业实际工作环境，让学生在虚拟环境中进行实训操作，提高学生的实际操作能力。
4. 软件特点：（1）界面友好，操作简便；（2）功能全面，涵盖多个行业领域；（3）支持多人在线实训，便于教师管理和学生交流；（4）实训内容丰富，贴近实际工作；（5）支持离线学习，方便学生随时随地学习。
三、实训软件使用情况1. 学生使用情况（1）总体情况：经过调查，90%以上的学生认为实训软件有助于提高自己的实践能力。
（2）实训内容：学生在实训软件中学习了企业实际工作中的各类业务操作，如销售、财务、人力资源等。
（3）实训效果：学生在实训过程中，能够熟练掌握各项操作技能，为今后的就业打下坚实基础。
2. 教师使用情况（1）总体情况：教师对实训软件的满意度较高，认为该软件有助于提高教学质量。
（2）教学效果：教师通过实训软件，能够更好地指导学生进行实践操作，提高学生的动手能力。
（3）资源利用：教师充分利用实训软件中的教学资源，为学生提供丰富的实训案例。
四、实训软件存在问题及改进措施1. 存在问题（1）软件部分功能不稳定，有时会出现卡顿现象；（2）实训案例较为单一，难以满足不同专业学生的需求；（3）部分操作步骤不够详细，学生难以理解。
2. 改进措施（1）优化软件性能，提高稳定性；（2）丰富实训案例，增加案例多样性；（3）完善操作步骤，确保学生能够理解。
五、结论实训软件作为一种有效的教学辅助工具，在提高学生实践能力方面发挥了重要作用。
通过本次实训软件的使用，我们认识到该软件在提高教学质量、培养学生实际操作能力方面具有显著优势。
Minitab培训教程详解-(带目录)Minitab培训教程详解一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域的统计软件。
它凭借其强大的数据处理能力、简便的操作界面和丰富的图表功能，受到了众多专业人士的青睐。
为了让用户更好地掌握Minitab的使用技巧，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能及实际应用案例，帮助读者快速提升数据分析能力。
二、Minitab基本操作1.安装与启动（1）从官网Minitab安装包。
（2）按照提示完成安装过程。
（3）启动Minitab，输入序列号激活软件。
2.界面介绍（1）菜单栏：包含文件、编辑、视图、帮助等菜单。
（2）工具栏：提供常用功能的快捷按钮。
（3）项目管理器：用于创建、管理和保存项目。
（4）工作表：用于输入、编辑和查看数据。
（5）图表：用于展示数据分析结果。
3.数据输入与编辑（1）手动输入数据：在工作表中直接输入数据。
（2）导入外部数据：支持Excel、CSV、TXT等格式。
（3）数据编辑：包括复制、粘贴、删除、插入等操作。
（4）数据筛选：根据条件筛选数据。
三、Minitab常用功能1.描述性统计（1）基本统计量：包括均值、中位数、标准差等。
（2）频数分析：统计各数据出现的次数。
（3）图表展示：包括直方图、箱线图等。
2.假设检验（1）单样本t检验：检验样本均值是否等于总体均值。
（2）两独立样本t检验：检验两个样本均值是否存在显著差异。
（3）配对样本t检验：检验两个相关样本均值是否存在显著差异。
3.方差分析（1）单因素方差分析：检验多个样本均值是否存在显著差异。
（2）双因素方差分析：检验两个因素对样本均值的影响。
4.相关分析与回归分析（1）相关分析：研究两个变量之间的关系。
（2）线性回归：建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系模型。
（3）多元回归：建立一个或多个自变量与多个因变量之间的线性关系模型。
5.质量管理工具（1）控制图：监控过程稳定性，发现异常因素。
数据分析与统计软件入门教程第一章：引言数据分析和统计软件是在处理大量数据时非常重要的工具。
随着科技的进步和数据的不断增加，数据分析在各个领域都扮演着至关重要的角色。
本教程将为读者介绍数据分析和统计软件的基本概念和技巧，并提供一些实用的示例，帮助读者快速入门。
第二章：数据分析概述数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和解释，从中获取有价值的信息和见解的过程。
在这一章节中，我们将介绍数据分析的基本概念和流程，并讨论数据分析在不同领域的应用。
第三章：统计软件简介统计软件是进行统计分析和数据可视化的工具。
本章将介绍几种常用的统计软件，包括SPSS、R、Python和Excel，并讨论它们的优势和适用场景，帮助读者选择合适的软件进行数据分析。
第四章：SPSS入门SPSS是一款功能强大且易于使用的统计软件，广泛应用于社会科学、教育、医学等领域。
在这一章节中，我们将介绍SPSS的基本操作和功能，包括数据导入、数据清洗、数据分析和报告生成等。
第五章：R语言入门R是一种免费且开源的统计软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。
在这一章节中，我们将介绍R语言的基本语法和常用函数，以及RStudio等开发环境的使用，帮助读者快速上手R语言进行数据分析。
第六章：Python入门Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习领域。
本章将介绍Python的基本语法和常用库，如numpy和pandas，以及Jupyter Notebook的使用，帮助读者利用Python进行数据分析和统计建模。
第七章：Excel数据分析Excel是一款广泛使用的电子表格软件，也可以用于数据分析和统计。
在这一章节中，我们将介绍Excel的数据处理和分析功能，如排序、筛选、透视表和图表制作等，以及Excel VBA的应用，帮助读者用Excel进行简单的数据分析。
第八章：数据可视化数据可视化是一种将数据通过图表、图形和地图等形式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据的方法。
《统计软件》课程教学大纲二、 课程简介本课程就是统计专业本科生得专业课程。
本课程主要介绍目前国际流行得统 计分析软件SPSS 得应用与操作，就是对统计理论课程教学得完善与补充。
SPSS 统计软件具有容易操作、输出漂亮、功能齐全得特点，在各领域与行业都有广泛 得应用。
课程内容包括描述性统计、统计绘图、均值分析、方差分析、相关与回 归、聚类与判别分析、因子分析、非参数检验等主要统计分析方法。
要求学生预 修计算机基础课程。
三、 课程目标通过本课程得学习，加强学生对统计理论得认识及基础，就是对统计理论课 程教学得完善与补充；培养学生解决各种统计问题得能力，掌握各种统计分析方 法在SPSS 软件中得实现，并且能够正确解释SPSS 软件得运行结果；通过实践教学 与设计性实验，提高学生创新精神与实践能力，为日后应用统计方法解决实际问 题奠定基础。
四、 教学内容及要求 I •篇章目录第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章II •教学内容与要求（15学时）第一章SPSS 简介（1学时）知道SPSS 软件得运用范围与运行方式，掌握SPSS 得启 动、主界面，懂得使用SPSS 得帮助系统。
SPSS 简介 数据管理 统计描述 统计绘图 均值比较与T 检验 方差分析 相关分析与回归分析 聚类分析与判别分析 因子分析 非参数检验五1.《SPSS 统计分析方法及应用》（电子工业出版社2009年1月出版, 薛薇主编）2.《SPSS 统计分析实例精选》（清华大学出版社2006年月出版，蔡建琼等主编）第二章 数据管理（1学吋）熟悉SPSS 得数据管理功能，掌握变量得定狡、数据得 输入与保存、编辑、运算与生成新数据、排序、读入其她格式文件数据 等基本数据管理功能。
统计描述（2学时）理解掌握常用描述性统计方法;频数分析、描述分析.探索分析. 交叉列联表分析在统计学上得定义与计算公式。
统计绘图（2学时）了解条形图、线图、面积图、圆图、离低图.帕累托图、控制a 、 箱图、直方图、P-P 概率图、Q-Q 概率图等屣本统计图得定义与类型，熟悉各种图形 如何反映统计资料得悄况。
《统计软件应用》课程教学大纲课程名称：统计软件应用课程类别：专业选修课适用专业：园艺、园林等考核方式：考查总学时、学分：32 学时 1 学分其中实验学时：学时一、课程教学目的随着计算机的普及和生物学研究的不断深入，数据管理和数据分析已成为各领域发展的重要内容，面对大量而繁杂的试验研究数据的分析，统计分析软件已成为首选工具。
通过本课程的学习，使学生了解当前国内外最流行最权威的统计软件，主要是SPSS、SAS和DPS 的数据结构和统计分析功能，加深学生对所学统计学基本知识的理解与应用，提高学生正确应用统计方法解决实际问题的能力，帮助学生熟练掌握统计软件的使用，提高学生对大量数据进行计算处理和统计分析的能力。
二、课程教学要求熟悉常用统计软件的操作环境，包括系统的安装、启动与退出，系统环境设置，基本运行方式；了解各种软件的模块构成，性能与特点；熟练掌握常用统计软件命令使用和窗口操作，包括数据文件的建立、编辑，数据的转换和整理、模块的调用，分析结果的输出与整理；了解常用统计软件的编程语言，掌握基本的数据挖掘方法；能根据现实问题选择不同的统计软件结合统计计算理论进行统计分析并能得出科学的绪论。
三、先修课程本课程的先修课程有概率论、数理统计、计算机基础知识、相关专业基础知识和专业课知识。
四、课程教学重、难点各种软件的模块构成，性能与特点；软件的基本使用方法：数据文件的建立、数据转换、加工和整理；软件命令使用和窗口操作、模块的调用，分析结果的输出与整理；方差分析、回归分析、相关分析等；难点是统计图形及编辑输出；非参数检验、列联表分析；模型的建立与分析。
五、课程教学方法与教学手段本课程是一门应用性、实践性很强的学科，因此本课程采用课堂讲授、多媒体辅助与计算机操作演示相结合，教师讲解与学生电脑操作相结合的教学方法与手段。
六、课程教学内容统计软件介绍（0.5学时）1．教学内容(1) SPSS的基本功能和特点(2) SAS的基本功能和特点(3)EXCE的基本功能和特点(4) DPS的基本功能和特点2．重、难点提示(1) 本章重点是SPSS系统窗口及其功能。
教学实训软件一、统计分析软件（网络版）软件类别：功能全面的统计分析软件软件目的：提供解决和研究房地产问题的统计和数据管理软件包。
软件要求：易于使用，能全面综合地阐述统计分析的全过程。
数据处理要求：提供数据访问，数据管理和准备，数据分析和报告功能。
兼容要求：可以附加其他类别的综合管理软件，可以快速地访问、管理和分析任何类型的数据集。
模块要求：提供数据计划、数据收集、部署能力，并能进一步丰富软件要求包含其它领域的分析功能。
支持系统：Windows、苹果Mac OS X以及Linux。
软件为网络版，至少节点数为100。
语言要求：能够用统一的字符编码标准处理多国语言，可选择语种浏览、分析和共享数据，应保证支持中文、英文之间的快速切换。
数据字典建立：软件要求可以轻松地实现数据字典的建立（例如，值标签和变量类型），软件要求会呈现数值列表以及对这些数值的计数，可以利用复制数据字典的工具来应用数据并且该数据字典可以作为模板来应用，并将其应用到其它数据文件或同一数据文件的其它变量。
可视化分段：可视化分段可以创建数据分段。
数据通道（data pass）呈现的直方图智能化地设置分段的具体间隔点。
允许自动地为分段设置值标签。
使用自定义属性为变量创建专用的数据字典。
数据集并发：可以在一个软件要求会话同时打开多个数据集，节省时间，精简数据文件合并的步骤。
确保在多个数据文件中复制数据字典的一致性。
并可以限制活动数据集的数目。
数据文件重构：要求能够进行数据文件的重构以备分析。
例如，把每个项目对应多条记录的数据重构，使其变成每个项目只有一条记录的数据。
提供数据重构的灵活性–可以把每个项目只有一条记录的数据，重构成每个项目对应多条记录的数据。
统计要求：统计程序的基本分析的包括计数、交叉列表分析、聚类，描述统计、因子分析、线性回归、聚类分析、有序回归及邻近分析法等。
一旦完成分析，使用导出到数据库向导，可以把数据轻松地写回数据库。
软件要求Base的各附加模块，赋予更强大的统计分析能力，例如SPSS 回归模块、SPSS 高级模块。
图形化程序：可以创建图形利用图形构建程序–高度可视化的图形生成界面，能够更轻松地创建常用的图形。
通过把变量和元素拖到图形创建面板，可以创建图形。
支持任意利用库中存在的模板快捷地创建图形。
可以预览将要生成的图形。
利用图形生成语言（GPL），高级用户能够创建更多图形。
发布途径：利用OLAP展示最佳结果提供一个快速、灵活的途径来创建、发布和处理专门的决策判断信息。
表格特点：创建的表格、图形，和具有“枢轴表”特色的“报告立方体”。
对话特点：要求自定义对话框构建程序，通过编程更容易地为商业用户定制对话框。
具体操作要求如下：1、图形特点：–3-D条形图：简单、复式、和堆积条形图。
–条形图：简单、分组、堆积、投影，和3-D图。
–线图：单线、复线、和投点图。
–面积图：简单和堆积图。
–饼图：简单、爆炸图，和3–D效果图。
–高低图：高–低–闭合、差别面积图、和范围条形图。
–箱图：简单、复式箱图。
–误差条形图：简单、复式误差条形图。
–误差条形图：添加条形、线形、以及面积图；置信水平；标准差；–双Y轴图2、散点图–简单、重叠、矩阵以及3-D散点图。
–拟合线：线性、二次或三次回归，Loess；总体或者子集的置信区间；全部或子集的回归线选项（包括截矩，显示R2）；显示按钉。
–通过颜色或者标记符号的大小区分，避免重叠。
3、密度图–人口金字塔：用镜像坐标轴来比较分布；选择是否添加正态拟合线。
–点图：通过堆积点显示分布；对称，堆积以及线性。
–直方图：可选择在直方图中是否显示正态拟合线；交互式改变直方图级数。
4、支持结果为PowerPoint格式、Excel格式、PDF格式等多种格式。
5、脚本功能–建立、编辑和保存脚本–建立定制的界面–指定工具栏图标和菜单项的功能–自动执行脚本以响应特定事件–支持Python 2.5使脚本生成更容易、更可靠6、质量控制图类别：–帕累托图–X-Bar图–全距图–Sigma图–单值图–移动全距图–控制图加强部分包括：自动标记违背Shewhart规则的点，关闭规则和废止规则7、诊断和探索图类别：–观测点绘图和时间序列绘图–概率图–自相关、偏自相关图–交叉相关函数绘图–ROC曲线分析8、输出要求：–控制输出结果中的变量信息：位置、标签、类型、格式、测量水平、值标签、缺失值、自定义属性、保留属性–控制输出结果中的文件信息：文件名、位置、个案数、标签、文档、权重状态、自定义属性、保留属性–控制统计量：每一类别的个案数、每一类别的百分比、均值、标准差、四分位数–控制显示顺序：文件顺序、变量名的字母顺序、多重响应集变量顺序、测量水平、用户自定义属性名称和值频数分析–频数表：频数计数、百分比、有效百分比、累积百分比–可选择按分析或表格对输出结果进行排序–略去不需要的额外文本线条，使输出更为简洁–中心趋势：均值、中位数、众数、总和–离散性：最大值、最小值、全距、标准偏差、标准误差、方差–分布：峰度系数及其标准误、偏度系数及其标准误–百分位数：百分位数（按实际或分组数据）、四分位数、等分组–格式：简洁或标准，根据频数或数值进行排序、生成表格索引–图形：条形图、直方图、或饼图表示新特性9、分析要求：描述分析：–中心趋势：均值、总和–散度：最大值、最小值、全距、标准偏差、标准误、方差–分布：峰度系数、偏度系数–Z_分数：计算Z_分数并可作为新变量保留–显示顺序：按均值、变量名的升序或降序排列10、探索分析–均值的置信区间–描述：四分位全距、峰度系数及其标准误、中位数、均值、最大值、最小值、全距、偏度及其标准误、标准偏差、标准误、方差、5%修整均值、百分比–M-估计量：Andrew的波形估计、Hampel的M-估计、Huber 的M-估计、Turkey的双11、权重–标识极端值和非正常值–分组频数表：二分箱中线、频数、百分数、有效，和累积百分比–绘图：用统一比例或根据数值大小绘图–箱图：按因子水平或者因变量绘制箱–描述：直方图、茎叶图–正态性：用Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilks统计量绘制正态概率图和反趋势概率图12、读取要求：–直接从当前版本的Excel文件读取数据–无需通过ODBC就可以导入OLE DB数据源–读/写Stata文件–读写Excel 2007文件–与Excel、Lotus 1-2-3、和dBase双向转换13、数据格式–读或写固定格式、自由字段、或者Tab分隔式的ASCII文件–读取复杂的文件格式：分层文件、混合记录格式、重复数据和非标准文件格式–读取数据矩阵–读取最新版本的SAS文件–以SAS格式导出文件–以目前版本的Excel格式导出数据文件14、补充要求，软件应至少能完成以下功能的要求–建立数据文件1 输入数据建立数据文件2 直接打开其他格式的3 数据文件4使用数据库查询建立数据文件5 导入文本文件建立数据文件–编辑数据文件1 输入数据2 定义数据属性3 插入或删除数据4 数据的排序5 选择观测量6 转置数据7 合并数据文件8 数据的分类汇总–数据加工1 数据转换2 数据手动分组（编码）3 数据自动分组（编码）4 产生计数变量5 数据秩（序）的确定6 替换缺失值–数据文件的保存或导出1 保存数据文件2 导出数据文件–统计图表绘制1 条形图2 线图3 面积图4 饼图5 高低图6 箱图7 直方图–基础统计描述，至少包括：均值（Mean）和均值标准误差（S.E. mean），中位数（Median），众数（Mode），全距（Range），方差（Variance）和标准差（Standard Deviation），峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness），四分位数（Quartiles）、十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles）。
1 数据描述2 频数分析3 探索分析4 交叉列联表分析5 比率分析6 P-P图、Q-Q图–均值分析与方差分析1 均值分析2 单因素方差分析3多因素方差分析4 重复测量方差分析5 数据重构6 协方差分析，至少包括：非饱和模型，饱和模型。
–参数检验1 单样本T检验2 两独立样本T检验3 配对样本T检验–非参数检验1 卡方检验2 二项分布检验3 游程检验4 单样本K-S检验5 两独立样本的非参数检验6 多独立样本的非参数检验7 两相关样本的非参数检验8 多相关样本的非参数检验–相关分析1 简单相关分析，至少包括：相关系数2 散点图3 偏相关分析–回归分析1 一元线性回归2 多元线性回归3 非线性回归4 曲线回归5 logistic回归–聚类分析1 分层聚类分析2 两步聚类分析3 K均值聚类分析–判别分析–因子分析与主成分分析1 主成分分析2 因子分析–信度分析1拆半信度系数模型2 Guttman模型3 平行模型–时间序列分析1时间序列数据的预处理2定义日期变量3 创建时间序列4填补缺失数据5指数平滑法6 自回归模型7 ARIMA模型8 季节分解–生存分析1生命表法2 Kaplan-Meier分析3 Cox回归分析二、投资项目经济分析软件（网络版）软件设计依据:《方法与参数》第三版规定的评价内容与方法，国家投融资体制改革相关的政策法规，现行的财税、金融等有关法规。
软件设计原则:适应各类建设投资项目经济评价；界面友好、表格直观、数据关系明晰、操作简便、易于学习、便于修改；利于国际经济交流与合作。
软件适用项目类型:可用于各种投资主体、各个行业、各类项目软件主要功能:本软件包括房地产前期投资估算、中期期利息估算、流动资金估算、投资使用计划与资金筹措的安排，总成本费用估算、营业收入、营业税金与附加、增值税估算、财务评价（含盈利能力分析、偿债能力分析和财务生存能力分析），不确定性分析（含盈亏平衡分析、敏感性分析，临界点分析）及风险分析（概率树分析）等。
软件节点不能小于100个。
功能:1 编制项目评价的基本报表和辅助报表，计算项目各项评价指标；绘制盈亏平衡图、敏感性分析图和累计概率图，并计算表示不确定性和风险的相关指标。
报表和图表可利用EXCEL的打印功能自动输出。
2 运用EXCEL 的拷贝、移动、插入、删除等编辑指令，用户可在软件上稍加修改、扩展，成为适合特定项目评价用的专用软件。
主要特点:1 原始数据以数据表格形式集中输入，并作了明显标记，输入一次各表共享、全部数据输入完毕后，按下方案计算按钮,完成计算后，所有的表和图可同时生成。
2 提供建设期不是整数“年”的计算功能；3 建设期、生产期的区间可自动进行调整，计算期最短为六个月，最长为50年以上；4 价格调整灵活，可使用固定价格，也可采用时价；5 建筑结构、用途等影响房地产开发的条件不受限制,系统初步设定可调整；可以进行不同项目开发方式的比较。
