统计与咨询实习论文（我学的经济统计学专业）(2)

2.3统计推断

(1)熟悉点估计的概念和操作方法

(2)熟悉区间估计的概念和操作方

)3)熟悉t检验的SPSS操作

)4)学会用T检验方法解决身边的实际问题。

2.4方差分析

)1)主方基本概念的基本思路和分析原理的差异，以便学生理解偏差和方差分析；

)2)掌握方差分析的过程

)3)提高学生实践能力，鼓励使用SPSS统计软件，鼓励单方面因素不良、双向方差分析等动作，激发学生熟悉研究分析突出潜力的兴趣，具有较强的自主学习和研究能力。

2.5相关分析和回归分析

该试点计划的目的是学习和使用SPSS软件，并进行相关和回归分析，包括：

计算和简单的Pearson相关系数皮尔森分析。

(1)学习回归模型的散点图和样本方程的图形。

(2)学会统计分析说明计算结果。

)3)要求试验前，了解回归分析的以下内容：

3 .国内外研究现状

SPSS自斯坦福大学于1968年开发使用以来，已拥有全球上千用户，分布于多个行业进行通信、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场调查、科学和教育，成为世界上使用最广泛的专业统计软件该软件的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析和输出管理。 丰富的统计分析方法，从统计分析出发，提供了多元统计分析的简要说明； 如基本统计分析、频数分布表、相关分析、回归分析、聚类分析和因子分析。 该软件具有较强的图形处理能力，不仅可以得到所用数据分析软件的结果，还可以得到直观、清晰、清晰的图表。 在条形图、折线图、散点图、直方图的各种统计和图形的正常图表中，可以创建原始图像数据，创建各种描述符。

回归分析、聚类分析、主成分分析等多元统计分析方法已被大量应用于环境监测、环境管理、环境规划与评价、环境污染治理工程、环境生态学、环境经济学等环境艺术。

4 SPSS主成分分析法的应用现状

4.1 SPSS在选矿中的应用

选矿企业的生产和操作，大量统计数据和试验数据。 随着互联网的普及和计算机的广泛使用，以及一些最好的统计软件的出现，选矿人员利用计算机对企业进行统计、监测和数据分析、挖掘和优化，以便更有效地管理业务； 从数学上明确有争议的问题已经成为现实。

结合建模使用主成分分析法BP神经网络。 BP是从高级非线性映射模型中，用无关的输入数据，可以大幅度提高建模质量的输出节点模型。 利用SPSS统计软件包进行矿物味道测试的统计数据。 实践表明，SPSS统计软件能提高理论水平，应用统计分析解决实际问题。 这个软件包在值得推广的研究中进行了选矿。

4.2主成分分析法概述

SSS统计分析软件包括各种统计分析。 如总量基本统计和单因素分析、多维频数分布分析、相关分析、平均数比较检验、方差、回归分析、聚类与判别、因子分析、非参数检验等分析。

这是主成分分析因子分析法的最简单形式。 因子分析是指多变量分析与小数的多个测量变量的数量无关，被转换为综合指标。 线性综合指标往往不能直接观察，但能反映事物的本质，因而被广泛应用于医学、心理学、经济学、社会生产能力学科、因子分析。

很多时候，很多东西在科学研究的各个领域都能被观察到，为了收集和分析大量的数据，寻找规律，需要更多的变量。 大和多样的样本确实提供了丰富的信息，为科学研究，在一定程度上更重要的是可以提高数据收集、工作量，提高分析问题提出的混合驱动。 由于变量之间的某些相关性，可以使用较少的综合指标，表示存在于每个变量类型的信息中，即每个索引的信息不重叠，而不是相互关联的综合指标之间。 在这种称为因子分析的方法中，表示各种类型信息的综合指标称为因子或主成分。 根据因素分析的目的，综合指标应小于原变量，但信息应包括相对较小的损失。

4.3数学分析

原始变量：1，2，3，4.m

主要成分：1、2、3、4.n

各因子与原始变量的关系可以表示如下。

1=b11122b 133 . b1nne1

2=B211B222B233.B2NNE2

3=B311B322B333.B3NNE3

……

m=BM11BM22BM33.BMNnen

矩阵的形状写为X=BZ E。 其值x为原始变量向量，b为公因子负荷系数矩阵，z为公因子向量，e为残差向量。 公因子Z1、Z2、Z3、Zn之间不相互相关，被称为正交模型。 因子分析是指求出公因子负荷系数的残差。

如果残差e的影响小到可以忽略，则数学模型为X=BZ。 如果z的各部分互不相关，则称为特殊形式的因子分析，称为主成分分析。 主成分分析的数学模型可以写成如下。

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