pss

SPSS——回归——线性——选择分析变量——保存（save）——预测区间（prediction intervals）——选择上均数（Mean）和个体（individual）运行即可。结果在SPSS打开的

SPSS——回归——线性——选择分析变量——保存（save）——预测区间（prediction intervals）——选择上均数（Mean）和个体（individual）运行即可。结果在SPSS打开的数据文件中看，会生成四个变量，分别对应预测值和预测区间的上下限。如果要图形显示，则是做散点图，在增加拟合曲线，加上曲线的预测区间即可。

.只有在QQ登陆过聊过天的电脑里,在QQ的安装目录下,以你的QQ号码命名的文件夹,MsgEx.db这个文件才会保留你的聊天记录,如果他在其他电脑上,是无法看到的。2.即使你把聊天记录上传到QQ服务器,但是假如对方不知道你的上传密码,也看不到你的聊天记录,这个密码和QQ密码可以不一样,看当初怎么设置

是的。聚类算法要求连续变量先进性标准化。在聚类分析的options按钮里面您可以找到standardizationofcontinuousvariables栏，任何连续变量都要作为要被标准化的变量列在右边tobestandardized矩形框中。希望可以帮助您。

一般来说内存占用大小有如下规律：VSS >= RSS >= PSS >= USS

可参考： 内存介绍 库介绍 VSS 是虚拟内存地址，包含的比较多：alloc 申请的空间，全量共享库，应用程序自身的占用内存 RSS 是实际物理内存，包含全量共享库（其他进程加的库也算进去了）、应用程序自身占用内存 PSS 是占用物理内存，包含平均共享库（比例分配共享库），自身占用内存 USS 是程序自身内存，是程序本身占用的，不包含共享库的内存 常用命令： dumpsys meminfo cat /proc/meminfo procrank free showmap vmstat

annalyze里面找regression，设置好自变量和因变量就好了

SPSScoefficient表是回归系数的是：首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数。标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关

是一种衡量量表信度的统计量。在SPSS中，Omega它通常用来评估一个量表（例如问卷调查）的内部一致性，即量表中各项之间相互关联的程度，可以将Omega作为量表信度的一个指标，以评估量表是否具有准确、稳定和一致的测量结果。

信度分析方法是分析问卷的主题是否符合调查者的要求和调查数据可靠性的专用统计方法。 下面我们主要从下面四个方面来解说： [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 实际应用 理论思想 建立模型 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 分析结果 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 一、实际应用 我们在进行社会调查研究时，一般采用调查问卷的形式进行。在对调查问卷的结果展开统计分析之前，必须对其信度加以分析，只有信度在相关研究可以接受的范围之内时，问卷统计结果才是有价值的，才有进一步进行分析的必要，所以，信度分析对于调查研究的意义是非常重大的。 信度分析是用于检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性的常用方法。 [if !supportLineBreakNewLine] [endif][if !supportLineBreakNewLine] [endif] 二、理论思想 信度又叫可靠性，是指问卷的可信程度。它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信。例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量的高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。 一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性 。如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析。 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] Alpha 信度系数法： 一般情况下，我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。 通常认为，信度系数应该在0~1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好； 如果量表的信度系数在0.8~0.9之间，表示量表的信度可以接受； 如果量表的信度系数在0.7~0.8之间，表示量表有些项目需要修订； 如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 三、建立模型 信度分析案例： [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 题目：以下表给出了某调查问卷的测量数据。该调查问卷共有10道题目，均为10分量表，高分代表同意题目代表的观点，共测量了102人。试考察此问卷的信度。 一、数据输入 [if !vml] [endif] 二、操作步骤 1、进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“刻度”|“可靠性分析”命令2、选择进行可靠性分析的变量。在“可靠性分析”对话框的左侧列表框中，依次选择题目1～题目10进入“项”列表框。 [if !vml] [endif] 3、设置相关统计量输出。 单击“可靠性分析”对话框右上角的“统计”按钮。选中“描述”和“摘要”两个选项组中的全部复选框，单击“继续”按钮返回“可靠性分析”对话框。 [if !vml] [endif][if !supportLineBreakNewLine] [endif] 4、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 四、结果分析 1、信度系数Alpha系数是衡量信度的一种指标，越大表示信度越高。一般而言， 信度系数如果在0.9以上，则说明信度非常好；如果在0.8～0.9之间，则说明可以接受；在0.7～0.8之间，则说明该量表需要进行重大修订但不失价值；在0.7以下，则说明应该放弃。 如下表所示，本例中Alpha系数是0.881，说明信度还是不错的。 [if !vml] [endif] 2、摘要项统计量下表给出了问卷中各题目的均数、最小值、最大值、方差等统计量。容易发现各道题目之间的得分差距还是比较大的。例如项的平均值（题目各自的平均分值）的最小值为1.196，最大值为6.304，跨度很大；项方差范围为2.557，大于2，差异也很大。 [if !vml] [endif] 3 、项总计统计量下表给出了如果将相应的变量（题目）删除，则试卷总的信度如何改变的统计量。依次为总分的平均值改变、方差改变、该题与总分的相关系数和Alpha系数的改变情况（多相关的平方一栏不予考虑）。 其中重要的是后两项，如果相关系数太低，则说明该题的应答分值与总分的高低相关性不强，可考虑删除或改进该题。 例如删除本例中的题目1、2、6之后，Alpha系数还会上升，信度将提高。 [if !vml] [endif] 分析结论：（获取更多知识，前往gz号程式解说）通过分析，我们可以知道：由结果分析1可知，本例中Alpha系数是0.881，说明信度比较好。由结果分析2可知，各道题目之间的得分差距比较大。由结果分析3可知，题目1、2、6应答分值与总分的高低相关性不强，如果将之删除，试卷总的信度会提高。

对应分析也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。对应分析法是在R型和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法。 下面我们主要从下面四个方面来解说： [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 实际应用 理论思想 建立模型 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 分析结果 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 一、实际应用 对应分析法 可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系 。当所涉及的 分类变量类别较多或者分类变量的个数较多 的时候，我们就需要用到对应分析。主要应用在市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工程等领域中。原因在于，它是一种视觉化的数据分析方法，它能够将几组看不出任何联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来。[if !supportLineBreakNewLine] [endif] 二、理论思想 由于指标型的因子分析和样品型的因子分析反映的是一个整体的不同侧面，因此它们之间一定存在内在的联系。如果能够有效利用这种内在联系所提供的信息，对更全面合理地分析数据具有很大的帮助。在因子分析中，如果研究的对象是样品，可采用Q型因子分析；如果研究的对象是变量，则需采用R型因子分析。但是，因为这两种因子分析方法必须分别对样品和变量进行处理，所以这两种分析方法往往存在着相互对立的关系，为我们发现和寻找它们的内在联系制造了困难。而对应分析通过一个过渡矩阵Z将两者有机地结合了起来。 对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构，以点的形式在较低维的空间中表示出来。 首先，给出指标变量点的协差阵A=Z，Z和样品点的协差阵B=ZZ"，由于两者有相同的非零特征根，所以可以很方便地借助指标型因子分析而得到样品型因子分析的结论。如果对每组变量选择前两列因子载荷，那么两组变量就可以画出两个因子载荷的散点图。由于这两个图所表示的载荷可以配对，于是就可以把这两个因子载荷的两个散点图画到同一张图中，并以此来直观地显示各行变量和各列变量之间的关系。 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 三、建立模型 [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 数据条件： [if !supportLists]§ [endif]不能用于相关关系的假设检验对应分析案例： [if !supportLineBreakNewLine] [endif] 题目：费希尔在1940年首次介绍列联表资料时使用的是一份关于眼睛颜色与头发颜色的调查研究数据。该研究数据包含了5387名苏格兰北部的凯斯纳斯郡的小学生的眼睛颜色与头发颜色，如下表所示。试用对应分析方法研究眼睛颜色与头发颜色之间的对应关系。 一、数据输入 二、操作步骤 1、进入SPSS，打开相关数据文件，因为本例中是以频数格式录入数据的（相同取值的观测只录入一次，另加一个频数变量用于记录该数值共出现了多少次），所以进入SPSS后，首先要对数据进行预处理，以频数变量进行加权，从而将数据指定为该种格式。选择“数据”|“个案加权”命令。首先在“个案加权”对话框的右侧选中“个案加权系数”单选按钮，然后在左侧的列表框中选择“频数”进入“频率变量”列表框。单击“确定”按钮，完成数据预处理。2、选择“分析”|“降维”|“对应分析”命令。先定义行变量及其取值范围，即在“对应分析”对话框的左侧选择“眼睛颜色”进入右侧的“行”列表框，然后单击下方的“定义范围”按钮，在“最小值”中输入“1”，“最大值”输入“4”，单击“更新”按钮，最后单击“继续”按钮返回“对应分析”对话框。利用同样的方法定义列变量及其取值范围。列变量选择“头发颜色”，设置“最小值”为“1”，“最大值”为“5”。3、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。[if !supportLineBreakNewLine] [endif] 四、结果分析 1、对应分析表下表是按照原始数据整理而成的行列表，反映的是眼睛颜色和头发颜色不同组合下的实际样本数。2、对应分析摘要在下表中，第一列是维度，其个数等于变量的最小分类数减1，本例中的最小分类数是眼睛颜色的种类（为4类），所以维度是3；第2～5列分别表示奇异值、惯量、卡方值和显著性；随后的列给出了各个维度所能解释的两个变量关系的百分比，容易发现，前两个维度就累计解释了99.6%的信息。 3 、对应分析坐标值及贡献值下表给出了行变量（眼睛颜色）和列变量（头发颜色）在各个维度上的坐标值，以及各个类别对各维数的贡献值。以本表上部分概述行点为例，对表中各列含义做一下简要说明。 “ 数量”列表示各种类别的构成比 ，如深色眼睛的人占总数的构成比例是0.244。 “维得分”列表示各类别在相关维数上的评分 ，首先给出的是默认提取的两个维数上各类别的因子负荷值。 “惯量”列给出了总惯量（0.23）在行变量中的分解情况，数值越大表示该类别对惯量的贡献越大。“点对维的惯量”表示在各个维数上，信息量在各类别间的分解状况 ，本例中第一维数主要被深色、蓝色、浅色所携带，也就是说这3个类别在第一维数上的区分比较好，第二维数主要被深色、棕色、蓝色所携带，说明这3个类别在第二维数上的区分比较好。 “维对点的惯量”表示各类别的信息在各维数上的分布比例 ，本例中深色、蓝色、浅色都主要分布在第一维数上，棕色主要分在第二维数上。 “总计”表示各维数的信息比例之和 ，可见红色这一类别在前两位中只提出了80.3%的信息，效果最差。4、对应分析图下表是对应分析图，是对应分析中最主要的结果，从图中可以看出两个变量不同类别之间的关系。我们可以从两个方面来阅读本图：一方面可以分别从横坐标和纵坐标方向考察变量不同类别之间的稀疏，如果靠得近，则说明在该维数上这些类别之间差别不大；另一方面可以把平面划分为以（0,0）为原点的4个象限，位于相同象限的不同变量的分类点之间的关联较强。容易发现本例中：棕色头发和棕色眼睛，深色头发、黑色头发和深色眼睛，金色头发和蓝色眼睛、浅色眼睛存在着比较强的联系。分析结论： 通过分析，我们可以知道：由结果分析1可知，眼睛颜色和头发颜色在不同组合下的实际样本数。由结果分析2可知，提取的前两个维数累计就已解释了99.6%的信息。由结果分析3可知，眼睛颜色和头发颜色在各个维数上的坐标值，以及各个类别对各个维数的贡献值。由结果分析4可知，棕色头发和棕色眼睛，深色头发、黑色头发和深色眼睛，金色头发和蓝色眼睛、浅色眼睛存在着比较强的联系。 （获取更多知识，前往 gz 号程式解说） 原文来自 https://mp.weixin.qq.com/s/Bt4IzRvcDRAtHKUtmuO57w

恋爱与选举与巧克力v1.0类型：角色扮演大小：233MB评分：10平台：标签：PPSSPP雪碧社的入社作品，春夏冬优秀的人设制作。不论是音乐还是人设亦或者剧本都相当惊艳，该社目前有3部作品。其中有两部都动画化完毕，恋选就是其中一部。下面来看看恋爱与选举与巧克力PPSSPP版攻略分支选择。*注：一周目是固定的千里线，不通关千里线无法解锁之后的全部分支。故一周目后其她线才能解锁。住吉千里&青海衣更住吉 千里◎跳过序章u30fb只是感到不可理喻u30fb千里※save point1◎路上再买u30fb快速赶回教室◎去吃汉堡◎大概是这样吧※save point2u30fb看向千里◎嫉妒◎感到心情变的不愉快◎紧张感一下子消散而去u21d2千里END青海 衣更※save point2开始u30fb看向叶月◎放心◎原本还以为你不了解◎感到了不同于紧张的心跳感u21d2衣更END东云_月&木场美冬东云 _月※save point1开始◎回去取◎再一次迅速的转过身去u30fb让她先回去◎太麻烦了，不追算了※save point3◎不回头◎可能会添麻烦所以还是算了◎美的让人惊异◎看向猴子二人组※save point4◎看上去非常可爱u21d2_月END木场 美冬※save point4开始◎果然还是感到意外u21d2美冬END森下未散&枝川希美森下 未散※save point3开始◎转身※save point5◎这种感觉u21d2未散END枝川 希美※save point5开始◎不，肯定是我想多了u30fb看向猴子二人组u21d2希美END*注希美、小希前辈线是PSP的附加线，PC版没有。（LOLi长大变人妻什么的真棒233）

Paste按钮在几乎所有SPSS对话框中均存在，它是专门为编程准备的。如果最终选择完毕后不单击OK而是单击Paste，则程序编辑窗中会自动生成程序语句。但是，如何从现有的spss的paste文件看出统计所使用的方法，请教各位高手。这是一个Paste，请大家帮帮忙，看看用的什么方法？NPAR TESTS/M-W= 牙龈指数差 BY 分组(1 2)/MISSING ANALYSIS.NOMREG牙龈指数2 (BASE=LAST ORDER=ASCENDING) BY 分组 WITH 牙龈指数1/CRITERIA CIN(95) DELTA(0) MXITER(100) MXSTEP(5) CHKSEP(20) LCONVERGE(0) PCONVERGE(0.000001) SINGULAR(0.00000001)/MODEL

应该用独立样本的t检验吧，analyses——compare means ——independent sample t test，答案为检验的变量，性别是分组变量…… 我的回答是错误的，现在发现不正确，希望没有误导楼主。independent sample t test是有前提的：1.方差齐性2.正态性3.独立性还有就是要求因变量是定距变量。感谢qiannboy的指导

SPSS统计软件：帮你试验和检验　在质量管理中，正交试验和参数检验是质量管理者经常运用的两种方法。其中，正交试验一方面用于在产品设计阶段选择最优的设计参数配合，尽量降低成本；另一方面用于在生产过程中采用最优的工艺方案，以能达到优质、高产、低耗的目的。参数检验则在进货检验、产品验定、工艺检查等过程中借用所选样本的产品的特性对其所在整体进行假设检验，以确定整体的情况。　　然而，随着工艺的发展和产品复杂程度的提高，正交试验中的指标和因素也必将随着增加，计算过程也必将变得更加繁杂。而假设检验的计算分析过程必然是复杂的。因此，有必要利用计算机软件进行这两方面的工作，以便更好地完成企业质量管理工作。质量管理的设计实验　　本文用一个实例介绍SPSS统计软件对正交实验设计的数据分析过程。　　某轴承厂生产的轴承内套圈硬度不均匀，热处理淬火QC小组决定通过正交实验来优选淬火工艺参数，提高内套圈硬度均匀的合格率。经过分析，确定“淬火加热温度”、“淬火加热保温时间”、“回火加热温度”和“回火保温时间”为造成硬度不均匀的主要原因。根据以往经验，对4个因素各取3个水平：淬火加热温度分别为：835、845、855摄氏度；淬火加热保温时间分别为：20、15、10分钟；回火温度为：160、170、180摄氏度；回火保温时间为：2、2.5、3小时。　　第一步，建立SPSS的数据集文件。　　第二步，分析过程如下：　　①单击Analyze菜单，选择GeneralLinearModels项。从中打开多因子方差分析“Univari?鄄ate”对话框，将变量“合格率”选入“DependentVariable”框，将其他变量选入“FixedFactor(s)”。　　②点击“Options…”按钮，打开“Univariate：Options”对话框，将4个变量分别依次选入“Displaymeansfor”框内，点击“continue”。　　③点击“Model…”按钮，打开“Univariate：Model”对话框，选择“custom”，将4个变量分别依次选入“Model”框内，点击“continue”。　　④点击“OK”，统计分析结果如表1、表2所示。由表1的“Estimated MarginalMeans”单因素统计量表中“TypeIII Sumofsquares”列的数据可以看出：淬火加热温度是最重要的因素，其次依次分别是回火保温、淬火保温和回火温度；通过对表2各分表中的“Mean”列的数据比较，可知我们应该选择每个因素的最佳水平分别为：淬火加热温度选择水平3，即855摄氏度；回火保温时间选择水平1，即2小时。另外，点击“Univariate”中对话框其他按钮以及在“Univari?鄄ate：Options”对话框和“Uni?鄄variate：Model”对话框内，均可以设置更多统计分析要求。样本信息的参数检验　　在实际的生产、检验过程中，并不是对全部产品的特性进行测量，而是借助对所选择样本产品特性的测量，对样本所在的整体进行假设检验，以确定整批产品合格与否，从而做出决策。SPSS软件的参数检验，主要是要通过相伴概率值与显著性水平的比较，来决定拒绝还是接受原假设。在此，我们以最常用的t检验来说明SPSS在参数检验中的应用。　　t检验可以分为单样本t检验、两独立样本t检验和配对样本t检验。下面将以单样本t检验为例简单介绍SPSS在参数检验中的用法，两独立样本t检验和配对样本t检验分别由“Analyze”菜单中“comparemeans”的“Indepen?鄄dent-SamplesT Test”项和“Paired-Samples TTest”项来完成，操作与单样本t检验类同，在此不进行详细叙述。　　例：某电器厂生产一种云母片，要求厚度均值为13mm，今在某天生产的云母片中随机抽取26片。现在我们检验今天生产的云母片厚度均值是否与规定的质量分布要求有无显著差异（α=0.05）。　　第一步，建立SPSS的数据文件。　　第二步，单击“Analyze”菜单中“compare means”的“One Sam?鄄plesTTest”项，打开“One-Sam?鄄ple TTest”对话框，将变量“厚度”选入“Testvariable(s)”框内，表示需要对之进行分析；在“Testval?鄄ue：”中填入总体均值13，点击“OK”。　　第三步，点击“Options”按钮，打开“One-Sample TTest：Op?鄄tions”对话框，在“ConfidenceIn?鄄terval”内输入95，表示置信区间为95%；“MissingValues”是对缺省值的处理，在此选择“Excludecases analysisbyanalysis”，表示具体分析用到的变量有缺失值才除去该记录，点击“Continue”按钮。　　最后，点击“OK”，就能够得出检验结果.以上是小编为大家分享的关于SPSS统计软件 帮你试验和检验的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

分类: 电脑/网络 >> 电脑常识 解析: 在SPSS中，菜单Compute 根据不同的分布要求，可以选择以RV开头的函数进行计算，产生随机数字，注意待存放数据的数据格Cell必须是已被激活或者说已填入空值的格子！ 1. 在SPSS中，产生一系列随机数方法是调用Transform 菜单下的Compute次级菜单，在其中调用Functions列表中的以RV开头的函数来计算产生。其中VR开头的函数有若干，表示其各自所产生的随机数符合不同的分布，如常态分布，t分布，F分布等。按照cunguo的称述，应该是想要生成平均分布的随机数，那就选择RV.UNIFORM函数来计算了。随机种子嘛，就不用去管它了，系统自己会解决的。 2.建议使用MS Excel来解决你的问题，这样也许更简单一些。EXCEL菜单：工具>加载宏>选择“分析工具库”和“分析工具库--VBA函数”。然后在工具菜单的最下边你将看到多了一个工具“数据分析”。就是这个了选择其中的随机数发生器，剩下的选择该自己会揣摩吧，记住分布类型仍然需要选择的。如果你在菜单中找不到那两个宏，说明没有安装，OFFICE的典型安装是不装的，重新运行OFFICE的SETUP,自定义装上就可以了！ 只需要在稍微补充一点：SPSS *** 提供了真随机数和伪随机数两种，RV系列均为真随机数，在编程上其随机种子一般都是取自流逝的时间，所以结果不可重复。而NORMAL(stddev)等是伪随机数，只要预先设置好随机种子，其结果均可重现。以下介绍几个简单SPSS小程序 1 随机数字产生程序 input program. loop #I=1 to 20. pute x=uniform(1). pute Y=trunc(x*1000). end case. End loop. End file. End input program. execute. 2 随机分组程序 input program. loop #I=1 to 20. pute x=uniform(1). end case. End loop. End file. End input program. execute. rank variables=x(a)/rank/print=yes/ties=mean. do if (rx>10). recode rx(11thru 20=2) into group. end if . execute. do if (rx<11). recode rx(1thru 10=1) into group. end if . execute. 或 input program. loop #I=1 to 20. pute x=uniform(1). end case. End loop. End file. End input program. execute. rank variables=x(a)/rank/print=yes/ties=mean. recode rx(11thru 20=2) into group. recode rx(1thru 10=1) into group. execute. 分四组 input program. loop #I=1 to 20. pute x=uniform(1). end case. End loop. End file. End input program. execute. rank variables=x(a)/rank/print=yes/ties=mean. recode rx(16thru 20=4) into group. recode rx(11thru 15=3) into group. recode rx(6thru 10=2) into group. recode rx(1thru 5=1) into group. execute. 3 随机区组设计 input program. loop #I=0 to 29. pute x=rnd(#I/5+0.5). end case. End loop. End file. End input program. execute. pute ii=uniform(1). rank variables=II by x. execute. 4 分层随机区组设计程序 input program. Loop #i=0 to 143. Compute x=rnd(#i/24+0.5). Compute xx=rnd((#i-(x-1)*24)/4+0.5). end case. End loop. End file. End input program. execute. pute ii=uniform(1). rank variables=II by x xx. execute. Recode rii (1=1) (2=2) (3=1) (4=2) into group. Execute. STRING 组别 (A8) . RECODE group (1="treat") (2="contro") INTO 组别 . EXECUTE . 5 分层随机区组设计程序2 pute yy=rnd(#i/1+0.5). Compute x=rnd(#i/24+0.5). Compute xx=rnd((#i-(x-1)*24)/4+0.5). end case. End loop. End file. End input program. execute. pute ii=uniform(1). rank variables=II by x xx. execute. Recode rii (1=1) (2=2) (3=1) (4=2) into group. Execute. STRING 组别 (A8) . RECODE group (1="treat") (2="contro") INTO 组别 . EXECUTE.

正确的写法是piccolo，意思是短笛。短笛(Piccolo)是音域最高的木管乐器，是长笛家族的一种变种乐器，也是交响乐队中音域最高的乐器之一。短笛必须要长笛练习的非常好的人才可以演奏，比长笛难吹，也比长笛的音色高。包含三个八度。由于音色尖锐， 富于穿透力，有节制，审慎地使用可使整个乐队的乐声更加响亮、有力而辉煌。常用来表现胜利凯旋、热烈欢舞或描写暴风雨中的风声呼啸等。名称源自意大利文“flauto piccolo”。短笛，是缩小了的长笛。在意大利文中，“短笛”一字意为小长笛。像长笛一样，短笛通常定为C大调，比一般的长笛高了一个八度（令它们成为最高音的横笛）。音域d2～c5。记谱与长笛相同，而实际发音高八度，为所有吹管乐器中的最高音乐器。音色尖锐，光辉明亮,穿透力极强。短笛的音乐是写得比标准音高低一个八度。短笛的指法与长笛的一致，但声音却比长笛高了一个八度。很多交替的指法亦可能被用作调整它们特有的音高的频率，因为通常很多都会走音了。在标准的C大调短笛的增加部分中，有D音的短笛音高，有时用来与降半音A一致，出色地用于意大利军乐队。一般短笛能吹奏3个八度，由C5至C8（个别型号更可以吹奏D8）。吹至第三个八度的音符时，就会开始愈来愈难，特别是轻声地吹的时候。但是作曲家们通常只是会把高音域的作品写给短笛。短笛缺乏长笛的最低音B键，而且短笛的低音区域较暗且不明显，较少使用。记谱与长笛相同，而实际发音高八度，为所有吹管乐器中的最高音乐器。音色尖锐，光辉明亮，穿透力极强。在配器上，无论规模多大的乐队中，用一只已足可扩展音域，增大纵深能力。对于铜管乐队尤其重要。

这是22比较的结果我替别人做这类的数据分析蛮多的

spss可以做的信度是可信程度，效度一般是结构效度扣扣我

http://soft.freestu.net/search.php?keywords=SPSSSPSS V13的英文版。以下是介绍：SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用！此次发布的是13.0版本，较之本人以前发布的12.0,该版本的SPSS部分新增特性如下: [1] 增加了新的统计模块，可以进行更广泛的统计应用 [2] 全新的模版编辑器可以使你更轻松的进行使用 [3] 更为强大的输出方式管理可以使你的结果更为明晰 [4] 全新的导出技术可以将统计结果图标直接导入到Office中的PowerPoint之中 [5] 在12.0的基础上再次加强了图形的输出质量奇怪了，我这里一直都能打开！我的MATLAB2006a，1.7G左右也是那里下的。看看下面的成不。v12版本的for windows序列号：55345 26752 51345 33006 86803 93573 71895 65752 87v12版本学列号：5676 5034 7681 8288 2379 1238 3252 9988 8641 9306 27v12版本的下载，需要注册的：http://www.8sta.com/Soft/soft/comsoft/200411/580.asp破解：ftp://218.20.159.197:21/N_专业软件/统计软件插件补丁/SPSS12crk.zip希望能对你有帮助或者下面。下面把安装文件分成17个压缩文件了，都下到一个文件夹随便解压一个就OK了。注册一个Gbaopan用户就可以下了。http://tongyuja.gbaopan.com/

v12版本的for windows序列号：55345 26752 51345 33006 86803 93573 71895 65752 87v12版本学列号：5676 5034 7681 8288 2379 1238 3252 9988 8641 9306 27v12版本的下载，需要注册的：http://www.8sta.com/Soft/soft/comsoft/200411/580.asp破解：ftp://218.20.159.197:21/N_专业软件/统计软件插件补丁/SPSS12crk.zip

使用SPSS的频率（Frequencies）程序就可以了，步骤是Analyze，Descriptive Statistics ，Frequencies，Statistics，在这个对话框中勾选quartils就可以了，以下就是我做的一个结果。Statistics数学期中 N Valid 335 Missing 7Percentiles 25 85.5000 50 92.0000 75 96.0000因此，Q3等于96，Q1等于85.5，表明学生25%--75%的分数范围位于85.5--96.0之间。

拼错啦，是impossible你就回答 cool（敷衍型） impossible is nothing（抬杠型） for example？（深入讨论型）都可以，这些回答很随意的，特别是和歪果仁聊天的时候，注意不要触犯私隐、宗教和政治问题，别的问题一般都可以随意聊的

spss中res表示留数,是复变函数中的一个重要知识等于1/i2pai乘以函数在它的一个孤立奇点的一个邻域的边界上的积分.用留数可以计算几种很复杂的实变函数的积分。

seasonal decomposition require at least one periodicdata component to be confined季节性分解要求至少一周期性将被限制的data组分

您好,现在我来为大家解答以上的问题。spss比较三组数据，spss比较三组数据差异相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！1、首先... 您好,现在我来为大家解答以上的问题。spss比较三组数据，spss比较三组数据差异相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！ 1、首先输入数据。 2、一列为分组变量，一列为数值。 3、如下图所示，1气阴两虚型，2阴虚热盛型...分析--比较均值--单因素ANOVA，因变量选择value，因子选择group。 4、两两比较--选择Duncan，当然也可以选其他。 5、点继续，确定，会输出结果。 6、上表表示，显著性值，也就是p值0.000<0.05，表明各组间存在着显著性差异。 7、下表分成了1，2，3三个列。 8、划到一个列内的组之间没有显著性差异。 9、而划在不同列内的组之间存在着显著性差异。 10、由表可知，组2，1，3之间没有显著性差异。 11、但和组4、组5间有显著性差异。 12、组4和组5间也有显著性差异。 13、也就是气阴两虚型、阴虚热盛型、脾虚湿盛型三组间不存在显著性差异。 14、但这三组都与阴阳两虚型、或痰瘀互结型间存在显著显异。 15、且阴阳两虚型和痰瘀互结型间也存在显著性差异。 16、仅供参考，祝好运！。

不一样，2sls回归是指二阶段最小二乘回归，robust检验是稳健估计中的一种方法。两种方法SPSSAU里都可以进行操作分析。

软件就是这么设置的，这个无所谓意义大不大的问题

没有这么麻烦，很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放，用鼠标分别点击月收入与受教育程度），然后点击>a*b>键就可以了。

用SPSS进行回归分析，实例操作如下：单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。具体如下图所示：请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项，请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强，所以不在此详细介绍，读者如有兴趣，可参阅有关资料。用户在进行回归分析时，还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮，打开它的对话框，可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中，还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则，这里我们采用系统的默认设置，如图7-11所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。

可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。首先要F检验，如果F值右上角有*号，说明回归分析通过F检验，即说明这个回归分析有意义可以做。然后通常需要看以下几个指标：R2代表回归方程模型拟合的好坏。同时VIF值代表多重共线性，所有的VIF值均需要小于10，相对严格的标准是小于5。接着分析具体X对Y的影响关系，在说明已经有影响关系的前提下，具体是正向或是负向影响关系，则是通过“非标准化系数”或者“标准化系数”进行判断。可以直接使用在线SPSS分析软件SPSSAU的回归分析，生成智能化文字分析结果及标准格式数据，不用单独整理。

spss熟练掌握，你怎么联系

你这个例数不过做这么多协变量

可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读，以及结合智能文字分析进行解读。操作步骤：放入X、Y项分析即可。

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

关于数据分析，可以去百度一下。

第一列是变量名及转换成的像虚拟变量一样的东西（因为你的自变量是类别变量），有几个值都会列在那里。第二列是回归系数，自变量对因变量的影响的回归方程的系数第三列是标准误第四、五列是这些回归系数的t检验及显著性第五列有2列，是置信区间第六列是效果量，Eta平方，就是η方第七列与第八列是统计检定力的值，一般看第八列

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

操作有误或数据有误

没什么用，模型没有意义统计专业研究生工作室为您服务

Source：变异来源；Type III Sum of Squares：平方和，即SS；df：degree of freedom，自由度；Mean Square：圴方，即MSF：F值；Sig.：即P值；Model：模型；R Squared：决定系数，或确定系数；Adjusted R Squared：校正决定系数，或校正确定系数。Corrected Model：校正模型(变异来源)，用来判断模型中系数有无统计学意义，若P<0.05，则所用的模型有统计学意义。Error：误差(变异来源)，是由随机因素所造成的，其“圴方”是计算F值的分母。Total：总变异(来源)=校正模型变异(来源)+误差变异(来源)，当然 Total 也可直译为合计。

理论来说 安卓机器 是都可以刷的 因为安卓是开源的但是理论虽然如此 但实际有很大出入最主要的还是刷机包的问题假如玩的人不多或者卖的又不好 她就不会放出刷机包没有刷机包 就没人去研究这个手机的一些内部的驱动配置等就更谈不上修改或者自己做刷机包啦试想一下 假如某手机只买了100部那么谁去为这100部手机制作rom呢？商家是不可能的啦（企业利益） 民间的话我也不知道谁会如此....最j8鄙视那些一说刷机的 就说**精灵 ***大师 **-管家 ***神器的啦一说破解root 就说***工具也很鄙视那些一说找刷机包的 就回答***论坛***网的啦（请看清楚 我没说论坛怎么地论坛不好之类的 我说的是那些一体刷机就让去论坛的沙比）这些213们都懂个毛线啊？？？？山寨机如果有刷机包的话那一般就可以刷不过由于山寨机的特殊性还是不建议刷机的关于驱动的问题刷机包里一般都集成驱动如果驱动没有或者不完全的话那么你的手机可能就不能呢个正常使用你可以想一下一个没有装驱动的pc是什么样子没有声音和图像输出 基本上就废啦本来刷机就有危险 山寨机可能就更危险------------------------------------------------------------------------------------（刷机有风险 风险请自担）------------------------------------------------------------------------------------嗯 都不知道你们当初买的时候考虑过没有就图那手机漂亮图那手机便宜可是你们怎么就不想想系统的后期维护呢？就拿现在来说吧当手机出现问题的时候想刷机你能破解root权限吗？破解啦你能找到刷机rom包吗？你找到刷机包啦 在看看那纷繁复杂的刷机过程吧 应该很好玩吧假若我买手机 我首先看的手机后期系统的维护 至少在能破解 其次就是在手机系统出毛病之后 有那么一款两款刷机包而你们买手机 看的就是否漂亮是否便宜？？买手机 国产的 华为or中兴 （别提联想 联想有几款不是联fuck cpu的机器？？？）除此之外 那些长虹 酷派 天语 海信 金立 天时达 康佳 万利达 卓普 七喜 在我看来就是山寨 他们拿什么不想山寨？？？他们拿什么不想山寨？？？他们拿什么不想山寨？？？另外那些沙比尼采 奥利奥的 德玛西亚 之流 我连看都不看且先不说出了几款手机 也不说卖的怎么样 就问出个手机后期有升级吗？官方不升级 民间没有rom刷机包 跟个山寨没有啥区别？别不相信 估计也就那些用着自己我感觉良好的人意淫 而已！像这样的厂商 在中国多入牛毛+驴毛 都是看手机行业赚钱 赶紧投入赶紧撸两把而已当初出手机的时候 估计他们都没有考虑刷机包以及后期维护的问题吧我会告诉你 那些pc软件一般是不支持山寨机的吗？如果非要刷的话只能建议你去找卖家 或者干脆返厂啦还有就是有不少百度昵称带有qiuqiu号的让你去联系的 都tamade是沙比广告屮尼玛的沙比广告si全jia屮尼玛的沙比广告si全jia屮尼玛的沙比广告si全jia屮尼玛的沙比广告si全jia屮尼玛的沙比广告si全jia屮尼玛的沙比广告si全jia屮尼玛的沙比广告si全jia屮尼玛的沙比广告si全jia屮尼玛的沙比广告si全jia屮尼玛的沙比广告si全jia屮尼玛的沙比广告si全jia----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------那些说老子复制的亮瞎你的gou眼看看 是不是老子一个人在战斗你锁看到的都是老子一个人复制粘贴的老子复制的粘贴也是老子自己的东西----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

呵呵这个你用搜索就能找到的

http://pan.baidu.com/s/1geKslMj请查收，含正版激活码

第一个 SPSS视频教程（经典讲解+案例分析 共8大部分）（中文版）flash格式（swf） 大小为453M（解压后）这个视频教程的下载地址为：http://item.taobao.com/auction/item_detail-db1-2cef3b01c88b06e3c638e483e9b807b2.htm 非常好的教程，是我见过最好的spss视频教程，还是中文的！第二个SPSS视频教程（共39讲 中文讲解版） spss视频教学下载地址：http://item.taobao.com/auction/item_detail-0db2-5226acdd8dc787124b1f39545fa0f0a0.jhtml

;ai vp[iapo vpa

using spss.backendapi.controller;

我不知道。

30块买个ps3蓝牙手柄，没手柄最好别玩，搓玻璃完全就是自己找虐

发给你个博客地址，你去看下，那里有一篇文章，写了最新的问学堂优惠码，去

为人父母并不是一件容易的事，特别是当孩子面临学业失败时。当世界变得越来越多样越复杂，接受良好的教育的迫切性变得越来越明显的时候，学习问题就显得更严峻了……你总是努力地去理解和帮助孩子，然而妨碍孩子学习的各种问题往往使你的努力化为泡影……但这并不意味着无能为力，我们没有理由丧失信心。越来越多的研究会帮助我们解决问题！众所周知，胃主受纳消化。如果胃功能发生障碍，可出现食欲不振、食少、消化不良、积食、恶心、呕吐等。胃气的盛衰有无，直接关系到人体的生命活动及其存亡。因而又称胃为人的“后天之本”。学习之胃，也同样如此。如果学习的胃发生障碍，会出现学习效率低下、无学习兴趣、缺乏学习动力、不求甚解、记不住、厌学等表现，最终导致成绩不佳。除了上 述症状外，往往还伴有注意力不集中、粗心、学习方法不当、情绪不稳定、意志薄弱、焦虑、健忘、疲乏等表现，学习情绪消极，充满畏难感，行为散慢，亲子关系 紧张，沉迷网络游戏，渐渐形成不良人格，产生心理问题。学习成绩下降，学习能力不足，原因很多。但从其根本上讲，先天之本不固，后天之本失养是成绩不佳的重要原因。因此，提高学习成绩，解决学习问题的首要任务就是：打开学习的胃口。PSSP学习问题个性化解决方案，依据“学习基因图谱”理论，采用个性化学习手段，以整体观念和发展观念，根据学生的特点辩证论治，扬长带短，进行自我管理式训练，打开学习的胃口，提高学习成绩。不辩证论治，盲目开胃，不但起不到开胃的作用，反而越开越差；不整体调养，一味补课，可能越补越弱。学习问题研究专家们认为：1．没有一个孩子是学不好的。每一个都能学好，除非他有天生的智能障碍。2．学习是一种本能，每一个孩子都是天生的成功学习者。孩子从来不缺乏学习能力。学习是快乐而有趣的。3．之所以学不好，是因为：没有发现他的学习模式和优势，没有利用他固有的学习模式去学习，没有找到适合他的学习策略，存在阻碍学习的因素，心理的，或生理的，或环境的等。4．多种因素共同影响孩子的学习，必须有一种方法对此做出全方位的评价。5．学习问题有的时候是心理问题，从心理层面上的解决才是最彻底的解决。6．如果说学校是正餐，补课是点心，那么解决学习问题的一个重要任务就是：打开学习的胃口。7．每一个孩子都是与众不同的，有自己独特的天赋特性、偏好和天生优势，也有不同于别人的弱点。解决孩子的学习问题，应该用个性化的方法去适应学习上的要求。8．孩子是学习和训练的主体。自我管理式训练是一种最佳的训练方法。9．没有一种学习方法是万能的，只有适合孩子的，才是最好的。10．孩子之间存在智力差异，但这种差异不足以造成成绩差异，因为人的大脑潜能是无限的，只要多发挥一点就可以超过其他人。11．不管孩子现在的成绩如何不好，只要找到合适的解决方法，他就能学好。

是的教育部人文社科项目个性化学习总课题组研究与使用工具个性化学习策略 学习方法结合学生九十方面八百多因素不同表现采集各个方面的因素信息 综合分析解决学习问题，提高学习成绩PSSP如何帮助学生提高成绩 对孩子进行360度全方位的评价，发现其学习优势，构建适合的学习策略1、PSSP强调学习是一个有机整体，它所涉及的因素很多，包括主体、客体和方法手段等要素。多种因素共同影响孩子的学习，各种因素不可分割，相互协调，互相影响。从学习类型来看，有生理性要素、环境要素、认知要素、情感要素、意志要素和社会性要素等；从学习的能力因素来讲，有注意力、记忆力、观察力、想象力等；从学习的过程来说，涉及到听课、作业、练习、预习、复习、考试等诸多环节；从学习的科目来看，又有数学、物理、化学、语文、外语等等。家庭、学校、社会、孩子本身也都是影响孩子学习的重要方面。“学习基因图谱”理论涵盖了九十个方面八百多个因素。2、学习与环境之间有着密切联系，学生的学习不可避免地受到家庭环境、学校环境和社会环境的影响和制约。PSSP重视周围环境对学习和成长的影响，置学生于各种环境的变化中，以分析考虑其学习状态；并结合环境变化诸因素，进行优势发掘、问题诊断、训练提高等一系列活动。3、PSSP着眼于整体，重视学习局部问题所引起的整体反映，以及学习的各种因素之间的相互影响。从整体把握学生的学习状况，并进行整体分析。局部往往具有一定的假象，故从局部入手，常常产生错误判断，而且局部往往掩盖了整体及本质，造成一叶障目。PSSP理论体系从更广更深的层次直指学习问题本质。4、PSSP从“学习基因”层面揭示学习与发展的规律，既考虑了局部的解决，又采取扶正培本的方法，从整体进行调节，注重因人而异，因证而论。审证求因，辩证施治，全面整体改善学生的学习。

PSSP学习问题个性化解决方案依据“学习基因图谱（The Study Genome）”理论，对学生进行90个方面、800多个因素的全方位评价，根据学生的特点：第一，发现学生所特有的学习类型和学习优势，并构建个性化的学习策略和学习方法；第二，发现阻碍学生学习的各种因素，度身定制相应的训练方案；为学生制定完全个性化的学习解决方案，最终达到提高学习成绩、解决学习问题的目的。PSSP学习问题个性化解决方案由来自教育部人文社科项目个性化学习总课题组、复旦大学、华东师范大学、同济大学等专家学者组成学习问题研究小组，经过数年研究和实践开发而成。研究专家把影响学习的各种主要因素归纳为九十个方面八百多个因素，并且综合了国内外心理学家和教育学家的研究成果，提出“学习基因 图谱”（THE STUDY GENOME）理论，而后由此发展，构架形成了PSSP学习问题个性化解决方案。作为中国学习顾问业的开创者，PSSP的研发和顾问团队，由众多权威学习问题研究专家组成，包括教育部人文社科项目个性化学习总课题组专家、复旦大学教授、华东师范大学心理学系教授、博士生导师、国务院学位委员会学科评议组成员、中国心理学会副会长、上海心理学会会长、中国心理学会《教育科学》杂志主 编、复旦大学心理研究中心主任、中国心理卫生学会大学生心理咨询专业委员会副主任委员、上海高校心理咨询研究会会长等。

是spss吧。spss是statistical product and service solution 的简称，即统计产品服务解决方案，说白了就是统计专用的软件。SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。SPSS图表制作SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。最新的21.0版采用DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系统），全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告。SPSS操作界面SPSS输出结果虽然漂亮，但是很难与一般办公软件如Office或是WPS2000直接兼容，如不能用Excel等常用表格处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。在撰写调查报告时往往要用电子表格软件及专业制图软件来重新绘制相关图表，这已经遭到诸多统计学人士的批评；而且SPSS作为三大综合性统计软件之一，其统计分析功能与另外两个软件即SAS和BMDP相比仍有一定欠缺。虽然如此，SPSS for Windows由于其操作简单，已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经济学、数学、统计学、物流管理、生物学、心理学、地理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业等各个领域。

包括：生产要素——土地、劳动力、资本和企业。1、需求导向式销售流程(PSSP)概 述课程目标:课程目标:课程大纲:课程大纲:课课 程程 简简 介介 了解客户消费时心理变化的过程了解客户消费时心理变化的过程 了解需求导向式销售流程。1. 生产什么(决策者可以是政府——必需品,也可以是消费者——消费者所需要的。消费者可以通过对产品和服务的需要来练习控制生产体系——消费者权益体现为选择的自由)如果资源稀缺,所有人的欲望和需要不能得到满足,社会就需要一个生产体系,来保证使用有限的资源生产尽可能多地产品,尽可能多地满足人们的欲望和需要——经济体系2. 如何生产(机器——资本密集型 . 批量生产,劳动力——劳动密集型 . 单件生产)做出如何生产的决策并不只是受经济体系类型的影响, 还受产品的性质和可使用资源的影响(快递、理发、个性定制品,如果需要少量的产品那么使用劳动密集型方式就比资本密集型方式更适合)3. 分配给谁——传统、支付能力、平均分配、以上三种的混合最终的决策是围绕谁应该获得生产出的产品或服务。

区别如下：1、sssa是软件的开发、管理、部署都交给第三方，不需要关心技术问题，可以拿来即用。普通用户接触到的互联网服务，几乎都是sssa：客户管理服务 Salesforce团队协同服务 Google Apps储存服务 Box2、Pssa 提供软件部署平台（runtime），抽象掉了硬件和操作系统细节，可以无缝地扩展（scaling）。开发者只需要关注自己的业务逻辑，不需要关注底层。issa是云服务的最底层，主要提供一些基础资源。它与 PaaS 的区别是，用户需要自己控制底层，实现基础设施的使用逻辑。下面这些都属于issa。sssa发展历史2003 年Sun推出J2EE技术， 微软推出.NET技术， 以前只能通过桌面应用才能实现的功能可以通过基于网页的技术实现。 以Salesforce为首的多个企业推出了功能强大、用户体验良好的企业级产品。公平的说，sssa和ASP的差异一直就比较模糊，它们的区别有各种各样的说法，但提出ASP概念的厂商已经不多了。其实概念到还是次要的，最主要的是在线软件模式的技术已经变得成熟。2003年后，随着美国Salesforce、WebEx Communication、Digital Insight等企业sssa模式的成功，国内厂商也开始了追赶模仿之路。

区别如下：1、sssa是软件的开发、管理、部署都交给第三方，不需要关心技术问题，可以拿来即用。普通用户接触到的互联网服务，几乎都是sssa：客户管理服务 Salesforce团队协同服务 Google Apps储存服务 Box2、Pssa 提供软件部署平台（runtime），抽象掉了硬件和操作系统细节，可以无缝地扩展（scaling）。开发者只需要关注自己的业务逻辑，不需要关注底层。issa是云服务的最底层，主要提供一些基础资源。它与 PaaS 的区别是，用户需要自己控制底层，实现基础设施的使用逻辑。下面这些都属于issa。扩展资料：sssa发展历史2003 年Sun推出J2EE技术， 微软推出.NET技术， 以前只能通过桌面应用才能实现的功能可以通过基于网页的技术实现。 以Salesforce为首的多个企业推出了功能强大、用户体验良好的企业级产品。公平的说，sssa和ASP的差异一直就比较模糊，它们的区别有各种各样的说法，但提出ASP概念的厂商已经不多了。其实概念到还是次要的，最主要的是在线软件模式的技术已经变得成熟。2003年后，随着美国Salesforce、WebEx Communication、Digital Insight等企业sssa模式的成功，国内厂商也开始了追赶模仿之路。

广告吧？还不如用payease呢

700P的枪机与700的一样，枪机前端面、枪管、机匣层层相套。机匣由整块金属加工而成，在其上进行打孔、攻丝来安装瞄具座。枪托采用一种合成材料制造，其基体为航空铝合金，外面裹覆玻璃纤维和凯夫拉材料。枪身上有3个吊环旋钮，其中两个用于安装背带，另一个用于安装两脚架。700P有0.223英寸、0.308英寸、7mm雷明顿马格努姆、0.300英寸温彻斯特马格努姆，0.300英寸雷明顿马格努姆等5种口径。其中，后三种弹配用长枪机，而前两种配用短枪机。X-Mark击发机构雷明顿公司发布了一种名为X-Mark的击发机构，并声称其将给MT00系列步枪带来新的革新。新型击发机构究竟有哪些优点呢?雷明顿的技术人员解释说，这种击发机构可使扳机力减小到35-50N。经测试，X-Mark击发机构在击发时很容易操作，扳机力仅为55N，比厂商提供的数据稍稍高点，但是确实很小，并且枪的精度有明显提高。将X-Mark击发机构安装在700P步枪进行试验，结果表明采用旧的击发机构时散布为略小于1MOA，而采用新击发机构后，选用各种弹药射击的散布都降到0.5MOA。那么，X-Mark击发机构的奥妙在哪儿呢?这主要归功于生产工艺的提高。在现今的加工条件下，各个零件都能够由数控机床精确加工，降低了加工误差。由此，X-Mark击发机构的表面几乎能达到镜面的光洁度，并且加工精度比旧的零件大大提高。而且所有零件都经过镀镍处理，这道工序增强了零件表面光洁度，使零件表面没有任何毛刺。与老款击发机构相比，X-Mark击发机构的重量只有老款击发机构的40%。试验表明，x-Mark击发机构简单、安全，最重要的是有效。狙击分队选用的其他配置既然称为狙击步枪，那么为其配备的瞄准装置就显得格外重要。基本型700P没有安装瞄具座，因此需要安装瞄具座后才可以安装瞄准镜。可以选装Brownells的MIL-STD皮卡汀尼导轨。除了刘坡尔德Vari-X Ⅲ型3.5～10×40mm瞄准镜和Mk Ⅳ型3.5～10×40mm瞄准镜外，700P还可以安装时下流行的Horus Vision3～12倍变倍瞄准系统(以下简称HVS)。HVS系统可由多个厂家提供，例如刘坡尔德，美国光学、蔡司和Hakko公司生产的产品。HVS系统还包括装有弹道软件的PDA。一旦确认弹药的弹道数据后，PDA就计算出各种射击条件下的射表，而不需要调整按钮。惟一需要做的只是输入数据，将弹道参数转换为射表，然后归零。这对于使用超音速弹和亚音速弹的射手来说是非常重要的。实践证明，HVS系统的性能比密位点(MIL-Dot)瞄准镜更优异。HVS系统还有适用于台式机以及笔记本电脑的软件以及集成有刘坡尔德的最新型RX-Ⅱ型激光测距机。HVS系统的激光测距机测距精度极高。当在一个斜坡上进行射击时，无论是上坡还是下坡，其都能够准确地计算出弹道距离。而在以前，这需要进行数学计算，要花费一定的时间，而RX测距机能立刻显示这些重要信息。早先的密位点瞄准镜具有距离修正以及纠正风偏的功能。而在这些技术方面，HVS已经超越了密位点瞄准镜。HVS仍然继承MIL-Dots使用网格分划进行瞄准的方式，但是分化间隔调整为0.2毫弧度，因此射手的把握更大。此外HVS的网格精确修正距离以及风偏时不需要调整修正按钮。一旦武器装上HVS系统校正归零后，就不需要再调整高度及风偏了。物超所值实弹射击是检验武器最具说服力的方式。该枪操作十分顺畅，从弹箱中取出的任何一种弹药，该枪都能打出惊人的精度，而使用严格挑选的雷明顿枪弹在91.4m距离上散布仅12.7mm，使用黑山枪弹和霍纳迪警用战术弹的散布也仅稍稍大于12.7mm。测试表明，雷明顿700P是一支高精度的物超所值的狙击步枪。作者：黄静 刘振波马兆辉编辑：孙丽相关书目: 《轻兵器》2007年3月下半月版

SPSS回归分析中Bata值是负数，且显著的话，表明这个自变量对因变量的影响是反的。自变量增大，因变量会减小

spss里b值和beta区别是B是指回归系数,beta是指标准回归系数,beta=B/S(B),beta是用来比较各个系数之间的绝对作用或者贡献的大小,B值是不能判断的绝对贡献的。

looselipssinkships的例句是：Looselipssinkships.嘴巴不牢，连大船都沉掉。Looselipsmaystillsinkships,butforthemomentitseemsthatanindiscreetkeystrokecandojustasmuchdamage.口风不紧船舰沉，但现在看起来一次不谨慎的键盘敲击也是后患无穷。looselipssinkships的例句是：Looselipssinkships.嘴巴不牢，连大船都沉掉。Looselipsmaystillsinkships,butforthemomentitseemsthatanindiscreetkeystrokecandojustasmuchdamage.口风不紧船舰沉，但现在看起来一次不谨慎的键盘敲击也是后患无穷。looselipssinkships的意思是言多必失；祸从口出。一、网络释义点此查看looselipssinkships的详细内容 言多必失都说言多必失(Looselipssinkships)，可言少也不一定没有失误，如果在错误的时间错误的地点和错误的对象说了一句涉及到具体人事的大实话，那后果真的堪比走嘴 点洗都唔甩_燥来自:点洗都唔甩_燥(Looselipssinkships)2012-04-1316:27:50 走漏风声会沉船的...句点，那个年代的Period走漏风声会沉船的LooseLipsSinkShips肢体语言BodyLanguage... 祸从口出“祸从口出”（LOOSELIPSSINKSHIPS）是二战中盟军的口号。他提醒军人和市民，一句不经意的话可能会导致严重后果。二、例句Looselipssinkships.嘴巴不牢，连大船都沉掉。Looselipsmaystillsinkships,butforthemomentitseemsthatanindiscreetkeystrokecandojustasmuchdamage.口风不紧船舰沉，但现在看起来一次不谨慎的键盘敲击也是后患无穷。looselipssinkships的相关临近词loose、loosebody点此查看更多关于looselipssinkships的详细信息

1、BAF 燃油附加费，大多数航线都有，但标准不一 2、SPS 上海港口附加费（船挂上港九区、十区） 3、FAF 燃油价调整附加费（日本航线专用） 4、YAS 日元升值附加费（日本航线专用） 5、GRI 综合费率上涨附加费，一般是南美航线、美国航线使用 6、DDC、IAC 直航附加费，美加航线使用.请求帮忙写出,所有英语字母的全拼,我想增加知识.谢谢! 7、IFA 临时燃油附加费，某些航线临时使用 8、PTF 巴拿马运河附加费，美国航线、中南美航线使用 9、ORC 本地出口附加费，和SPS类似，一般在华南地区使用 10、EBS、EBA 部分航线燃油附加费的表示方式，EBS一般是澳洲航线使用，EBA一般 是非洲 航线、中南美航线使用 11、PCS 港口拥挤附加费，一般是以色列、印度某些港口及中南美航线使用 12、PSS 旺季附加费

hand grips shock握力器冲击hand grips释义[医]握力器双语例句 1Note: Keep thumbs inside the protective hand grips.注意：保证大拇指放在防护把手内。2accordingly, there is a strong probability that a touch error occurs due to the hand which grips the digital camera incorrectly touching a large-sized touch screen 20.因此，很有可能出现触摸错误，这是因为抓握数字相机的手没有正确地触摸大尺寸的触摸屏20。

调整or值。调整的or值是进行了二元回归，控制了其他因素，称为adjustedOR值，根据adjusted的需求范围，对or值进行简单的调整，就可以做出来了。

用isnull()这个方法判断

开机就弹出框说找不到指定模块...出现这种情况一般都是杀毒后的后遗症，或者卸载软件不正确有残留。。。虽然病毒已经不在了，但系统里相关加载设置还在，当这些加载项加载病毒时，实体文件已经被你杀掉了不存在了，所以就会提示错误。。。解决方法:1：开始菜单--运行--输入msconfig回车 打开系统配置实用程序--启动项在启动栏里把XX.dll前面的勾去掉就行了 重启电脑,通常到这就可以了,如果还弹出来再进行第2步 2：开始——运行——regedit回车打开注册表编辑器按F3查找 将XX.dll输入，搜索把所有找到的项都删除了就可以了。。。如果还是弹出再进行第3步，呵呵，可别闲麻烦啊3：有些病毒并没有在启动项或者注册表留下加载项。。。你可以显示所有隐藏文件,然后打开C:Documents and SettingsAdministrator「开始」菜单程序启动,看看此目录下是否有不明程序运行.打开C:Documents and SettingsAll Users「开始」菜单程序启动,看看是否有不明程序在运行,打开C:Documents and SettingsDefault User「开始」菜单程序启动如果在这里面没有找到相应的XX.dll,也有可能是病毒在启动组写了一个批处理，通过批处理来加载病毒。。。不管怎么样，这里面的文件是全部可以删除的，对系统正常使用是没有影响的，还可以加快电脑启动4：最近还发现一种情况，有些错误经过上面3种方法都没有找到相关信息。但是后来在计划任务中却找到了身影，通过计划任务来调用.dll，虽然处理方法很简单，但这是最容易让我们忽视的地方。(起先我也忽视了这个地方)。。打开控制面板---计划任务--删除相关信息---即可。。。。。。 以上内容也是转载学习别人的，对我倒很有用，不只对你是否有用

这个矩阵应该表述清楚了

get file "c:hsb2.sav".我们对变量作散点图。运行下面的语句后，双击图形，打开图形编辑窗口。从菜单最上端选择"chart" ，然后选择"options" (菜单的第一条). 对话框的右侧是名为"Total" 的复选框，在标题"Fit Line"下面。单击复选框进行选择，或单击"Fit Options"选择不同类型的拟合方法，如最小值曲线，抛物线或三次曲线。关闭图形编辑器以后就可以看到你想要的图形了。GRAPH? /SCATTERPLOT(BIVAR)=read WITH write. 我们现在来用igraph作同样的图形。IGRAPH /X1 = VAR(read) /Y = VAR(write) /FITLINE METHOD = REGRESSION LINEAR LINE = TOTAL ?/SCATTER. 我们可以看到，使用此命令的结果和上面的方法得到的图形完全一样。（即使用图形编辑器后再添加回归线）。 我们来看看此命令是如何操作的。SPSS的/X1 = var() 子命令判断哪一个变量放在x轴上，而/Y = var()判断哪一个变量放在y轴上。命令/fitline method = subcommand 是判断画拟合线时采用哪种方法（本例画回归线）。命令line = total option 表明画回归线时使用全部数据。如果没有此命令，SPSS将不能在图中画出回归线。子命令/scatter 表明图形中包括所有的数据点（红色的点）。

我们来看一个数据库hsb2, 数据来自于某中学和Beyond的研究报告。get file "c:hsb2.sav".我们对变量作散点图。运行下面的语句后，双击图形，打开图形编辑窗口。从菜单最上端选择"chart" ，然后选择"options" (菜单的第一条). 对话框的右侧是名为"Total" 的复选框，在标题"Fit Line"下面。单击复选框进行选择，或单击"Fit Options"选择不同类型的拟合方法，如最小值曲线，抛物线或三次曲线。关闭图形编辑器以后就可以看到你想要的图形了。GRAPH? /SCATTERPLOT(BIVAR)=read WITH write. 我们现在来用igraph作同样的图形。IGRAPH /X1 = VAR(read) /Y = VAR(write) /FITLINE METHOD = REGRESSION LINEAR LINE = TOTAL ?/SCATTER. 我们可以看到，使用此命令的结果和上面的方法得到的图形完全一样。（即使用图形编辑器后再添加回归线）。 我们来看看此命令是如何操作的。SPSS的/X1 = var() 子命令判断哪一个变量放在x轴上，而/Y = var()判断哪一个变量放在y轴上。命令/fitline method = subcommand 是判断画拟合线时采用哪种方法（本例画回归线）。命令line = total option 表明画回归线时使用全部数据。如果没有此命令，SPSS将不能在图中画出回归线。子命令/scatter 表明图形中包括所有的数据点（红色的点）。

get file "c:hsb2.sav".我们对变量作散点图。运行下面的语句后，双击图形，打开图形编辑窗口。从菜单最上端选择"chart" ，然后选择"options" (菜单的第一条). 对话框的右侧是名为"Total" 的复选框，在标题"Fit Line"下面。单击复选框进行选择，或单击"Fit Options"选择不同类型的拟合方法，如最小值曲线，抛物线或三次曲线。关闭图形编辑器以后就可以看到你想要的图形了。GRAPH? /SCATTERPLOT(BIVAR)=read WITH write. 我们现在来用igraph作同样的图形。IGRAPH /X1 = VAR(read) /Y = VAR(write) /FITLINE METHOD = REGRESSION LINEAR LINE = TOTAL ?/SCATTER. 我们可以看到，使用此命令的结果和上面的方法得到的图形完全一样。（即使用图形编辑器后再添加回归线）。 我们来看看此命令是如何操作的。SPSS的/X1 = var() 子命令判断哪一个变量放在x轴上，而/Y = var()判断哪一个变量放在y轴上。命令/fitline method = subcommand 是判断画拟合线时采用哪种方法（本例画回归线）。命令line = total option 表明画回归线时使用全部数据。如果没有此命令，SPSS将不能在图中画出回归线。子命令/scatter 表明图形中包括所有的数据点（红色的点）。

先把ABCDEFG分成两组，然后ANALYZE_CORRLATE_BIVARIVATE_输入GROUP1，GROUP2-OK就可以啦

回归分析实质上就是研究一个或多个自变量X对一个因变量Y（定量数据)的影响关系情况。当自变量为1个时，是一元线性回归，又称作简单线性回归；自变量为2个及以上时，称为多元线性回归。在SPSSAU里均是使用【通用方法】里的【线性回归】实现分析的。SPSSAU线性回归

选中两组数据，analyze-correlate-Bivarite选项里对pearson打钩就可以了

在我们的教程中，详细介绍了SPSS线性回归分析。虽然线性回归可以满足大部分数据分析，但在现实中，它并不能适用于所有的数据。当我们无法确定因变量和自变量之间的关系是线性的还是其他非线性的模型关系时，那么就需要用曲线回归来确定因变量和自变量之间哪种模型最合适。下面是几个样本的人数和beta指标的数据。我们要分析人数和beta指标之间是一种什么样的关系，或者说什么类型的模型最适合(图1)。图1曲线回归的操作步骤：点击“分析”-“回归”-“曲线估计”(图2)图2选择指数进入因变量列，人数进入自变量列(图3)。图3勾选以下模型中除“Logistic”以外的所有模型，因为Logistic模型需要因变量作为分类变量，这显然不合适(图4)，点击确定。图4分析结果图5从上表可以看出：观察拟合度指数的R平方，发现三次模型的R平方最高，为98%。因此可以得出，人数与指数拟合度最高的模型是三次模型。图6从上图(图6)也可以看出，圆圈是实际数据，与之最匹配的确实是三次模型曲线，与图5的计算结果一致。【兴华凯生物医药统计】相关文章：多元方差分析(3)Graphpad简单效果折线图SPSS的多元方差分析(2)(简单效应)SPSS ANOVA多变量ANOVA (1)SPSS虚拟线性回归分析在问卷数据统计分析中的使用SPSS中介效应检验的实际操作与分析Amos结构方程课程，详细讲解SPSS平差效果分析操作及结果SPSS混合线性模型在生物医学统计中的使用与操作SPSS无序Logistic回归在生物医学统计分析中的使用AMOS处理生物医学问卷的中介效应分析amos问卷效度分析的验证性因素分析SPSS调整回归分析在生物医学统计分析中的使用SPSS重复测量方差分析在生物医学中的使用用SPSS进行组间差异比较和两两比较。SPSS独立样本T检验和SPSS单因素方差分析Graphpad棱镜绘制ROC曲线的具体操作步骤SPSS用于检验连续数据的正态分布。SPSS有序Logistic回归的具体操作生物医学统计学中SPSS生存分析的COX风险比例回归SPSS二元Logistic回归在生物医学统计分析中的使用Medcalc软件精确地比较多个指标的诊断准确性。SPSS多元线性回归的使用操作与分析SPSS和GraphPad如何比较组内和组间的差异？医学问卷分析课程的Amos结构方程SPSS生存分析在生物医学统计中的使用图形焊盘棱柱统计图的直方图和箱线图SPSS中问卷数据探索性因子分析的具体操作和结果解读SPSS问卷数据统计分析的项目分析Excel用于线性回归模型分析。SPSS中常用的参数和非参数检验方法SPSS中roc曲线的操作及使用了解R语言如何实现逐步回归分析。如何用R语言画散点图和箱线图？SPSS中可变数据变量类型介绍SPSS中相关分析的操作，相关系数的含义读取SPSS单因素方差分析和方差分析。线性回归决定系数R平方的计算方法及具体意义医学和生物统计学的整个过程生物和医学统计中的假设检验Graphpad prism绘制生存曲线详细教程相关问答：问题8、如何用SPSS对散点图作回归线？我们来看一个数据库hsb2, 数据来自于某中学和Beyond的研究报告。get file "c:hsb2.sav".我们对变量作散点图。运行下面的语句后，双击图形，打开图形编辑窗口。从菜单最上端选择"chart" ，然后选择"options" (菜单的第一条). 对话框的右侧是名为"Total" 的复选框，在标题"Fit Line"下面。单击复选框进行选择，或单击"Fit Options"选择不同类型的拟合方法，如最小值曲线，抛物线或三次曲线。关闭图形编辑器以后就可以看到你想要的图形了。GRAPH? /SCATTERPLOT(BIVAR)=read WITH write. 我们现在来用igraph作同样的图形。IGRAPH /X1 = VAR(read) /Y = VAR(write) /FITLINE METHOD = REGRESSION LINEAR LINE = TOTAL ?/SCATTER. 我们可以看到，使用此命令的结果和上面的方法得到的图形完全一样。（即使用图形编辑器后再添加回归线）。我们来看看此命令是如何操作的。SPSS的/X1 = var() 子命令判断哪一个变量放在x轴上，而/Y = var()判断哪一个变量放在y轴上。命令/fitline method = subcommand 是判断画拟合线时采用哪种方法（本例画回归线）。命令line = total option 表明画回归线时使用全部数据。如果没有此命令，SPSS将不能在图中画出回归线。子命令/scatter 表明图形中包括所有的数据点（红色的点）。

是否变量类型出错。

get file "c:hsb2.sav".我们对变量作散点图。运行下面的语句后，双击图形，打开图形编辑窗口。从菜单最上端选择"chart" ，然后选择"options" (菜单的第一条). 对话框的右侧是名为"Total" 的复选框，在标题"Fit Line"下面。单击复选框进行选择，或单击"Fit Options"选择不同类型的拟合方法，如最小值曲线，抛物线或三次曲线。关闭图形编辑器以后就可以看到你想要的图形了。GRAPH? /SCATTERPLOT(BIVAR)=read WITH write. 我们现在来用igraph作同样的图形。IGRAPH /X1 = VAR(read) /Y = VAR(write) /FITLINE METHOD = REGRESSION LINEAR LINE = TOTAL ?/SCATTER. 我们可以看到，使用此命令的结果和上面的方法得到的图形完全一样。（即使用图形编辑器后再添加回归线）。 我们来看看此命令是如何操作的。SPSS的/X1 = var() 子命令判断哪一个变量放在x轴上，而/Y = var()判断哪一个变量放在y轴上。命令/fitline method = subcommand 是判断画拟合线时采用哪种方法（本例画回归线）。命令line = total option 表明画回归线时使用全部数据。如果没有此命令，SPSS将不能在图中画出回归线。子命令/scatter 表明图形中包括所有的数据点（红色的点）。

SPSS定类数据和定序数据间的相关用二列相关或者列联相关，二列相关用于二分数据，列联相关不限于二分数据。二列相关可以直接用积差相关的操作来完成，其实一般的各种相关作为积差相关的特列，其实公式和积差相关的是等价的，也就是无论是定序还是二分变量与连续变量的相关，都可以用积差相关的操作做，结果一样的。　　列联相关的公式：　　　　如果是定类数据之间，可以用phi系数、四格相关等。　　席皮尔曼相关系数为0.389**，代表这个相关系数是0.389，**代表该系数在0.01水平显著（*是0.05水平，***是0.001水平），sig是具体的显著性水平。分享本回答由科学教育分类达人 张雪认证其他类似问题2014-04-20spss中定序变量和定距变量之间用什么作分析？12015-03-31spss中如何检验一个定类变量和一个定序...2011-03-21在SPSS中，利用皮尔森相关系数分析，若得到两变量存在相关或...192011-04-19SPSS计算变量怎么算？52010-08-23如何在spss中给定序变量赋值3更多关于SPSS中,在进行定类变量对定类变量的相关分析(Lambda值)时,渐进标准误差等于零是什的问题>>为您推荐：举报| 2009-01-07 16:44＃“谁是脑力达人”之科学教育分类鏖战ing!＃提问者采纳首先，SPSS中只区分三种测量尺度，即定类、定序和定距，定比尺度的分析技术和定距一般不再做严格区分；其次，采用哪种相关系数一般取决于测量尺度较低的那个，譬如定类-定序，只能找适合定类尺度度量的那个相关系数。但是现在的统计学家比较会折腾，能想出很多指标来满足你的各种要求，譬如定类-定距，可以用Eta系数来分析，所以至于怎么区分，最好还是看看SPSS的参考书，一般情况下，实际这点也不难，看下Crosstab过程的Statistics里面指标分类格局，你就能搞懂它就是按照测量尺度分的。至于相互之间的关系：bivarate是两个变量之间的相关关系度量，这两个变量如果测量尺度都是定距以上，那就选Pearson相关系数，……crosstable是交叉表，主要用于检验变量之间的独立性，实际上也是研究变量之间是否是相关的，所以也跟你的主题相关至于discriptive好像和你的主题差别很大，这是做变量的描述用的，譬如计算变量的平均数、标准差、区间估计等上述只代表个人观点，如有不妥，请指正，欢迎交流。

这是?