❶ spss：得到一個多元線性回歸模型之後，如何比較預測值和真實值如何判斷模型是否有預測能力

1、打開SPSS軟體後點擊右上角的【打開文件按鈕】打開你需要分析的數據文件。

注意事項：

SPSS注意事項：

1，數據編輯器、語法編輯器、輸出查看器、腳本編輯器都可以同時打開多個。

2，關閉所有的輸出查看器後，並不退出SPSS系統。數據編輯器都退出後將關閉SPSS系統。關閉所有的數據文件時並不一定退出SPSS系統。說明：僅新建一個數據文件，並沒有保存，既沒有生成數據文件。此時關閉其它所有已保存的數據文件時，不退出SPSS系統。

3，可以在不同的數據編輯器窗口打開同一個數據文件。對話框中提示「恢復為已保存」或「在新窗口中打開」選項。

❷ 如何比較兩組數據之間的差異性

1、如下圖，比較兩組數據之間的差異性。

(2)pythont檢驗擴展閱讀

相關分析研究的是兩個變數的相關性,但你研究的兩個變數必須是有關聯的,如果你把歷年人口總量和你歷年的身高做相關性分析,分析結果會呈現顯著地相關,但它沒有實際的意義,因為人口總量和你的身高都是逐步增加的,從數據上來說是有一致性,但他們沒有現實意義。

當數據之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的數據不是來自於同一總體（Population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象的，比如一些一般能力測驗中，大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。也可能來自於實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變，因而前測後測的數據會有顯著性差異。

❸ 小米筆記本能用來做spss，r，python之類的統計分析嗎

可以是可以不過可能配置會有點跟不上
R是比較專業的統計分析軟體，尤其是R本身就有很多統計需要的函數，例如t檢驗、正態性檢驗等，在分析時比較簡單方便。但是如果你在進行大數據的統計分析的話，python的掌握也是必須的，同時python更有利於爬蟲和文本挖掘等。
建議如果你只是做簡單的數據分析，但是又覺得spss太low的話，就用R，因為R很容易學習，而且R可以載入很多包，如ggplot，繪畫功能非常強大，用在論文裡面看起來很高大上，還有tm包等，都是很有用的載入包。
但是如果你需要進行大數據分析，同時需要進行數據的抓取的話，應該掌握python。
最好在學習了R以後再學習python，至少，作為統計學專業學生，我們R是必學的，python是我們自己學的，老師只是推薦但不要求。
另外，R語言在進行一些比較復雜的數據處理的時候，感覺速度比較慢的。我們經常會出現跑一個代碼跑幾個小時的情況。不過python感覺上運行速度要快很多。

❹ R 和 Python 用於統計學分析，哪個更好

R是比較專業的統計分析軟體，尤其是R本身就有很多統計需要的函數，例如t檢驗、正態性檢驗等，在分析時比較簡單方便。但是如果你在進行大數據的統計分析的話，python的掌握也是必須的，同時python更有利於爬蟲和文本挖掘等。

建議如果你只是做簡單的數據分析，但是又覺得spss太low逼的話，就用R，因為R很容易學習，而且R可以載入很多包，如ggplot，繪畫功能非常強大，用在論文裡面看起來很高大上，還有tm包等，都是很有用的載入包。

但是如果你需要進行大數據分析，同時需要進行數據的抓取的話，應該掌握python。
最好在學習了R以後再學習python，至少，作為統計學專業學生，我們R是必學的，python是我們自己學的，老師只是推薦但不要求。

另外，R語言在進行一些比較復雜的數據處理的時候，感覺速度比較慢的。我們經常會出現跑一個代碼跑幾個小時的情況。不過python感覺上運行速度要快很多。

❺ 怎麼用python算p值和t檢驗

引入相關模塊，這次我們使用stats的
產生兩列隨機變數，用到了stats。norm.rvs，參數loc表示平均數，scale表示標准差，size是樣本量這是產生的兩個變數的數據的一部分
ttest_rel的用法：輸出t和p值從p值可以看出，這兩列數據是沒有差異的。
當然，ttest_rel還可以接受pandas.DataFrame數據，先從excel中讀取數據我們可以看一下數據的基本內容：
我們可以選擇scoreA和ScoreB這兩列數據進行T檢驗輸出的結果可見兩列變數均值無差異
我們還可以同時對多個變數進行檢驗，比如：這是產生的結果可見：第一個array表示t值，兩個表示p值，因此我們可以知道p(scoreA)=0.126>0.05

❻ 如何判斷一組數據是否符合正態分布

方法和詳細的操作步驟如下：

1、第一步，新建Excel文檔，見下圖，轉到下面的步驟。

❼ 怎麼用python算p值和t檢驗

引入相關模塊，這次我們使用stats的
產生兩列隨機變數，用到了stats。norm.rvs，參數loc表示平均數，scale表示標內准差，容size是樣本量這是產生的兩個變數的數據的一部分
ttest_rel的用法：輸出t和p值從p值可以看出，這兩列數據是沒有差異的。
當然，ttest_rel還可以接受pandas.DataFrame數據，先從excel中讀取數據我們可以看一下數據的基本內容：
我們可以選擇scoreA和ScoreB這兩列數據進行T檢驗輸出的結果可見兩列變數均值無差異
我們還可以同時對多個變數進行檢驗，比如：這是產生的結果可見：第一個array表示t值，兩個表示p值，因此我們可以知道p(scoreA)=0.126>0.05

❽ 數據分析員用python做數據分析是怎麼回事，需要用到python中的那些內容，具體是怎麼操作的

最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。我這里來分享一下如何通過Python來開始數據分析。具體內容如下：


數據導入

導入本地的或者web端的CSV文件；

數據變換；

數據統計描述；

假設檢驗

單樣本t檢驗；

可視化；

創建自定義函數。

數據導入

  • 1

    這是很關鍵的一步，為了後續的分析我們首先需要導入數據。通常來說，數據是CSV格式，就算不是，至少也可以轉換成CSV格式。在Python中，我們的操作如下：

    import pandas as pd

    # Reading data locally

    df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')

    # Reading data from web

    data_url = "https://raw.githubusercontent.com/alstat/Analysis-with-Programming/master/2014/Python/Numerical-Descriptions-of-the-Data/data.csv"

    df = pd.read_csv(data_url)

    為了讀取本地CSV文件，我們需要pandas這個數據分析庫中的相應模塊。其中的read_csv函數能夠讀取本地和web數據。

    • 數據變換

  • 1

    既然在工作空間有了數據，接下來就是數據變換。統計學家和科學家們通常會在這一步移除分析中的非必要數據。我們先看看數據（下圖）

    對R語言程序員來說，上述操作等價於通過print(head(df))來列印數據的前6行，以及通過print(tail(df))來列印數據的後6行。當然Python中，默認列印是5行，而R則是6行。因此R的代碼head(df, n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，列印數據尾部也是同樣道理

  • 9

    plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))

    • 創建自定義函數

  • 在Python中，我們使用def函數來實現一個自定義函數。例如，如果我們要定義一個兩數相加的函數，如下即可：

    def add_2int(x, y):

    return x + y

    print add_2int(2, 2)

    # OUTPUT

    4

  • 順便說一下，Python中的縮進是很重要的。通過縮進來定義函數作用域，就像在R語言中使用大括弧{…}一樣。這有一個我們之前博文的例子：

    產生10個正態分布樣本，其中和

    基於95%的置信度，計算和;

    重復100次; 然後

    計算出置信區間包含真實均值的百分比

    Python中，程序如下：

    import numpy as np

    import scipy.stats as ss

    def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

    m = np.zeros((rep, 4))

    for i in range(rep):

    norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)

    xbar = np.mean(norm)

    low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    if (mu > low) & (mu < up):

    rem = 1

    else:

    rem = 0

    m[i, :] = [xbar, low, up, rem]

    inside = np.sum(m[:, 3])

    per = inside / rep

    desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

    "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

    return {"Matrix": m, "Decision": desc}

  • 上述代碼讀起來很簡單，但是循環的時候就很慢了。下面針對上述代碼進行了改進，這多虧了Python專家

    import numpy as np

    import scipy.stats as ss

    def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

    scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))

    xbar = norm.mean(1)

    low = xbar - scaled_crit

    up = xbar + scaled_crit

    rem = (mu > low) & (mu < up)

    m = np.c_[xbar, low, up, rem]

    inside = np.sum(m[:, 3])

    per = inside / rep

    desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

    "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

    return {"Matrix": m, "Decision": desc}

❾ 怎麼查t分布表

查看t分布表，需要首先在具體問題中確定需要查詢的自由度和分位數分別是什麼，然後查表；表的左側第一列是n或df值，即自由度，上方一行是p值，即分位數。

需要先找到第一列的自由度，如查找自由度為6，查看自由度為6對應的行，對應找t分布表的第一行雙側95％（單側97.5％）概率處與自由度為6的那一行對應的介值為2.447，即自由度為6的95%的雙側T值為2.447，自由度為6的97.5％的單側T值為2.447。

如自由度為9,可查看自由度為9對應的行，對應找t分布表的第一行雙側95％概率處與自由度為9的那一行對應的介值為2.262，比較計算得到的t與2.262的大小，如果t值大於2.262,雙側t檢驗p值小於0.05,為小概率事件，有統計學意義，通常說明某個變數（或特徵）值和應變數有顯著差異；如果t值小於2.262,p值大於0.05，通常說明某個變數(或特徵)值和應變數無顯著性差異。