❶ spss：得到一个多元线性回归模型之后，如何比较预测值和真实值如何判断模型是否有预测能力

1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。

注意事项：

SPSS注意事项：

1，数据编辑器、语法编辑器、输出查看器、脚本编辑器都可以同时打开多个。

2，关闭所有的输出查看器后，并不退出SPSS系统。数据编辑器都退出后将关闭SPSS系统。关闭所有的数据文件时并不一定退出SPSS系统。说明：仅新建一个数据文件，并没有保存，既没有生成数据文件。此时关闭其它所有已保存的数据文件时，不退出SPSS系统。

3，可以在不同的数据编辑器窗口打开同一个数据文件。对话框中提示“恢复为已保存”或“在新窗口中打开”选项。

❷ 如何比较两组数据之间的差异性

1、如下图，比较两组数据之间的差异性。

(2)pythont检验扩展阅读

相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。

当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显著性差异。

❸ 小米笔记本能用来做spss，r，python之类的统计分析吗

可以是可以不过可能配置会有点跟不上
R是比较专业的统计分析软件，尤其是R本身就有很多统计需要的函数，例如t检验、正态性检验等，在分析时比较简单方便。但是如果你在进行大数据的统计分析的话，python的掌握也是必须的，同时python更有利于爬虫和文本挖掘等。
建议如果你只是做简单的数据分析，但是又觉得spss太low的话，就用R，因为R很容易学习，而且R可以加载很多包，如ggplot，绘画功能非常强大，用在论文里面看起来很高大上，还有tm包等，都是很有用的加载包。
但是如果你需要进行大数据分析，同时需要进行数据的抓取的话，应该掌握python。
最好在学习了R以后再学习python，至少，作为统计学专业学生，我们R是必学的，python是我们自己学的，老师只是推荐但不要求。
另外，R语言在进行一些比较复杂的数据处理的时候，感觉速度比较慢的。我们经常会出现跑一个代码跑几个小时的情况。不过python感觉上运行速度要快很多。

❹ R 和 Python 用于统计学分析，哪个更好

R是比较专业的统计分析软件，尤其是R本身就有很多统计需要的函数，例如t检验、正态性检验等，在分析时比较简单方便。但是如果你在进行大数据的统计分析的话，python的掌握也是必须的，同时python更有利于爬虫和文本挖掘等。

建议如果你只是做简单的数据分析，但是又觉得spss太low逼的话，就用R，因为R很容易学习，而且R可以加载很多包，如ggplot，绘画功能非常强大，用在论文里面看起来很高大上，还有tm包等，都是很有用的加载包。

但是如果你需要进行大数据分析，同时需要进行数据的抓取的话，应该掌握python。
最好在学习了R以后再学习python，至少，作为统计学专业学生，我们R是必学的，python是我们自己学的，老师只是推荐但不要求。

另外，R语言在进行一些比较复杂的数据处理的时候，感觉速度比较慢的。我们经常会出现跑一个代码跑几个小时的情况。不过python感觉上运行速度要快很多。

❺ 怎么用python算p值和t检验

引入相关模块，这次我们使用stats的
产生两列随机变量，用到了stats。norm.rvs，参数loc表示平均数，scale表示标准差，size是样本量这是产生的两个变量的数据的一部分
ttest_rel的用法：输出t和p值从p值可以看出，这两列数据是没有差异的。
当然，ttest_rel还可以接受pandas.DataFrame数据，先从excel中读取数据我们可以看一下数据的基本内容：
我们可以选择scoreA和ScoreB这两列数据进行T检验输出的结果可见两列变量均值无差异
我们还可以同时对多个变量进行检验，比如：这是产生的结果可见：第一个array表示t值，两个表示p值，因此我们可以知道p(scoreA)=0.126>0.05

❻ 如何判断一组数据是否符合正态分布

方法和详细的操作步骤如下：

1、第一步，新建Excel文档，见下图，转到下面的步骤。

❼ 怎么用python算p值和t检验

引入相关模块，这次我们使用stats的
产生两列随机变量，用到了stats。norm.rvs，参数loc表示平均数，scale表示标内准差，容size是样本量这是产生的两个变量的数据的一部分
ttest_rel的用法：输出t和p值从p值可以看出，这两列数据是没有差异的。
当然，ttest_rel还可以接受pandas.DataFrame数据，先从excel中读取数据我们可以看一下数据的基本内容：
我们可以选择scoreA和ScoreB这两列数据进行T检验输出的结果可见两列变量均值无差异
我们还可以同时对多个变量进行检验，比如：这是产生的结果可见：第一个array表示t值，两个表示p值，因此我们可以知道p(scoreA)=0.126>0.05

❽ 数据分析员用python做数据分析是怎么回事，需要用到python中的那些内容，具体是怎么操作的

最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下：


数据导入

导入本地的或者web端的CSV文件；

数据变换；

数据统计描述；

假设检验

单样本t检验；

可视化；

创建自定义函数。

数据导入

  • 1

    这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。在Python中，我们的操作如下：

    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)

    为了读取本地CSV文件，我们需要pandas这个数据分析库中的相应模块。其中的read_csv函数能够读取本地和web数据。

    • 数据变换

  • 1

    既然在工作空间有了数据，接下来就是数据变换。统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。我们先看看数据（下图）

    对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前6行，以及通过print(tail(df))来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。因此R的代码head(df, n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，打印数据尾部也是同样道理

  • 9

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

    • 创建自定义函数

  • 在Python中，我们使用def函数来实现一个自定义函数。例如，如果我们要定义一个两数相加的函数，如下即可：

    def add_2int(x, y):

    return x + y

    print add_2int(2, 2)

    # OUTPUT

    4

  • 顺便说一下，Python中的缩进是很重要的。通过缩进来定义函数作用域，就像在R语言中使用大括号{…}一样。这有一个我们之前博文的例子：

    产生10个正态分布样本，其中和

    基于95%的置信度，计算和;

    重复100次; 然后

    计算出置信区间包含真实均值的百分比

    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}

  • 上述代码读起来很简单，但是循环的时候就很慢了。下面针对上述代码进行了改进，这多亏了Python专家

    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 怎么查t分布表

查看t分布表，需要首先在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数分别是什么，然后查表；表的左侧第一列是n或df值，即自由度，上方一行是p值，即分位数。

需要先找到第一列的自由度，如查找自由度为6，查看自由度为6对应的行，对应找t分布表的第一行双侧95％（单侧97.5％）概率处与自由度为6的那一行对应的介值为2.447，即自由度为6的95%的双侧T值为2.447，自由度为6的97.5％的单侧T值为2.447。

如自由度为9,可查看自由度为9对应的行，对应找t分布表的第一行双侧95％概率处与自由度为9的那一行对应的介值为2.262，比较计算得到的t与2.262的大小，如果t值大于2.262,双侧t检验p值小于0.05,为小概率事件，有统计学意义，通常说明某个变量（或特征）值和应变量有显著差异；如果t值小于2.262,p值大于0.05，通常说明某个变量(或特征)值和应变量无显著性差异。