SPSS软件的生命表分析：基本原理 生命表反映的是一代人在整个生命历程中的死亡过程，即在某个特定的年龄段内有多少人死亡，通过计算可以得知人群在该时点的死亡概率为多少、预期寿命为多少等。 生命表的基本思...
SPSS软件的Kaplan-Meier分析：基本原理
SPSS软件的Kaplan-Meier分析：基本原理 Kaplan-Meier方法采用乘积极限法（Product-Limit Estimates）来估计生存率，同时可以对一个影响因素进行检验。它适用于...
SPSS单样本的Kolmogorov-Smirnov检验：基本原理
SPSS单样本的Kolmogorov-Smirnov检验：基本原理 单样本的Kolmogorov-Smirnov检验（柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验）的原理是将观察到的样本的累积分布函数与一个严格服从某一...
SPSS两个独立样本的检验：基本原理
SPSS两个独立样本的检验：基本原理 在均值比较的两个独立样本的T检验过程中，必须假设两个样本都来自于正态总体。然而，在实际工作中我们往往不知道总体的分布形式，因此也就不能武断地加上正态性假设。这个时...
SPSS多个独立样本的检验：基本原理
SPSS多个独立样本的检验：基本原理 在实际工作中我们常常需要比较多个独立样本是否来自与具有相同分布总体的样本。而当这些样本都是来自于同方差的正态总体时，可以使用方差分析过程进行检验，如果正态的假定不...
SPSS两个相关样本的检验：基本原理
SPSS两个相关样本的检验：基本原理 两个相关样本的检验过程也是用于比较两个总体分布的非参数检验方法。当两个样本取自相互独立的正态总体时，可以使用均值比较过程进行检验：当两个样本相关时，就可以使用本过...
SPSS多个相关样本的检验：基本原理
SPSS多个相关样本的检验：基本原理 多个相关样本检验是用来比较多个总体分布是否相同的非参数检验方法。这种检验过程实质上是方差分析中所讨论的无重复无交互作用的双因素试验的方差分析，只不过在这里舍弃了总...
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SPSS软件的卡方检验：基本原理
SPSS软件的卡方检验：基本原理 卡方检验是一种根据样本数据来推断总体分布与期望分布或某一理论分布是否存在显著差异的检验，通常适于对有多项分类值的总体分布的分析，是一种吻合性检验。卡方检验过程可将一个...
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SPSS软件的二项检验：基本原理
SPSS软件的二项检验：基本原理 二项检验的基本功能是通过样本的频数分布来推断总体是否服从特定二项分布，它适用于对二分类变量的拟合优度检验。这种检验过程也是通过分析实际的频数与理论的频数之间的差别或者...
SPSS软件的游程检验：基本原理
SPSS软件的游程检验：基本原理 游程检验用于检验样本的随机性和两个总体的分布是否相同。游程检验的思路是将连续的相同取值的记录作为一个游程。如果序列是随机序列，那么游程的总数应当不太多也不太少，过多或...
Excel在管理统计学中的应用
微软公司的Excel是一个快速制表、将数据图表化以及进行数据分析和管理的工具软件包。在当今众多的电子表格软件中，Excel以其先进的技术、强大的功能、良好的可操作性、简单易用，赢得了用户的广泛认可。 ...
Stata软件的联立方程模型：基本原理
Stata软件的联立方程模型：基本原理 联立方程模型（Simultaneous Equation Model）与似不相关模型的区别在于：在联立方程模型中，一些方程的因变量可能是另一些方程的自变量，因此...
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Stata软件的似不相关回归：基本原理
Stata软件的似不相关回归：基本原理 n个方程的似不相关回归模型形式如下： 这里，y i 、X i 、β i 分别是第i个方程的被解释变量、解释变量和回归系数，ε i 是第i个方程的扰动项。y i ...
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Stata软件的随机效应模型：基本原理
Stata软件的随机效应模型：基本原理 在随机效应模型中，假设模型中不随时间变化的非观测效应与误差项相关，即随机效应模型的表达式如下： 其中，i= 1, 2, …, N表示个体成员，t = 1, 2,...
Stata
Stata软件的固定效应模型：基本原理
Stata软件的固定效应模型：基本原理 固定效应模型的关键假设在于模型中不随时间变化的非观测效应与误差项相关，固定效应模型的表达式如下： 其中，i= 1, 2, …, N表示个体成员，t = 1, 2...
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Stata的协整与向量误差修正模型：基本原理
Stata的协整与向量误差修正模型：基本原理 向量误差修正模型（Vector Error Correction Model，VECM）体现了这样一种思想：相关变量间可能存在长期的均衡关系，变量的短期变...
Stata软件的单位根检验：基本原理
Stata软件的单位根检验：基本原理 由于伪回归（Spurious Regression，即存在单位根的几个变量之间没有任何关系，但回归系数显著）等问题的存在，我们在构建模型前必须先进行单位根检验。常...
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Stata软件的SARIMA模型：基本原理
很多时间序列呈现出季节性周期变化，例如空调的销售数量夏天较多、冬天较少。对于这类数据，我们可以通过季节ARIMA（Seasonal ARIMA，简记为SARIMA）模型进行拟合。一般形式的SARIMA...
Stata软件的ARIMA模型：基本原理
Stata软件的ARIMA模型：基本原理 最简单的时间序列模型是单变量时间序列，主要有4种，即自回归模型（Auto Regression，记为AR）、移动平均模型（Moving Average，记为M...
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Stata相关图绘制与白噪声检验：基本原理
Stata相关图绘制与白噪声检验：基本原理 时间序列的相关性代表了信息，自相关函数和偏自相关函数可以让我们直观地感受到序列的信息度，帮助我们进行模型的选择。 对于时间序列{x t }，其k阶自相关系数...