统计数据的类型
按收集方法 按计量尺度 按时间状况 观察数据 实验数据 分类数据 顺序数据 数值数据 截面数据 时序数据
数据分布特征
集中趋势 离散程度 分布形状
偏态系数
峰态系数
平均差
方差与标准差
众数 异众比率
中位数 四分位差
离散系数
平均数
极差
X2分布?X2检验正态分布?T分布?T检验F分布?F检验中心极限定理：设从均值为?、方差为?的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当 n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从2?均值为?、方差为的正态分布。n?1、散点图相关分析??2、相关系数?最小二乘法?求估计的回归方程?残差平方和最小?拟合优度?对直线拟合程度检验（R2）?线性关系检验?对线性假设检验（F）?回归系数检验?系数的假设检验（t）?结果及残差分析?误差项的假定检验?残差图?估计与预测
?~N(0,?2)
时间数列可以分为平稳序列和非平稳数列。平稳数列只含有随机性，非平稳数列是包含趋势、季节性、周期性的序列。随机性：除去趋势、季节性、周期性后的偶然波动。趋势：在长期内呈现出来的某种持续向上或持续向下的变动。季节性：在“一年内”重复出现的周期性波动。周期性：环绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动（时间较长，往往不考虑）时间数列可以分为平稳序列和非平稳数列。平稳数列只含有随机性，非平稳数列是包含趋势、季节性、周期性的序列。随机性：除去趋势、季节性、周期性后的偶然波动。趋势：在长期内呈现出来的某种持续向上或持续向下的变动。季节性：在“一年内”重复出现的周期性波动。周期性：环绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动（时间较长，往往不考虑）
注意：时间序列的基础是回归分析及差分方程非平稳序列要转化为平稳序列，复杂的的非平稳序列往往都要转化为趋势序列，再转化为平稳序列。?简单平均法???传统方法?移动平均法???指数平滑法??ARMA模型??ARIMA模型??X-12-ARMA模型时间序列预测方法????GARCH-M模型现代方法?EGARCH模型????IGARCH模型??传递函数模型???等等?
?Y?b0?b1t?最小二乘法?直线型：t?一般型Y?b0b1?取对数线性化???t趋势预测法?指数型?有上限Y?k?b0b1?三和法tb1???有上下限Y?kb0?取对数三和法?多阶型Y?b?bt?bt2?......?btk线性化012k???Y?b0?b1t?最小二乘法?直线型：t?一般型Y?b0b1?取对数线性化???t趋势预测法?指数型?有上限Y?k?b0b1?三和法tb1???有上下限Y?kb0?取对数三和法?多阶型Y?b?bt?bt2?......?btk线性化012k??注意：时间序列的基础是回归分析及差分方程非平稳序列要转化为平稳序列，复杂的的非平稳序列往往都要转化为趋势序列，再转化为平稳序列。
REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL ZPP /CRITERIA=PIN(.10) POUT(.11) CIN(95) /NOORIGIN /DEPENDENT y /METHOD=STEPWISE x1 x2 x3 /SCATTERPLOT=(y ,*ZPRED) /RESIDUALS HIST(ZRESID) NORM(ZRESID) /SAVE PRED SEPRED MCIN ICIN RESID.
回归
[数据集1] F:\\spss17.0常用功能与应用（书籍）\\11330\\素材文件\\第9章\\9.1\\9.2.sav 描述性统计量 语言测验分 家庭综合指数 教师语言测验分 母亲教育水平 均值 34.8338 4.6900 25.2400 6.3006 标准 偏差 6.55982 9.67199 .78183 .64610 N 16 16 16 16 相关性 Pearson 相关性 语言测验分 家庭综合指数 教师语言测验分 母亲教育水平 语言测验分 1.000 .598 .613 .809 . .007 .006 .000 16 16 16 16 家庭综合指数 .598 1.000 .585 .693 .007 . .009 .001 16 16 16 16 教师语言测验分 .613 .585 1.000 .465 .006 .009 . .035 16 16 16 16 母亲教育水平 .809 .693 .465 1.000 .000 .001 .035 . 16 16 16 16 Sig. （单侧） 语言测验分 家庭综合指数 教师语言测验分 母亲教育水平 N 语言测验分 家庭综合指数 教师语言测验分 母亲教育水平 输入／移去的变量a 模型 1 输入的变量 母亲教育水平 移去的变量 方法 . 步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .100，F-to-remove 的概率 >= .110）。 2 教师语言测验分 . 步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .100，F-to-remove 的概率 >= .110）。 a. 因变量: 语言测验分
模型汇总c 模型 1 2 R .809a .852b R 方 .655 .726 调整 R 方 标准 估计的误差 .630 .684 3.98861 3.68534 a. 预测变量: (常量), 母亲教育水平。 b. 预测变量: (常量), 母亲教育水平, 教师语言测验分。 c. 因变量: 语言测验分 Anovac 模型 1 回归 残差 总计 2 回归 残差 总计 平方和 422.742 222.727 645.468 468.905 176.563 645.468 df 1 14 15 2 13 15 均方 422.742 15.909 F 26.572 Sig. .000a 17.262 .000b 234.453 13.582 a. 预测变量: (常量), 母亲教育水平。 b. 预测变量: (常量), 母亲教育水平, 教师语言测验分。 c. 因变量: 语言测验分 系数a 非标准化系数 模型 1 (常量) 母亲教育水平 B -16.936 8.217 标准 误差 10.092 1.594 标准系数 试用版 t -1.678 .809 5.155 Sig. .116 .000 零阶 相关性 偏 部分 .809 .809 .8
统计数据的类型 - 图文
