气候变化对塞内加尔降雨时间序列的统计分析

通过对1951-2002年锦州地区气候资料的统计分析，发现近50年来锦州地区的气候变化明显，对农业生产产生了多方面的影响，既有利也有不利之处。

1951―2005 年的鞍山气候数据代码，用的是小波、线性趋势和滑动平均这些老牌利器，搭配统计图做起来还挺直观的。是气温日较差、初霜终霜这些指标，能帮你快速跑出趋势，适合做农业、生态、城市气候类项目。 逐日数据的气温距平做得蛮扎实，适合你拿去做对比。比如你要搞个“过去 50 年降水变化趋势”的小论文，这套数据结构就还挺好上手的，变量分类也清楚。 值得一提的是，像积温、透雨这种容易被忽视的指标，它也考虑到了，做农业相关研究的可以重点关注下。用Python配合这些老数据做气候建模还挺合适，像文章中提到的短期气候实习代码就挺配的。 不过数据跨度长达 55 年，建模时你要注意格式统一，早年数据得自己清

SPSS11 的高级统计教程，内容还挺全的，主要围绕生存、回归和时间序列这三个常见但容易踩坑的板块讲得比较细。每一块配的都是 PDF 或 RAR 资源，手把手教你用 SPSS11 搞定各种复杂，像是Cox 回归、多元线性模型、ARIMA 预测这些，用得上的都涵盖到了。生存那部分挺有意思，适合做医疗、金融、生物数据的。你会学到像Kaplan-Meier、Cox 模型这些生存时间的关键技能，文档是《29 生存 c.pdf》，讲得不枯燥，实际场景举得也多。回归是最常用的工具之一，《16 线性模型 1c.pdf》和《21 回归 2c.pdf》里基本把主流方法都过了一遍，像是逐步回归、岭回归这类 SPS

费歇尔判别法的核心思想是通过将多维数据投影至特定方向，以尽可能地区分不同总体。这种投影利用方差分析构建一个或多个超平面，以最大化组间差异并最小化组内差异。判别函数通过将待分类样本映射至这些超平面，计算出判别函数值y1、y2和y，然后通过加权平均值y0进行分类决策。

统计里最常碰到的几个方法，像是t 检验、相关、回归，再到稍微进阶一点的时间序列，其实用SPSS搞定挺方便的。你只要数据格式没问题，菜单点一圈基本就出结果，连图表也能自动生成，省事多了。比如你想比较两组人的满意度差异，直接用独立样本 t 检验就好，SPSS 菜单里点“”→“比较均值”就能找到。像对比前后测试成绩，配对 t 检验就更合适。相关和回归也挺实用。你想看销售额跟广告投放有没有关系？相关系数一查就知道有没有“牵手”。想进一步预测？直接上线回归模型就完事了。SPSS 里操作也不麻烦，点几下菜单就能跑出一堆结果指标。时间序列更偏预测，比如每月用户数的趋势。用 SPSS 自带的“预测”工具，新手

V1.0 统计示例 2 的压缩包里，是一份蛮实用的持仓数据案例。主要围绕 2020 年前四季度，基金对某只股票的持仓变化，信息全，适合练手或做实战。用 Python 搞数据清洗、趋势、画图，全流程都能走一遍。像read_csv()、groupby()、plot()这些操作都能用上，挺适合有点基础、想进阶的朋友。你要是搞金融方向的数据，这类数据还挺有参考价值的，顺便还能练时间序列那一块。

本项目分析1750年以来的气候变化趋势，探讨气候变化与纬度、季节性等因素之间的关系。具体问题包括全球变暖的真实性、温度升高的全球范围影响、气候变化与海拔高度的关系、季节性与气候趋势的关联以及高低趋势与气候变化的关系。数据处理和分析工具包括MySQL、Matlab和R，用于数据清理、绘图和地图展示。

SPC 过程统计中，样本量的变化会影响结果。比如，当样本量变化在平均样本量的±25%以内时，采用传统的方法就挺合适的，比较简单实用。嗯，如果样本量波动比较大，那就得换用标准化方法了。标准化方法通过计算标准化值Zi = (pi - P) / σ来进行，中心线CL为 0，控制限UCL为 3，LCL为-3，这些常数不会受样本量的影响。采用这种方法，能更准确地反映数据波动，避免因为样本量不同而导致的误差。如果你常常碰到样本量不稳定的情况，标准化方法绝对是你必备的工具哦！这样就能保持的准确性，不会被样本量的变化干扰。相关的工具和资料可以参考下面的链接，你更深入地理解 SPC 过程控制。

石家河文化是长江中游地区早期文明演化过程中的关键时期，但对其确切年代和环境影响的研究尚有争议。本研究选取了石家河文化代表性遗址——谭家岭遗址，通过美国NSF-Arizona AMS实验室对其剖面进行AMS14C年龄测定，结合相对年代数据，确定了石家河文化的绝对年代约在4800~4100 cal.a BP。此外，利用地球化学元素分析及主成分分析等统计方法，探讨了该遗址的环境特征与人类文明的相互关系。