高级统计方法

Oracle 的分组排序玩法，真的是数据里的小神器。像分组统计、Top N 查询、函数这些用得挺多，是报表和排行榜的时候，效率还不错。分组取 Top N，用RANK()、ROW_NUMBER()、DENSE_RANK()都行，主要看你要不要并列排名。想给每个学科挑前三名？嗯，用下面这段就挺顺手：SELECT name, subject, score, RANK() OVER (PARTITION BY subject ORDER BY score DESC) AS rank FROM students WHERE RANK() OVER (PARTITION BY subject ORDE

SPSS 的高级教程，属于那种看一眼就知道干货不少的资源。方式比较实在，概念拆得清楚，操作步骤也跟得上手。像是你想跑个回归、做问卷数据，用它没啥门槛。嗯，尤其是对做社会科学研究的朋友，这套教程能省不少试错成本。

SPSS 高级统计分析精讲 掌握 SPSS 高级统计分析方法，提升数据分析能力。 本课程深入讲解 SPSS 软件的高级统计分析功能，涵盖以下内容： 高级回归分析: 探索变量间复杂关系，构建精准预测模型。 多变量分析: 揭示多变量数据背后的潜在结构和规律。 时间序列分析: 分析时间趋势，进行预测和预警。 信度和效度分析: 评估测量工具的可靠性和有效性。 SPSS 程序编写: 自动化数据处理和分析流程，提高效率。 通过本课程学习，您将能够： 熟练运用 SPSS 进行高级统计分析 解读分析结果，得出科学结论 将数据分析结果应用于实际问题解决 适合人群: 具备 SPSS 基础知识

PDF 版的 SPSS 11.0 统计教程，高级部分讲得蛮细的，尤其适合已经上过一轮基础课的朋友。教程里的案例挺多，像多元回归、因子、聚类这些高阶玩法，都讲得比较到位。适合那种一边操作 SPSS，一边看文档的节奏。 页面排版是那种老派 PDF 风格，但胜在内容干货十足。像多变量的那块，讲到怎么做变量选择，还有统计图的配置技巧，挺实用的。你要是平时用 SPSS 做科研或者业务数据，这份教程能帮你打通多盲点。 还有一点不错，讲原理的部分不会太啰嗦，更多是讲怎么在软件里一步步点出来。嗯，跟那种只讲理论不讲操作的资料比，这份教程友好多了。 另外，文档里多步骤都配了截图，像回归模型设置、方差这些常用模块

为两种类型的统计课程提供支持。初期章节结合案例研究，适用于大学本科生的第二学期统计学课程，不论其主修科统计学或非统计学专业。或者，也可用于应用回归分析的研究生课程，面向其他学科的硕士或博士生。

统计词频这个事，听起来简单，实际上有不少方式可以做。Python 就挺擅长这一类任务，因为它的代码简洁高效，适合这种数据操作。对于统计词频，你可以直接用 Python 的内置工具，比如字典，也可以借助一些强大的库，如 Counter，它能快速统计一个文本中各个单词的出现次数。，的数据源可以是一个文本，也可以是一些稍微复杂的结构，Python 都能应付得了。如果你要大规模数据集，还可以用到更高效的库，比如 Pandas，做统计那是杠杠的。，Python 统计词频这个问题，方式多，具体选什么工具，还是得看你的需求。如果你要做快速原型，推荐用 Counter，简单又直观。毕竟，代码少，速度快，挺实用

SAS 软件挺强的，适合各种数据需求。你只要学会它的基本操作，后续的统计都会变得高效，尤其是在农业研究、金融、医疗等领域。教材《统计与 SAS 软件》里，不仅讲了 SAS 的基础操作，还提到了一些实用的统计方法，比如回归、方差什么的。举个例子，如果你要比较两种农药的防治效果，SAS 能帮你直接做个百分比检验，P 值一看就知道效果差异大不大，方便快捷。其实 SAS 不仅仅是农业研究的好帮手，在其他领域也能大显身手。掌握了 SAS，工作中的数据和会变得轻松多了。而且，你能用菜单操作，或者写点代码，都可以，灵活性蛮高的。最重要的是，这个软件可以大幅提升你的数据效率和质量，所以对于从事相关工作的你来说

Select语句(分组统计) GROUP BY子句用于创建简单分组： SELECT 商品类别 FROM tb_goods07 GROUP BY 商品类别 GROUP BY子句可用于创建多列组合分组： SELECT 书名, 出版社 FROM tb_bookSell07 GROUP BY 书名, 出版社 GROUP BY对统计结果进行排序： SELECT 学生编号, 学生姓名, SUM(高数 + 外语 + 计算机文化基础 + 马经 + 数据库管理 + 数据结构 + 软件工程) AS 总成绩 FROM tb_StuMark07 GROUP BY 学生编号, 学生姓名 ORDER BY 总成绩 D

常用统计方法的SAS程序 本资源包含以下SAS程序： 两因素析因分析程序 两样本t检验 二项式分布 交叉设计资料 交叉配对 半数抑制浓度 单向有序联表资料检验 单因素K水平设计资料的多元方差分析 单样本t检验 单组设计资料的多元方差分析 卡方检验 双向无序联表资料检验 双向有序资料线性趋势检验 多个样本比较的秩和检验 完全随机分组两因素析因设计方差分析 完全随机化 完全随机设计资料方差分析 建立数据集（文本） 建立数据集 成组设计两样本比较秩和检验 成组设计资料的多元方差分析 析因设计资料的多元方差分析 标准差程序 正交设计 等级资料秩和检验 简单标准差计算 配伍组设计资料的多元方差分析 配

本书帮助学生熟悉贝叶斯理论的基本概念，并使他们能够快速地使用贝叶斯计算工具进行数据分析。