大学统计教程

第一章 统计学与数据收集 第二章 基本统计分析 第三章 SPSS的简单应用 第四章 数理统计的基本概念 第五章 假设检验 第六章 方差分析 第七章 回归分析 第八章 时间序列分析 目录

3.3 使用SPSS进行基本统计分析 一. 数据排序 选择菜单Data→Sort Cases 将主排序变量从左侧列表框选到Sort by框中，并在Sort by框中选择升序（Ascending）或降序（Descending）。 示例：某班级男生的身高数据（单位：厘米）171, 182, 175, 177, 178, 181, 185, 168, 170, 175, 177, 180, 176, 172, 165, 160, 178, 186, 190, 176, 163, 183

Oracle 凭借超过三分之一的市场份额，多年来稳居全球数据库市场霸主地位。

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本幻灯片深入解析R语言在多元统计中的应用。

基本统计分析功能 描述性统计分析

SAS初阶指南、语言与数据管理、功能基础、统计分析、多元统计、S语言概览

R统计软件教程知识点概述####一、R统计软件简介- R软件起源与发展：R软件是由Ross Ihaka和Robert Gentleman共同创立的一种开源统计分析软件，提供灵活且强大的数据分析工具。R可以看作是S语言的一种方言，而S语言最初由AT&T贝尔实验室开发，并后来集成到S-PLUS商业软件中。 - R与S的关系：尽管R与S-PLUS有很多相似之处，但在设计理念和发展方向上存在显著差异。例如，R更注重社区驱动的开发模式和开源精神。 ####二、R的基本原理与概念- 基础概念：在学习R之前，理解一些基本概念是必要的，如对象、数据结构等。 - 对象操作：包括对象的创建、命名、属性访问和修改等内容。 - 在线帮助系统：R提供强大的在线帮助系统，用户可通过命令行获取函数的帮助文档，对初学者尤其有用。 - 数据处理： - 读写数据：R支持多种格式如CSV、Excel等。 - 数据存储：学习如何保存和加载R的数据对象，对长期项目至关重要。 - 数据生成：掌握生成规则序列和随机序列的方法，对模拟数据和算法测试有用。 - 数据访问：学会通过下标访问特定元素或子集。 - 数据转换：了解数据类型转换，如从字符型到数值型的转换。 ####三、R的数据操作- 数据结构：介绍常见的数据结构，如向量、矩阵、数组、列表、数据框等。 - 数据导入导出：讲解如何读取和写入文件中的数据，数据分析的重要步骤。 - 数据存储：介绍数据保存到硬盘的方法以备后续使用。 - 数据生成： - 规则序列：学习生成等差序列、等比序列等规则数据的方法。 - 随机序列：了解生成随机数序列的方法，对模拟实验很关键。 - 数据操作： - 创建对象：介绍如何创建各种类型的对象，如向量、矩阵等。 - 类型转换：讲解如何进行数据类型的转换。 - 运算符：介绍R中的算术运算符和其他常用运算符。 - 下标系统：掌握使用下标访问数据元素的方法。 - 名称访问：学习如何通过名称访问数据。

SAS（统计分析系统）是由美国北卡罗来纳州立大学于1966年开发的统计分析软件，1976年成立了SAS软件研究所，专注于SAS系统的开发、维护、销售和培训。经过多年的发展和完善，SAS已成为国际上统计分析的标准软件，在各个领域广泛应用。本教程由北京大学数学科学学院编制，内容浅显易懂，适合初学者快速掌握SAS软件的基本操作。

这份课件来自北京工业大学，专为MATLAB初学者设计，提供了深入的入门学习资源。