sas分析模型毕业论文(求一篇spss论文)

1.求一篇spss论文

SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研开发成功,同时成立了SPSS公司,并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+,开创了SPSS微机系列产品的开发方向,极大地扩充了它的应用范围,并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

2009年7月28日,IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。具体的收购方式为,IBM将以每股50美元的价格进行收购,该交易将全部以现金形式支付,预计于年底前完成。SPSS称将在2009年10月2日召开特别股东大会,投票表决有关将该公司出售给IBM的交易。如今SPSS已出至版本20.0,而且更名为IBM SPSS。

迄今,SPSS公司已有40余年的成长历史。

SPSS操作界面

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件,它最突出的特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来,使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程,完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观,存储时则是专用的SPO格式,可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户,SPSS还特别设计了语法生成窗口,用户只需在菜单中选好各个选项,然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。

SPSS图表制作

SPSS for Windows是一个组合式软件包,它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块,以降低对系统硬盘容量的要求,有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类,每类中又分好几个统计过程,比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程,而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形。

SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用,而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件,现已推广到多种各种操作系统的计算机上,它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定,即在国际学术交流中,凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析,可以不必说明算法,由此可见其影响之大和信誉之高。最新的12.0版采用DAA(Distributed Analysis Architecture,分布式分析系统),全面适应互联网,支持动态收集、分析数据和HTML格式报告。

SPSS输出结果虽然漂亮,但是很难与一般办公软件如Office或是WPS2000直接兼容,如不能用Word等常用文字处理软件直接打开,只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。在撰写调查报告时往往要用电子表格软件及专业制图软件来重新绘制相关图表,这已经遭到诸多统计学人士的批评;而且SPSS作为三大综合性统计软件之一,其统计分析功能与另外两个软件即SAS和BMDP相比仍有一定欠缺。

虽然如此,SPSS for Windows由于其操作简单,已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、地理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。

2.利用sas系统模型分析一组数据

:模型 财务正常公司: Y=-504.89552-11.21762X1+7.83665X2+0.21150X3+0.77499X4+0.36059X5-5.85931X6-1.72308X7+7.58422X8+12.21601X9 财务困境公司: Y=-619.35520-11.35101X1+5.60132X2+0.22330X3+0.79989X4+0.27322X5-5.99456X6-1.70626X7+8.85152X8+13.63997X9 2:检验 y=3.67805*prin1+2.21392*prin2+1.12608*prin3+ 0.78198*prin4+0.52051*prin5 在进行观测归类时,结果很好,分类错误的比率为0。

因为哪个公司到底有困境,哪个正常我都是事先知道的,可是在进行主成分分析时,陷入财务困境危险的公司其得分值较高,而财务健康的公司其得分值较低或者不明显,下面是指标得分值。 问题大概就是这样了,如果你还没看明白,请说明,毕竟自己花了不少时间写的文章,不想轻易粘上去(而且文章也太长了估计复制不上去)。

模型和检验都在上面,至于程序由于分析指标太多,因此滤去了观测数据,下面。 1:一般判别分析模型 data solvency; input type x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9@@; cards; XXXXXXXXXX XXXXXXXXXX XXXXXXXXXX class type; var x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9;run; proc discrim pool=test slpool=0.05 list; class type; priors'1'=0.6 '0'=0.4;run; proc discrim method=npar k=2 list; class type; run; 2:主成分分析模型 data solvency; input type x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9@@; cards; XXXXXXX XXXXXX XXXXXXXX ; proc princomp out=out1; var x1-x9;run; data a; set out1; y=3.67805*prin1+2.21392*prin2+1.12608*prin3+ 0.78198*prin4+0.52051*prin5; run; proc sort; by y;run; proc print; var type y; run; 中间打XXXXXX的是观测数据。

sas分析模型毕业论文

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