SPSS—神经网络PPT课件
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SPSS—神经网络
多层感知器实例分析
图4
多层感知器实例分析
单击‘输出（Output）’标签，弹出如图5 选择‘ROC曲线（ROC Curve）’，‘累积增益曲线 （Cumulative Gains Chart）’，‘增益图（Lift Chart ）’，‘观察预测值（Prdicted by Observed Chart）’，去掉‘图表（Diagram）’。最后选择 ‘自变量重要性分析（Independent Variable Import Analysis）’选项栏。然后，单击‘确定（OK）’按 钮进行分析。
神经网络
SPSS神经网络，包括多层感知器（MLP）或者径向 基函数（RBF）两种方法。 这两种方法都是有监督 的学习技术－也就是说，他们根据输入的数据映射 出关系。这两种方法都采用前馈结构，意思是数据 从一个方向进入，通过输入节点、隐藏层最后进入 输出节点。你对过程的选择受到输入数据的类型和 网络的复杂程度的影响。此外，多层感知器可以发 现更复杂的关系，径向基函数的速度更快。MLP可 以发现更复杂的关系，而通常来说RBF更快。
多层感知器实例分析
图5
多层感知器实例分析
结果
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
谢 谢 观 看 ！
多层感知器实例分析
图2
多层感知器实例分析
生成随机数后，选菜单‘分析（Analyze） ---神经网络（Neural Network）---多层感知器 （Multilayer Perceptron）’弹出对话框如图3 选择变量Previously Default[default]到‘因变量 （Dependent Variables）’,选择变量Level education[ed]到‘因子（Factors）’。选择变量age， employ，address，income，debtinc，creddebt， othdebt到协变量（Covariates）.
神经网络介绍PPT详解课件
1940s
1960s
1980s
2000s
MP 模型 阈值加和 模型 Hebb学习 规则
感知器模型 自适应线性单元
Hopfield网络 Boltzman 机 BP算法
深度网络 DBN
CNN DBM
LeCun 98 Deep CNN RNN
低谷
低谷
人工神经网络发展历程
Deep Learning, Science 2006 (vol. 313, pp. 504-507)
网络模型
LeNet
网络结构的改进
NIN
AlexNet
网络深度的增加
VGGNet
GoogLeNet (Inception)
ResNet
Inception ResNet 图2：深度卷积神经网络发展图
图3：ILSVRC图像分类竞赛近年结果。
LeNet
最早的深度卷积神经网络模型，用于字符识别。网络具有如下特点：
AlexNet
AlexNet在LeNet基础上进行了更宽更深的网络设计，首次在CNN中引入了ReLU、 Dropout和Local Response Norm (LRN)等技巧。网络的技术特点如下：
➢ 使用ReLU （Rectified Linear Units）作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超 过了Sigmoid，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题，提高了网络的训练速率。
人工神经网络发展历程
• 发展基础：
✓ 数据爆炸：图像数据、文本数据、语音数 据、社交网络数据、科学计算等
✓ 计算性能大幅提高
• 为什么有效
– 浅层神经网络可以近似任意函数，为何多层？
✓深层网络结构中，高层可以综合应用低层信息。 ✓低层关注“局部”，高层关注“全局”、更具有语
第一讲SPSS软件应用PPT课件
自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“ 傻瓜化”以争取顾客，但仍然以编程方便为顾客所青 睐。
商学院
李丽明
2020/10/31
12
应用SPSS进行统计分析的四种方法
➢菜单操作——简单易用，操作方便
➢编程运行——灵活丰富，最大程度的发挥 SPSS效能
➢Include命令——保证程序的可重复使用和 嵌入
▪ 要注意统计学方法的适用条件，滥用统计学会造成“严重”的负效果
商学院
李丽明
2020/10/31
8
二、 SPSS概述
▪
SPSS 是Statistical Package for Social
Science的简称，即社会科学统计程序，由美国
SPSS公司1970年代推出，迄今已有近30年的历史。
是国际著名三大社会科学统计软件包之一（SAS、
SPSS、 S-plus ）它集数据整理、分析过程、结果
输出等功能于一身，是世界上著名的统计分析软件
之一。SPSS解决方案广泛应用于市场研究、电讯、
卫生保健、银行、财务金融、保险、制造业、零售
等领域。
▪ 美国斯坦福大学
▪ 18.0版本
商学院
李丽明
2020/10/31
9
统计软件介绍
▪ SPSS — 统计软件中的贵族
开输出窗口可以关闭。 ▪ 窗口内容以.spo为扩展名存于磁盘上。
商学院
李丽明
2020/10/31
17
工具栏
窗口主菜单
分析结果显 示区
商学院
李丽明
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18
利用SPSS做数据分析的一般步骤
▪ 建立SPSS数据文件 定义数据文件结构 录入修改和编辑待分析的数据
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12
应用SPSS进行统计分析的四种方法
➢菜单操作——简单易用，操作方便
➢编程运行——灵活丰富，最大程度的发挥 SPSS效能
➢Include命令——保证程序的可重复使用和 嵌入
▪ 要注意统计学方法的适用条件，滥用统计学会造成“严重”的负效果
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二、 SPSS概述
▪
SPSS 是Statistical Package for Social
Science的简称，即社会科学统计程序，由美国
SPSS公司1970年代推出，迄今已有近30年的历史。
是国际著名三大社会科学统计软件包之一（SAS、
SPSS、 S-plus ）它集数据整理、分析过程、结果
输出等功能于一身，是世界上著名的统计分析软件
之一。SPSS解决方案广泛应用于市场研究、电讯、
卫生保健、银行、财务金融、保险、制造业、零售
等领域。
▪ 美国斯坦福大学
▪ 18.0版本
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统计软件介绍
▪ SPSS — 统计软件中的贵族
开输出窗口可以关闭。 ▪ 窗口内容以.spo为扩展名存于磁盘上。
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工具栏
窗口主菜单
分析结果显 示区
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利用SPSS做数据分析的一般步骤
▪ 建立SPSS数据文件 定义数据文件结构 录入修改和编辑待分析的数据
第22章spss21教程完整版课件
5．输出 单击图22-6中的“输出”标签，则弹出如图22-7所示的对话框。各个部分组成如下所
述。 ① 网络结构。 • 描述； • 图表； • 键结值； ② 网络性能。 • 模型汇总； • 分类结果； • ROC曲线； • 累积增益图； • 增益图； • 观测预测值； • 残差分析图。 ③ 个案处理摘要。 ④ 自变量重要性的分析。
22.2.2径向基函数（RBF）的设置 选择菜单“分析→神经网络→径向基函数”
1．变量设置 图22-11中的变量选项栏与多层感知器的设置基本相同，只是在因变量选项
栏的下 方需要设置Rescaling of Scale Dependent Variables，即设置尺度因变量重标度，
下拉菜单 有四个选项，分别是Standardized（Z标准化）、Normalized（标准化）、Adjusted Normalized（调整后的标准化），以及None（不操作）。
第二十二章 神经网络
神经网络的概述 SPSS神经网络模型的参数设置 实例分析
22.2 SPSS神经网络模型的设置
22.2.1 多层感知器（MLP）的设置
选择菜单“分析→神经网络→多层感知器”，则弹出如图22-3所示的对话框，此对话 框用于设置多层感知器的各种参数。此界面中共有8个标签，即Variables（变量）、 Partitions（分区）、Architecture（体系结构）、Training（培训）、Output （输出）、Save（保存）、Export（导出）、Options（选项）。
1．变量 • 因变量：用于选入因变量； • 因子：用于选入因变量； • 协变量：用于设置协变量； • 协变量重标度：用于设置协变量的标度，其下拉菜单中有四个选择项，分别是标准
神经网络学习PPT课件
不断迭代，权重逐渐调整到最优解附近。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
【SPSS统计挖掘】第26章 神经网络模型
感知器对话框，如图26-12所示。
• 单击“分区分区”按钮，如图26-20所示。
• 3．“体系结构” • 单击“体系结构”按钮，如图26-21所示。
• 4．“输出” • 单击“输出”按钮，如图26-22所示。
• 5．“保存” • 单击“保存”按钮，如图26-23所示。
• （1）导出：单击“导出”选项卡，如图26-8所示。
• 导出选项卡用于将每个因变量的键结值估算保存到XML（PMML）文件 中。可以使用该模型文件以应用模型信息到其他数据文件用于评分目 的。如果已经指定拆分文件，此选项不可用。
• 2．运行分析 • 要运行“多层感知器”分析，请从菜单中选择： • 单击“分析”|“神经网络”|“多层感知器...”命令，弹出多层
• 使用多层感知器评估信用风险，银行信贷员需要能够找到预示有 可能拖欠贷款的人的特征，然后使用这些特征来识别信用风险的高低。 假设 850 名以往客户和潜在客户的信息包含在 bankloan.sav中。前 700 个个案是以前曾获得贷款的客户。请使用这 700 名客户的随机样本创 建多层感知器，而留出其余客户用于验证分析。然后使用该模型将 150 名潜在客户按高或低信用风险分类。
• 6．“导出” • 单击“导出”按钮，如图26-24所示。
• 3．主要结果解读 • （1）个案处理摘要 • 个案处理摘要显示，有665个个案被分配到培训样本、224个被分
配到测试样本以及111个被分配到了保持样本。没有个案从分析 中排除。
•THE END
• （1）“变量”
• 选择至少一个因变量。
• 至少选择一个因子或协变量。
• 根据需要，在变量选项卡上您可以更 改重标度协变量的方法，参照上述 “归一化”。
• （2）“分区”：单击“分区”选项 卡，如图26-3所示。
• 单击“分区分区”按钮，如图26-20所示。
• 3．“体系结构” • 单击“体系结构”按钮，如图26-21所示。
• 4．“输出” • 单击“输出”按钮，如图26-22所示。
• 5．“保存” • 单击“保存”按钮，如图26-23所示。
• （1）导出：单击“导出”选项卡，如图26-8所示。
• 导出选项卡用于将每个因变量的键结值估算保存到XML（PMML）文件 中。可以使用该模型文件以应用模型信息到其他数据文件用于评分目 的。如果已经指定拆分文件，此选项不可用。
• 2．运行分析 • 要运行“多层感知器”分析，请从菜单中选择： • 单击“分析”|“神经网络”|“多层感知器...”命令，弹出多层
• 使用多层感知器评估信用风险，银行信贷员需要能够找到预示有 可能拖欠贷款的人的特征，然后使用这些特征来识别信用风险的高低。 假设 850 名以往客户和潜在客户的信息包含在 bankloan.sav中。前 700 个个案是以前曾获得贷款的客户。请使用这 700 名客户的随机样本创 建多层感知器，而留出其余客户用于验证分析。然后使用该模型将 150 名潜在客户按高或低信用风险分类。
• 6．“导出” • 单击“导出”按钮，如图26-24所示。
• 3．主要结果解读 • （1）个案处理摘要 • 个案处理摘要显示，有665个个案被分配到培训样本、224个被分
配到测试样本以及111个被分配到了保持样本。没有个案从分析 中排除。
•THE END
• （1）“变量”
• 选择至少一个因变量。
• 至少选择一个因子或协变量。
• 根据需要，在变量选项卡上您可以更 改重标度协变量的方法，参照上述 “归一化”。
• （2）“分区”：单击“分区”选项 卡，如图26-3所示。
神经网络基本介绍PPT课件
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 )，它是处理人体内各部分之间相互信息传 递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接 其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它 较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元，其末端的许多神经末 梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法 等相结合，可设计新型智能控制系统。
(4) 优化计算 在常规的控制系统中，常遇到求解约束
优化问题，神经网络为这类问题的解决提供 了有效的途径。
常规模型结构的情况下，估计模型的参数。 ② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测 模型，实现非线性系统的建模。
(2) 神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器，对不
确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控 制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、系统辨识 、预测与管理（市场预测、风险分析） 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成，其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 ， 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ，为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动，导致了神经网络的研究。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑 性，突触的传递作用可增强和减弱，因 此神经元具有学习与遗忘的功能。 决定神经网络模型性能三大要素为：
《SPSS培训教程》课件
01
02
03
宏观经济分析
对国民生产总值、财政收 支、货币供应量等宏观经 济指标进行分析，了解经 济运行的基本情况。
产业经济分析
对各产业的发展状况、产 业结构、产业政策等进行 分析，评估产业发展的趋 势和存在的问题。
微观经济分析
对企业经营状况、市场供 需、消费者行为等进行分 析，了解微观经济的运行 情况。
可视化与交互性
增强数据可视化的效果和交互性，提供更加直观 和易用的界面设计，提升用户体验。
THANKS
感谢观看
总结词
通过SPSS分析品牌形象数据，评估品牌形象对消费者选择的影响。
详细描述
本案例将介绍如何使用SPSS软件对品牌形象调查数据进行统计分析，包括描述性 统计、因子分析和回归分析等，以评估品牌形象对消费者选择的影响，为品牌管 理和营销策略提供指导。
案例三：市场细分研究
总结词
通过SPSS分析市场细分数据，识别不同消费群体的特征和需求。
支持多种数据格式导入，如Excel 、CSV、数据库等。
数据整理
对数据进行清洗、筛选、排序等 操作，确保数据质量。
变量处理与数据转换
变量转换
支持变量类型转换、变量计算、变量 重新编码等功能。
数据转换
对数据进行拆分、合并、重塑等操作 ，满足数据分析需求。
描述性统计分析
频数统计
统计各变量的频数、频率、百分比等。
04
SPSS在社会科学研究中的应用
问卷调查数据分析
描述性统计分析
因子分析
对问卷调查数据进行描述性统计分析 ，如求平均值、标准差、频数等，以 了解数据的基本特征和分布情况。
通过因子分析找出问卷中潜在的结构 ，简化数据，便于后续的深入分析。
神经网络基本理论资料PPT课件
1984年，博士又提出了连续神经网络模型，实现了神经 网络的电子线路仿真，开拓了计算机应用神经网络的新途径， 成功解决了著名的优化组合问题——旅行商问题，引起了相 关领域研究人员的广泛关注。
1986年，等提出多层网络的逆推学习算法，即BP算法， 否定了M.Minsky等人的错误结论，该算法一直成为应用最广、 研究最多、发展最快的算法。
2.1 神经网络概述
胞体：也称为细胞体，包括细胞质、细胞核和细胞膜 三部分，是细胞的营养中心。
树突：胞体的伸延部分产生的分枝称为树突，是接受 从其它神经元传入的信息入口。但不一定是神经传入的唯一 通道，还可以是胞体膜。
轴突：每个神经元只有一个轴突，一般自胞体发出， 与一个或多个目标神经元连接，为神经元的输出通道，其作 用是将细胞体发出的神经冲动传递给另一个或多个神经元。
如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回
1949年，心理学家提出神经 来，修改各层神经元的权值，直至达到期望目标。
但人们在应用专家系统解决语音识别、图像处理和机器人控制等类似人脑形象思维的问题时却遇到很大的唐困纳难。德·赫布
BP算法的核心是最速下降法，这是一种以梯度为基础的误差下降算法，具有原理简单、实现方便等特点，但也有许多不足之处： 联想记忆的作用是用一个不完整或模糊的信息联想出存储在记忆中的某个完整、清晰的模式来。
初创期：标志就是提出模型，建立规则。 神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具。 人工智能
侧，右脑支配人体的左侧，大脑受伤会使他支配的那部分身 体产生功能障碍。
左右脑具有不同的功能。左脑主要是语言中枢，同时从 事分析性工作，如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑主要 处理空间概念和模式识别。
1986年，等提出多层网络的逆推学习算法，即BP算法， 否定了M.Minsky等人的错误结论，该算法一直成为应用最广、 研究最多、发展最快的算法。
2.1 神经网络概述
胞体：也称为细胞体，包括细胞质、细胞核和细胞膜 三部分，是细胞的营养中心。
树突：胞体的伸延部分产生的分枝称为树突，是接受 从其它神经元传入的信息入口。但不一定是神经传入的唯一 通道，还可以是胞体膜。
轴突：每个神经元只有一个轴突，一般自胞体发出， 与一个或多个目标神经元连接，为神经元的输出通道，其作 用是将细胞体发出的神经冲动传递给另一个或多个神经元。
如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回
1949年，心理学家提出神经 来，修改各层神经元的权值，直至达到期望目标。
但人们在应用专家系统解决语音识别、图像处理和机器人控制等类似人脑形象思维的问题时却遇到很大的唐困纳难。德·赫布
BP算法的核心是最速下降法，这是一种以梯度为基础的误差下降算法，具有原理简单、实现方便等特点，但也有许多不足之处： 联想记忆的作用是用一个不完整或模糊的信息联想出存储在记忆中的某个完整、清晰的模式来。
初创期：标志就是提出模型，建立规则。 神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具。 人工智能
侧，右脑支配人体的左侧，大脑受伤会使他支配的那部分身 体产生功能障碍。
左右脑具有不同的功能。左脑主要是语言中枢，同时从 事分析性工作，如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑主要 处理空间概念和模式识别。
spss26课件
模块解读
1．创建多层感知器网络 从菜单中选择：单击“分析”|“神经网络”|“ 多层感知器...”命令，弹出多层感知器对话框， 如图26-2所示。
（1）“变量” 选择至少一个因变量。 至少选择一个因子或协变量 。 根据需要，在变量选项卡上 您可以更改重标度协变量的 方法，参照上述“归一化” 。 （2）“分区”：单击“分 区”选项卡，如图26-3所示 。
（2）选项：单击“选项”选项卡，如图26-9所 示。
操作步骤
1．准备数据以进行分析 设置随机数种子，请从菜单中选择： 单击“转换”|“随机数字生成器...”命令，弹 出随机数字生成器对话框，如图26-10所示。选 择“设置起点”。选择“固定值”并键入 9191972 作为值（用户也可以自行设定其他值 ）。单击“确定”按钮。大约 70% 以往客户被 分配至训练样本，30% 被分配至坚持样本。将 需要分区变量精确地重新创建用于那些分析的 样本。
3．主要结果解读 （1）个案处理摘要 个案处理摘要显示，有665个个案被分配到培训 样本、224个被分配到测试样本以及111个被分 配到了保持样本。没有个案从分析中排除。
（3）模型摘要
（4）Classification
（5）观察预测图
（6）ROC 曲线
曲线范围，如图26-37所示。
（7）累积增益和增益图
THE
END
人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。
第一章-SPSS概述PPT课件
简单说明 SPSS数据文件 SPSS早期版本数据文件 Systat数据文件 SPSS便携式数据文件 Excel文件 Lotus格式数据文件 符号链接格式文件 dBase数据库文件 SAS数据文件 文本文件 43 Tab分隔符数据文件
每个单元格中都有一个具体的数据， 不管表现为数字、文字、日期还是 符号，都统称为数据。
的第n个变量的变量值。
2021
50
数据的录入和编辑
数据录入至关重要，录入速度，精确度的数据的录入。 录入：纵向、横向。 编辑：编辑、修正、补充、删除等。 插入新变量（演示）
编辑——插入变量 右击——插入变量 切换视图——修改变量属性
检验
分析
分析
数检验
分析
参数检验的 相关分析的 方差分析的 非参数检验 因子分析概 概述和思路 概述和思路 概述思路 概述与思路 述与思路
单样本T检 验
相关分析应 单因素方差 单样本非参
用
分析
数检验
典型操作
两独立样本 的T检验
偏相关分析
多因素方差 分析
两独立样本 非参数检验
结果分析
两配对样本 2021 的T检验
第一章 SPSS概述
2021
1
学习目标
明确SPSS软件是一种专业的统计分析软件，了解SPSS的主要 应用领域；
熟悉掌握SPSS进入和退出等基本操作，了解SPSS的基本窗口 和菜单安排；
掌握SPSS进行数据分析的基本步骤； 明确SPSS数据的基本组织方式和数据行列的含义； 掌握数据文件建立、管理的基本操作。
语法格式：*sps
2021
31
标题栏
2021
32
菜单栏
2021
33
SPSS神经网络PPT课件
寻显示在培训数据中虚假模式 解决方案： 指定一个检验样本来保持网络正常运行 我们可以通过计算变量来分配训练样本中的
一部分为检验样本
25
2020/1/11
第二次分析 26
2020/1/11分析Fra bibliotek 设置大于0的进行重新分区 使得约20%取值为0；80%的取值为1 整体上，大约 以前获得过贷款的客户0.7*0.8=0.56作为训
6
2020/1/11
神经网络
使用这两种方法的任何一种，可以将数据拆 分成训练集、测试集、验证集。
训练集用来估计网络参数。 测试集用来防止过度训练。 验证样本用来单独评估最终的网络，它将应
用于整个数据集和新数据。
7
2020/1/11
案例1
数据集bankloan.sav 利用此数据集中有效的700个样本数据来创
19
2020/1/11
多层感知器实例分析
20
2020/1/11
个案处理摘要显示499个分配给训练样本， 201个分配给保持样本，150个为潜在客户群
21
2020/1/11
多层感知器实例分析
结果 单位数包括
协变量和因 子的类别数
22
多层感知器实例分析
2020/1/11
因为达到了最大时程数，所以估计算法停止。
5
2020/1/11
区别
感知器特别适合简单的模式分类问题，通过对 权值的训练，可以使感知器神经元的输出能代 表对输入模式进行分类。
感知器的学习规则主要通过调整网络层的权值 和阙值以便对输入向量进行正确归类；训练规 则则通过仿真和训练得到最优的权值和阙值。
基于局部逼近网络的径向基函数只需对少量权 值进行调整，所以该法在逼近能力、分类能力 和学习速度上优于全局逼近网络。
一部分为检验样本
25
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第二次分析 26
2020/1/11分析Fra bibliotek 设置大于0的进行重新分区 使得约20%取值为0；80%的取值为1 整体上，大约 以前获得过贷款的客户0.7*0.8=0.56作为训
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神经网络
使用这两种方法的任何一种，可以将数据拆 分成训练集、测试集、验证集。
训练集用来估计网络参数。 测试集用来防止过度训练。 验证样本用来单独评估最终的网络，它将应
用于整个数据集和新数据。
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案例1
数据集bankloan.sav 利用此数据集中有效的700个样本数据来创
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多层感知器实例分析
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个案处理摘要显示499个分配给训练样本， 201个分配给保持样本，150个为潜在客户群
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多层感知器实例分析
结果 单位数包括
协变量和因 子的类别数
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因为达到了最大时程数，所以估计算法停止。
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区别
感知器特别适合简单的模式分类问题，通过对 权值的训练，可以使感知器神经元的输出能代 表对输入模式进行分类。
感知器的学习规则主要通过调整网络层的权值 和阙值以便对输入向量进行正确归类；训练规 则则通过仿真和训练得到最优的权值和阙值。
基于局部逼近网络的径向基函数只需对少量权 值进行调整，所以该法在逼近能力、分类能力 和学习速度上优于全局逼近网络。
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图4
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多层感知器实例分析
单击‘输出（Output）’标签，弹出如图5 选择‘ROC曲线（ROC Curve）’，‘累积增益曲线 （Cumulative Gains Chart）’，‘增益图（Lift Chart ）’， ‘观察预测值（Prdicted by Observed Chart）’，去掉‘图表 （Diagram）’。最后选择‘自变量重要性分析 （Independent Variable Import Analysis）’选项栏。然后， 单击‘确定（OK）’按钮进行分析。
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神经网络
SPSS神经网络，包括多层感知器（MLP）或者径向基 函数（RBF）两种方法。 这两种方法都是有监督的学 习技术－也就是说，他们根据输入的数据映射出关 系。这两种方法都采用前馈结构，意思是数据从一 个方向进入，通过输入节点、隐藏层最后进入输出 节点。你对过程的选择受到输入数据的类型和网络 的复杂程度的影响。此外，多层感知器可以发现更 复杂的关系，径向基函数的速度更快。MLP可以发现 更复杂的关系，而通常来说RBF更快。
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多层感知器实例分析
图1
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多层感知器实例分析
菜单‘转换（Transform）---计算变量（Compute Variable）’,弹出对话框如图2在‘目标变量（Target Variable）’中填入变量名partition，然后在‘数学表达式 （Numeric Expression）’填入计算表达式 2*RV.BERNOULLI(0.7)-1，此公式用于产生bernoulli分布 数据，数据集名称为partition 设置完成后单击确定（OK）
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图5
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结果
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神经网络
使用这两种方法的任何一种，您可以将数据拆分成 训练集、测试集、验证集。训练集用来估计网络参 数。测试集用来防止过度训练。验证样本用来单独 评估最终的网络，它将应用于整个数据集和新数据。
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多层感知器实例分析
首先产生随机数来选择样本数据集，选菜单‘转换 （Transform）---随机数生成器（Random Number Generators）’---弹出对话框如图1---选择‘设置起点（Set Starting Point ）’---选中‘固定值（Fixed Value）’---填入 9191972，然后单击确定（OK）。
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SPSS—神经网络
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神经网络
神经网络是一个非线性的数据建模工具集合，它包 括输入层和输出层、一个或者多个隐藏层。神经元 之间的连接赋予相关的权重，训练算法在迭代过程 中不断调整这些权重，从而使得预测误差最小化并 给出预测精度。您可以设置网络的训练条件，从而 控制训练的停止条件以及网络结构，或者让算法自 动选择最优的网络结构。
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多层感知器实例分析
图3
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多层感知器实例分析
选择‘分区（Partition）’弹出对话框如图4，选中‘使 用分区变量分配个案（Use Partition Variable to Assign Cases）’，然后选中变量partition到‘分区变量 （Partitioning Variable）’中。
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多层感知器实例分析
图2
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多层感知器实例分析
生成随机数后，选菜单‘分析（Analyze） ---神经网络（Neural Network）---多层感知器 （Multilayer Perceptron）’弹出对话框如图3 选择变量Previously Default[default]到‘因变量 （Dependent Variables）’,选择变量Level education[ed] 到‘因子（Factors）’。选择变量age，employ，address， income，debtinc，creddebt，othdebt到协变量 （Covariates）.
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2020可以将SPSS神经网络和其他的统计分 析过程结合起来，获得更深入、清晰的洞察力。例 如，在市场研究领域，可以建立客户档案发现客户 的偏好；在数据库营销领域，可以进行客户细分， 优化市场活动的响应。
在金融分析方面，可以使用SPSS神经网络分析申请人 的信用状况，探测可能的欺诈。在运营分析方面， 也可以使用这个新工具管理现金流、优化供应链。 此外，在科学和医疗方面的应用包括预测医疗费用、 医疗结果分析、预测住院时间等。
谢 谢 观 看 ！
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单击‘输出（Output）’标签，弹出如图5 选择‘ROC曲线（ROC Curve）’，‘累积增益曲线 （Cumulative Gains Chart）’，‘增益图（Lift Chart ）’， ‘观察预测值（Prdicted by Observed Chart）’，去掉‘图表 （Diagram）’。最后选择‘自变量重要性分析 （Independent Variable Import Analysis）’选项栏。然后， 单击‘确定（OK）’按钮进行分析。
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神经网络
SPSS神经网络，包括多层感知器（MLP）或者径向基 函数（RBF）两种方法。 这两种方法都是有监督的学 习技术－也就是说，他们根据输入的数据映射出关 系。这两种方法都采用前馈结构，意思是数据从一 个方向进入，通过输入节点、隐藏层最后进入输出 节点。你对过程的选择受到输入数据的类型和网络 的复杂程度的影响。此外，多层感知器可以发现更 复杂的关系，径向基函数的速度更快。MLP可以发现 更复杂的关系，而通常来说RBF更快。
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菜单‘转换（Transform）---计算变量（Compute Variable）’,弹出对话框如图2在‘目标变量（Target Variable）’中填入变量名partition，然后在‘数学表达式 （Numeric Expression）’填入计算表达式 2*RV.BERNOULLI(0.7)-1，此公式用于产生bernoulli分布 数据，数据集名称为partition 设置完成后单击确定（OK）
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使用这两种方法的任何一种，您可以将数据拆分成 训练集、测试集、验证集。训练集用来估计网络参 数。测试集用来防止过度训练。验证样本用来单独 评估最终的网络，它将应用于整个数据集和新数据。
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多层感知器实例分析
首先产生随机数来选择样本数据集，选菜单‘转换 （Transform）---随机数生成器（Random Number Generators）’---弹出对话框如图1---选择‘设置起点（Set Starting Point ）’---选中‘固定值（Fixed Value）’---填入 9191972，然后单击确定（OK）。
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SPSS—神经网络
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神经网络
神经网络是一个非线性的数据建模工具集合，它包 括输入层和输出层、一个或者多个隐藏层。神经元 之间的连接赋予相关的权重，训练算法在迭代过程 中不断调整这些权重，从而使得预测误差最小化并 给出预测精度。您可以设置网络的训练条件，从而 控制训练的停止条件以及网络结构，或者让算法自 动选择最优的网络结构。
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多层感知器实例分析
选择‘分区（Partition）’弹出对话框如图4，选中‘使 用分区变量分配个案（Use Partition Variable to Assign Cases）’，然后选中变量partition到‘分区变量 （Partitioning Variable）’中。
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多层感知器实例分析
生成随机数后，选菜单‘分析（Analyze） ---神经网络（Neural Network）---多层感知器 （Multilayer Perceptron）’弹出对话框如图3 选择变量Previously Default[default]到‘因变量 （Dependent Variables）’,选择变量Level education[ed] 到‘因子（Factors）’。选择变量age，employ，address， income，debtinc，creddebt，othdebt到协变量 （Covariates）.
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2020可以将SPSS神经网络和其他的统计分 析过程结合起来，获得更深入、清晰的洞察力。例 如，在市场研究领域，可以建立客户档案发现客户 的偏好；在数据库营销领域，可以进行客户细分， 优化市场活动的响应。
在金融分析方面，可以使用SPSS神经网络分析申请人 的信用状况，探测可能的欺诈。在运营分析方面， 也可以使用这个新工具管理现金流、优化供应链。 此外，在科学和医疗方面的应用包括预测医疗费用、 医疗结果分析、预测住院时间等。