统计软件介绍以及R语言数学建模实例PPT课件

SPSS
--统计软件中的贵族 操作界面极为友好 所有统计软件中最友好的 精心设计的图形操作界面 美观的结果输出 强大的辅助教学功能
在国内深受欢迎，特别是市场调研行业 在欧洲各研究机构中得到广泛应用
R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环 境。R是属于GNU系统的一个自由、免费 、源代码开放的软件，它是一个用于统 计计算和统计制图的优秀工具。
SPSS clementine
数据挖掘平台 能够对海量数据库进行分析 数据挖掘算法
脑卒中发病环境因素分析及干预
近年来，我国脑卒中发病率呈不断增长的趋势，据世卫组织统计，我国脑 卒中的发病率高于世界平均水平。我们根据数据建立数学模型，解决有哪 些因素影响脑卒中发病，从而采取更好的预防措施和治疗方法。
rgb(0/255,70/255,190/255),rgb(0/255,190/255,120/255)),main="2007",cex=1.4)
x12=round(100*x1/sum(x1),digits=2)
#做饼图
text(1,0.6,paste(x12[1],"%",sep=""),col=1,cex=1.4)
第一，脑卒中发病人群与性别、年龄、职业有什么关系。把数据（见 Appendix-C1）整理好后我们用R语言对2007年1月到2010年12月的61889 条数据进行统计，分别是脑卒中发病与性别、年龄和职业的关系。从中得 出男性比女性病例多；脑卒中发病主要是中老年人群；职业分类其中农民 最多。
第二，为研究脑卒中发病率与气温、气压和相对湿度之间的关系，运用R 软件进行操作。通过建立多元回归模型。首先将发病人数与平均气压、最 高气压、最低气压、平均温度、最高温度、最低温度、平均湿度、相对湿 度进行多元回归分析，发现解释变量中多个因素间存在多重线性的关系， 剔除多重线性的影响后，再一次用发病人数和剩余因素进行多元线性回归 ，解释变量都通过了检验，能够很好的解释模型。得到回归方程如下： Y=-7540.217+8.465X1-255.123X2+262.295X3-47.661X4
R语言
开源 可以在unix，windows，mac下运行 编程方便，与s-plus所基于的s语言一样 强大的图形功能和统计分析 有不断加入的各个方向统计学家编写的统计软
件包 易学 需要编程不傻瓜
SPSS celmentine
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对 Clementine产品进行重新整合和开发， 现在Clementine已经成为SPSS公司的又 一亮点。
统计软件介绍以及R 语言数学建模实例
SPSS
SPSS(Statistical Package for Social Sciences， 社会科学统计软件包) ，是当前国际上公认的最为强 大的统计分析软件之一。它不仅适用于社会科学，同 样可应用于经济学、心理学、医学等各个领域。 最显 著的特点是运用菜单和对话框的操作方式，除了数据 录入外，它不需要编写程序， 绝大多数操作过程仅靠 鼠标击键即可完成，易于操作，完全可以在Windows下 通过“菜单”、“对话框”使用单击或双击鼠标来操 作，非常方便，深受用户欢迎。 是应用最多的统计软 件之一。
rgb(0/255,70/255,190/255),rgb(0/255,190/255,120/255)),main="2008",cex=1.4)
x22=round(100*x2/sum(x2),digits=2) text(1,0.6,paste(x22[1],"%",seBaidu Nhomakorabea=""),col=1,cex=1.4)
text(1,-0.6,paste(x22[2],"%",sep=""),col=1,cex=1.4) x3<-c(datasetsex$y2009[1],datasetsex$y2009[2]) pie(x3,labels=c("male","female"),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255), rgb(0/255,70/255,190/255),rgb(0/255,190/255,120/255)),main="2009",cex=1.4) x32=round(100*x3/sum(x3),digits=2) text(1,0.6,paste(x32[1],"%",sep=""),col=1,cex=1.4) text(1,-0.6,paste(x32[2],"%",sep=""),col=1,cex=1.4) x4<-c(datasetsex$y2010[1],datasetsex$y2010[2])
pie(x4,labels=c("male","female"),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255),
rgb(0/255,70/255,190/255),rgb(0/255,190/255,120/255)),main="2010",cex=1.4)
x42=round(100*x4/sum(x4),digits=2)
#显示比例
text(1,-0.6,paste(x12[2],"%",sep=""),col=1,cex=1.4)
x2<-c(datasetsex$y2008[1],datasetsex$y2008[2])
pie(x2,labels=c("male","female"),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255),
关键词： R语言 饼图 条形图 多元线性回归
1．发病人数与性别关系的饼图如下
分别作出4年的性别饼图
par(mfrow=c(2,2))
#分割图形，2行2列并列图
x1<-c(datasetsex$y2007[1],datasetsex$y2007[2])
#读取2007年男女人数
pie(x1,labels=c("male","female"),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255),