数据分析实验方案设计
“实验设计与数据分析”教案
“实验设计与数据分析”教案课程名称：实验设计与数据分析教学目标：1.理解实验设计的基本原则和方法；2.掌握常用的实验设计技术；3.理解实验数据的意义和价值；4.掌握常用的数据分析方法和工具；5.能够根据实验数据得出科学结论。
教学内容：1.实验设计的基本原则和方法；2.常用的实验设计技术；3.实验数据的意义和价值；4.常用的数据分析方法和工具；5.根据实验数据得出科学结论的方法。
教学重点与难点：重点：掌握实验设计的基本原则和方法，掌握常用的实验设计技术，理解实验数据的意义和价值，掌握常用的数据分析方法和工具。
难点：能够根据实验数据得出科学结论，对于复杂数据的分析方法。
教具和多媒体资源：1.黑板；2.投影仪；3.教学软件：实验设计软件、数据分析软件。
教学方法：1.讲授法：教师讲授理论知识，引导学生了解实验设计与数据分析的基本概念和方法；2.案例法：教师提供实际案例，引导学生分析实验数据，掌握数据分析的方法和工具；3.实践法：学生自行设计实验，进行实验操作，收集数据，进行数据分析，得出科学结论。
教学过程：1.导入：介绍课程背景和意义，引导学生了解实验设计与数据分析的重要性；2.讲授新课：讲解理论知识，通过案例分析引导学生掌握实验设计与数据分析的方法和工具；3.巩固练习：学生自行设计实验，进行实验操作，收集数据，进行数据分析，得出科学结论；4.归纳小结：回顾本节课学到的知识和技能，强调重点和难点。
评价与反馈：1.设计评价策略：通过小组报告、口头反馈、作业等方式评价学生的学习成果；2.提供反馈：根据学生的表现，给予指导和建议，帮助学生改进学习方法和提高学习效果。
实验设计及数据分析-方差分析
实验设计及数据分析-方差分析实验设计及数据分析方差分析一、方差分析的基本原理方差分析的核心思想是将观测值的总变异分解为不同来源的变异，然后通过比较不同来源变异的大小来判断因素对观测结果的影响是否显著。
总变异可以分解为组间变异和组内变异。
组间变异反映了不同组之间的差异，组内变异则反映了组内个体之间的随机误差。
如果组间变异显著大于组内变异，就说明不同组之间的均值存在显著差异，即所研究的因素对观测结果有显著影响。
二、实验设计要点1、确定研究因素和水平首先要明确研究的因素，以及每个因素的不同水平。
例如，研究不同肥料对作物产量的影响，肥料种类就是因素，不同的肥料品牌或配方就是水平。
2、选择合适的实验对象实验对象应具有代表性和随机性，以减少偏差。
3、控制无关变量在实验过程中，要尽量控制其他可能影响结果的无关变量，以确保结果的准确性。
4、确定样本量样本量的大小会影响统计检验的效力，一般来说，样本量越大，结果越可靠，但也要考虑实际操作的可行性和成本。
5、随机分组将实验对象随机分配到不同的组中，以保证各组之间的初始条件相似。
三、方差分析的类型1、单因素方差分析只考虑一个因素对观测结果的影响。
2、双因素方差分析同时考虑两个因素对观测结果的交互作用。
3、多因素方差分析涉及两个以上因素的情况。
四、数据分析步骤1、提出假设零假设（H0）：不同组之间的均值没有显著差异。
备择假设（H1）：不同组之间的均值存在显著差异。
2、计算统计量根据实验数据，计算出组间平方和、组内平方和、总平方和等，进而得到 F 统计量。
3、确定显著性水平通常选择 005 或 001 作为显著性水平。
4、查找临界值根据自由度和显著性水平，在 F 分布表中查找临界值。
5、做出决策如果计算得到的 F 统计量大于临界值，拒绝零假设，认为不同组之间的均值存在显著差异；否则，接受零假设。
五、结果解读1、查看 ANOVA 表ANOVA 表中会给出各项变异的来源、自由度、平方和、均方和 F 值等信息。
数据分析实验报告（数据描述性分析）
数据分析实验报告（数据描述性分析）浙江理⼯⼤学实验报告实验项⽬名称数据描述性分析所属课程名称数据分析实验类型验证型实验实验⽇期班级学号姓名成绩【实验⽬的及要求】了解SPSS软件的安装、启动、退出以及运⾏管理⽅式；熟悉各主要操作模块，窗⼝及其功能，相关的系统参数设置等。
掌握SPSS软件的Analyze菜单中的Descriptive Statistics模块进⾏数据的描述性统计分析。
【实验原理】数据分析是指⽤适当的统计⽅法对收集来的⼤量第⼀⼿资料和第⼆⼿资料进⾏分析，以求最⼤化地开发数据资料的功能，发挥数据的作⽤；是为了提取有⽤信息和形成结论⽽对数据加以详细研究和概括总结的过程。
要对数据进⾏分析，当然要分析数据中包含的主要信息，即要分析数据的主要特征，也就是说，要研究数据的数字特征。
对于数据的数字特征，要分析数据的集中位置、分散程度。
数据的分布是正态的还是偏态等。
对于多元数据，还要分析多元数据的各个分量之间的相关性等。
【实验环境】CPU P4；RAM 512M。
Windows XP；SPSS 15.0等。
【实验⽅案设计】选取我国历年⼈⼝的出⽣率、死亡率和⾃然增长率，利⽤SPSS软件分别对出⽣率、死亡率和⾃然增长率进⾏数据的描述性统计分析：（1）计算各个变量的均值、⽅差、标准差、变异系数、偏度、峰度。
（2）计算中位数，下、上四分位数，四分位极差，三均值，并做五数总括及字母显⽰值；分析各个变量的主要数字特征。
（3）做出直⽅图，茎叶图，箱线图；分析各个变量的正态性。
（4）计算各个变量之间的协⽅差矩阵，Pearson相关矩阵、Spearman相关矩阵，分析各变量间的相关性。
【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析）（1）打开SPSS软件，输⼊我国历年⼈⼝的出⽣率、死亡率和⾃然增长率的数据后，点Analyze菜单按钮中的Descriptive Statistics 命令项中的 frequencies命令，跳出命令框后将左侧“出⽣率，死亡率，⾃然增长率”调到右边的variables栏中，再点击 statistics...钮，弹出frequencies Statistics 对话框。
研究生实验设计与数据分析方法
研究生实验设计与数据分析方法实验是科学研究领域中重要的一环，而合理的实验设计和有效的数据分析方法对于研究的准确性和可靠性至关重要。
本文将从实验设计和数据分析两个方面探讨研究生在实验中所应用的方法。
一、实验设计科学合理的实验设计是研究的基础，它关乎到研究者对问题的认识和实验结果的可解释性。
在进行实验设计时，研究生应该遵循以下几个原则：1. 明确目的和假设：在设计实验之前，研究生首先要明确研究的目的和假设。
目的明确能够帮助研究生确定实验的重点和方向，而假设是指研究者对现象或问题的一种推测，实验的目的在于验证或证伪这些假设。
2. 控制变量：在进行实验时，研究生需要控制其他可能影响结果的变量，只改变一个变量进行观察和记录。
这样可以保证实验结果的可靠性，并且能够帮助研究生更好地理解变量之间的关系。
3. 随机分组设计：随机分组是一种常用的实验设计方法，研究生可以使用随机数表或随机数生成软件将实验对象随机分为不同的组。
这样可以避免实验结果受到个体差异和其他无关因素的影响，提高实验的可靠性和可重复性。
4. 重复实验：为了验证实验结果的稳定性和可信度，研究生应当进行重复实验。
通过多次实验可以检验实验结果的一致性，并且可以排除因特殊情况导致的异常结果。
二、数据分析方法在实验完成后，研究生需要对实验数据进行统计分析和解读。
下面介绍一些常用的数据分析方法：1. 描述统计分析：描述统计是对实验数据进行整体性描述的方法，常用的描述统计指标有均值、标准差、中位数、百分位数等。
通过这些指标，研究生可以了解实验数据的分布情况和集中趋势。
2. 参数检验：参数检验是判断两组或多组实验数据差异显著性的方法。
常用的参数检验方法有t检验、方差分析等。
通过参数检验，研究生可以分析不同组别之间是否存在显著差异，从而验证实验假设的成立。
3. 非参数检验：与参数检验相对应，非参数检验不需要对数据进行正态分布假设，适用于样本量较小或数据分布不满足正态分布的情况。
科学研究中实验设计与数据分析方法
科学研究中实验设计与数据分析方法科学研究是一项重要的活动，而实验设计和数据分析则是科学研究中不可或缺的环节。
实验设计包括确定实验的目标、设计实验方案、选择实验对象和确定实验变量等步骤；数据分析则是对实验所产生的数据进行统计和解释的过程。
本文将探讨科学研究中常用的实验设计和数据分析方法。
在实验设计中，有几个重要的步骤需要注意。
首先是确定实验的目标，即明确研究问题和要探究的现象。
在确定目标后，需要设计实验方案，即确定实验的具体步骤和流程。
实验方案要尽量遵循科学研究的原则，如随机分组、对照组设计等。
另外，在选择实验对象时，应考虑样本的代表性和可行性，以保证实验结果的可靠性和推广性。
最后，在确定实验变量时，要控制其他可能的干扰因素，以保证实验结果的准确性。
对于数据分析方法，常用的包括描述统计和推断统计。
描述统计是对数据的基本特征进行总结和描述的方法。
其中，最常见的描述统计指标包括均值、中位数、标准差等。
均值是一组数据的平均值，中位数是一组数据的中间值，标准差是一组数据的离散程度的度量。
通过描述统计方法，可以直观地了解数据的分布和趋势。
另外，推断统计是通过样本数据对总体参数进行推断的方法。
这一方法常用于研究中对两个或多个样本之间的差异进行比较。
在推断统计中，常用的方法包括t检验、方差分析、相关分析等。
t检验用于比较两个样本均值之间的差异，方差分析用于比较多个样本之间的差异，相关分析则用于探究变量之间的相关性。
通过推断统计方法，可以帮助研究者判断研究结果的显著性和推广性。
除了上述方法外，科学研究中还有许多高级的实验设计和数据分析方法，如回归分析、因子分析、结构方程模型等。
这些方法更加复杂且需要一定的统计知识和技能。
回归分析用于探究变量之间的函数关系，因子分析则用于降维和变量提取，结构方程模型则综合运用多个统计方法进行模型拟合和验证等。
在实际应用中，科学研究中的实验设计和数据分析方法需要根据研究问题的特点和数据类型的特征来选择。
如何进行有效的实验设计与数据分析
如何进行有效的实验设计与数据分析实验研究是科学研究中不可或缺的一环，而实验设计和数据分析是构建可靠实验结果的关键步骤。
本文将介绍如何进行有效的实验设计和数据分析，并提供一些实用的技巧和建议。
一、实验设计1.明确研究目的：在进行实验设计之前，首先要明确研究目的，并确保实验的设计和设置能够有效地回答研究问题。
2.确定实验因素：实验因素是影响研究结果的变量，需要在实验中加以控制和操作。
确定实验因素时，需要考虑其对实验目的的重要性和可操作性。
3.随机分组：为了降低实验结果的偏差，应采取随机分组的方式将实验对象分配到不同实验组中。
确保每个实验组的实验对象具有相似的特征，以减少其他因素对实验结果的影响。
4.合理设置对照组：对照组是进行实验比较的基准组。
根据研究需要，可以设置正常对照组、阴性对照组、阳性对照组等，以确保实验结果的可比性。
5.样本容量计算：在进行实验设计之前，需要进行样本容量计算，确保实验结果具有统计学上的显著性和可靠性。
样本容量的计算需要考虑研究目的、实验因素的影响效应和统计分析的要求等因素。
二、数据采集与处理1.准备数据采集工具：根据实验设计的需要，准备相应的数据采集工具，例如问卷、观察表、实验仪器等。
确保采集的数据能够准确、完整地反映实验结果。
2.严格遵循操作规范：在进行数据采集过程中，要严格遵循操作规范，确保每个实验对象都能按照相同的标准进行操作和观察。
减少实验过程中的操作误差对结果的影响。
3.数据整理与清洗：在获得数据后，需要对数据进行整理与清洗。
检查数据的完整性和准确性，排除异常值和缺失值，并对数据进行标准化处理，以便后续的数据分析。
4.选择合适的统计方法：根据研究问题和数据类型，选择合适的统计方法进行数据分析。
常见的统计方法包括描述统计、方差分析、回归分析等。
确保所选择的统计方法能够准确地分析数据，并从中获取有意义的结论。
5.结果解释与报告：对数据分析结果进行解释和报告时，要注重结果的客观性和准确性。
数据分析知识：数据分析中的多因素实验设计方法
数据分析知识：数据分析中的多因素实验设计方法多因素实验设计方法是数据分析中一种非常重要的方法。
它可以通过对多种因素的影响进行分析，确定不同因素之间的交互作用，从而更好地理解各个因素的作用以及它们之间的关系。
在本文中，我们将探讨多因素实验设计方法的基本概念、核心内容和应用场景。
一、多因素实验设计方法的基本概念多因素实验设计是指在实验中同时测试两个或多个因素，并测量它们两两之间的相互作用，以评估它们对结果的影响。
这些因素可以是独立变量、自变量或受试者的属性，也可以是一种介入或干预方式。
在多因素实验设计中，我们需要考虑以下几个因素：1.独立变量：这些变量在实验中被控制和操作，以确定它们对结果的影响。
2.因变量：这是实验中我们测量的结果，我们将根据它来确定各种因素的影响。
3.实验条件：这些因素在实验中同时发生。
二、多因素实验设计方法的核心内容多因素实验设计方法的核心内容包括因素选择、实验设计、实验分析和实验结果报告。
1.因素选择：选择合适的因素对实验的结果具有重要的影响。
我们需要选择具有直接或间接影响实验结果的因素。
2.实验设计：根据选择的因素，设计实验的方案，进行实验的操作、观察和记录。
3.实验分析：对实验结果进行统计分析，确定因素之间的交互作用，评估因素对结果的相对影响。
4.实验结果报告：对实验结果进行全面的评估和解释，提供有关各个因素的关键信息，以便利用这些信息进行决策。
三、多因素实验设计方法的应用场景多因素实验设计方法可以应用于各种实践场景，如：1.生产制造业：在制造业中，多因素实验设计方法可以帮助优化工艺和产品的设计，从而提高生产效率和产品质量。
2.计算机科学：在计算机科学中，多因素实验设计方法可以帮助确定算法、系统和应用程序的设计，从而提高它们的性能和效率。
3.市场营销：在市场营销中，多因素实验设计方法可以帮助确定产品定价、促销策略和销售渠道选择，从而提高销售和市场份额。
四、多因素实验设计方法的优缺点多因素实验设计方法的优点：1.可以考虑多个因素的影响，从而更好地解释实验结果。
如何进行有效的实验设计与数据分析
如何进行有效的实验设计与数据分析实验设计和数据分析是科学研究中不可或缺的环节。
一个良好的实验设计和数据分析可以确保实验结果准确可靠，并从中获得有意义的结论。
本文将为您介绍如何进行有效的实验设计和数据分析的方法和技巧。
一、实验设计1. 研究目标的明确定义：在进行实验设计之前，首先需要明确研究目标。
明确定义研究目标可以帮助我们确定实验的目的和预期结果，并为后续数据分析提供指导。
2. 变量的选择与控制：在实验设计中，变量的选择和控制非常重要。
我们需要确定自变量和因变量，并考虑其他可能的干扰变量。
同时，通过控制其他变量的方法，可以确保实验结果的可靠性。
3. 样本的选择：样本的选择对实验结果的可靠性和推广性有重要影响。
合理选择样本数量和样本特征，可以增加实验的可信度。
此外，控制实验组和对照组的人数和特征也是很重要的。
4. 随机化与盲法：为了减少实验结果的偏倚，随机化和盲法是常用的实验设计方法。
随机将实验对象分配到不同的组别，可以消除实验结果的系统性误差。
盲法可以减少实验者和被试者在实验过程中的偏见。
5. 实验步骤与测量方法的规范化：在实验设计中，步骤和测量方法的规范化非常重要。
明确的实验步骤和准确的测量方法可以保证实验的可重复性和可比性，从而提高实验结果的准确性。
二、数据分析1. 数据清洗与整理：在开始数据分析之前，首先要进行数据清洗和整理。
通过去除异常值、填补缺失值和处理离群值等操作，可以确保数据的质量和可靠性。
2. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行基本描述和总结的方法。
包括计算中心趋势（如平均值和中位数）、离散程度（如标准差和范围）和分布形态等统计指标，可以帮助我们对数据有初步的了解。
3. 统计假设检验：统计假设检验是判断研究结果是否具有统计显著性的方法。
通过构建假设、选择适当的统计检验方法和计算p值，可以判断实验结果是否与假设一致，从而得出结论。
4. 回归分析与相关分析：回归分析和相关分析是研究变量之间关系的常用方法。
数据分析的课程设计
数据分析的课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据分析的基本概念，理解数据收集、整理、描述和推断的过程；2. 使学生能够运用图表、统计量等工具对数据进行可视化展示，并解释数据背后的信息；3. 帮助学生掌握基本的概率知识，并能运用概率解决实际问题。
技能目标：1. 培养学生运用计算机软件或手动绘制图表、制作统计量的能力；2. 提高学生运用数学方法进行数据分析和解决问题的能力；3. 培养学生团队协作、沟通表达和批判性思维的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对数据分析的兴趣，培养主动探究数据的习惯；2. 培养学生严谨、客观、理性的思维方式，树立正确的数据观念；3. 引导学生关注数据分析在生活中的应用，认识到数据分析对社会发展的价值。
课程性质：本课程为实用性较强的学科，旨在培养学生的数据分析能力和实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础，对新鲜事物充满好奇心，但可能缺乏实际操作经验。
教学要求：结合课本内容，注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，培养其独立思考和解决问题的能力。
将课程目标分解为具体的学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据收集与整理：介绍数据收集的方法和技巧，包括问卷调查、实验观察等；讲解数据整理的过程，如数据清洗、分类和排序等。
教材章节：第一章 数据与数据收集2. 数据可视化：教授如何利用图表、统计图展示数据，包括条形图、折线图、饼图等；介绍数据可视化的原则和技巧。
教材章节：第二章 数据可视化3. 统计量与概率：讲解常用的统计量，如平均数、中位数、众数等；介绍概率的基本概念，如随机事件、概率计算等。
教材章节：第三章 统计量与概率4. 数据分析方法：介绍数据分析的基本方法，如描述性分析、推断性分析等；讲解如何运用数学模型进行数据分析。
教材章节：第四章 数据分析方法5. 实践应用：结合实际案例，让学生运用所学知识进行数据分析，如调查班级同学的身高、体重分布情况，分析学习成果等。
如何进行有效的实验设计与数据分析
如何进行有效的实验设计与数据分析实验设计和数据分析是科学研究的关键步骤，它们决定了研究结果的可靠性和准确性。
本文将介绍如何进行有效的实验设计和数据分析，以确保研究的可信度和科学价值。
一、实验设计1. 确定研究目标：在设计实验之前，明确你的研究目标是什么，要解决的科学问题是什么，这将有助于指导实验的设计和数据收集。
2. 控制变量：实验中应尽量减少不相关的干扰因素。
通过控制变量，我们可以确保所观察到的效果是由我们的处理变量引起的。
3. 随机分组：在对比实验中，随机分组是一种有效的方法以降低样本选择偏差。
将研究对象随机分配到不同的实验组和对照组，可以减少组间差异的影响。
4. 重复实验：重复实验可以验证实验结果的可靠性。
通过进行多次实验并计算平均值，可以减小误差，并增加对实验效果的信心。
二、数据收集1. 使用合适的测量工具：选择适合研究目标的测量工具。
确保测量工具的准确性和可靠性，并根据实验要求选择合适的测量尺度。
2. 样本选择：样本的选择应该具有代表性，以便将实验结果推广到整个群体。
避免选择过小或过大的样本，以减少样本选择偏差和样本量效应。
3. 数据记录：在实验过程中，准确地记录数据是至关重要的。
使用适当的记录表格、软件或设备来记录数据，确保数据的完整性和准确性。
三、数据分析1. 数据清洗：在进行数据分析之前，需要进行数据清洗。
删除异常值、缺失值和错误数据，以保证分析结果的准确性。
2. 描述性统计分析：使用描述性统计方法，对数据进行总结和概括。
平均值、标准差、频率分布等方法可以帮助我们了解数据的分布和特征。
3. 探索性数据分析：通过图表、图像和可视化工具，探索数据之间的关系和规律。
散点图、柱状图、折线图等可以呈现数据特征和趋势。
4. 统计推断：使用统计方法进行推断性分析，例如t检验、方差分析、回归分析等。
通过这些方法，我们可以推断样本结果对于总体群体是否具有显著意义。
四、结果解释与报告1. 结果解释：根据数据分析结果，解释实验的结论并回答研究问题。
研究生实验设计及数据分析方法
研究生实验设计及数据分析方法作为一名研究生，进行实验研究是我们学术生涯中的重要部分。
实验设计及数据分析是研究的核心，直接决定了研究结果的可靠性和科学价值。
在本文中，我将详细介绍研究生实验设计及数据分析方法，帮助大家更好地开展研究工作。
1. 什么是研究生实验设计？研究生实验设计是指在研究过程中，根据研究目的和问题，合理选择实验对象、指标和方法，设计出能够验证假设或回答研究问题的实验方案。
一个好的实验设计能够保证实验结果的可靠性和有效性。
2. 确定研究目的和问题在进行实验之前，我们首先需要明确研究目的和问题。
研究目的是我们进行实验研究的目标，而研究问题则是在该目的下需要解决的具体问题。
明确了研究目的和问题，我们才能有针对性地进行实验设计。
3. 选择实验对象和指标选择实验对象和指标是实验设计的关键步骤。
实验对象是我们研究的主体，可以是人、动物、植物或物体等。
指标是衡量实验对象特定属性或行为的量化指标，例如身高、体重、反应时间等。
在选择实验对象和指标时，我们需要考虑实验的可控性和代表性，以保证实验结果的有效性。
4. 设计实验组和对照组在实验设计中，实验组和对照组的设计非常重要。
实验组是接受某种处理或干预的组，而对照组是没有接受处理或干预的组。
通过对比实验组和对照组的差异，我们可以评估处理或干预的效果。
在选择实验组和对照组时，我们需要考虑实验的可比性和可靠性，以提高研究结果的可信度。
5. 确定实验设计的因变量和自变量在实验设计中，我们还需要确定实验的因变量和自变量。
因变量是我们希望研究的现象或变化，自变量是我们人为控制的因素。
通过调节自变量来观察因变量的变化，我们可以研究二者之间的关系。
在确定因变量和自变量时，我们需要考虑实验的可操作性和可测量性，以确保研究结论的有效性。
6. 设计实验步骤和流程在实验设计中，我们需要合理安排实验步骤和流程。
实验步骤是实验进行的具体操作，实验流程是实验步骤的组织和安排。
通过合理设计实验步骤和流程，我们可以确保实验的可重复性和可比性，提高研究结果的可靠性。
实验一：数据分析与优化设计概述实验报告
数据分析及优化设计实验指导书（实验报告）实验三：求11112123+++⋅⋅⋅+++。
在Matlab 的命令行窗口输入代码进行计算。
代码如下：1. >> clear all2. >> k=0;s=0;d=inf;S=0; %变量赋初值3. >> while d>0.001 %循环开始，判定表达式“d>0.001”的真值4. k=k+1; %循环体5. s=s+k;6. d=1/s;7. S=S+d;8. end %循环结束9. >> N=k;10. >> S11.12. S =13.14. 45/23Matlab 中命令行窗口运行结果如下：实验四：用if…else…end 语句编写分段函数31,1(),11,1x x x y x x x e x -<-⎧⎪=-≤<⎨⎪≥⎩，根据所写函数计算函数值、、。
在Matlab 的编辑器中定义分段函数，并在命令行窗口调用所定义的函数，计算函数值、、。
代码如下：（1）编辑器中分段函数定义:1.function y =exm0103(x) %定义函数 2.n=length(x); 3.for k=1:n 4.if x(k)<-1 %选择条件1 5.y(k)=x(k); %根据条件1为真选择执行的语句 6.else if x(k)>=1 %选择条件2 7.y(k)=exp (1-x(k)); %根据条件2为真选择执行的语句 8.else y(k)=x(k)^3; %条件1和2不真时选择执行的语句 9.end 10.end 11.end （2）命令行窗口计算函数值： 1.>> exm0103(-2) 2.3.ans = 4.5.-2 6.7.>> exm0103(0.5) 8.9.ans = 10.11.1/8 12.13.>> exm0103(2) 14.15.ans = 16.17. 536/1457Matlab 中编辑器中函数定义及命令行窗口运行结果如下：实验五：将百分制的学生成绩按满分、优秀、良好、及格与不及格五档次进行分类，应用switch分支结构语句实现的算法程序。
数据分析方案
七、数据分析方案
1、通过问卷调查和访谈的形式，采集相关信息，初步了解宁波市出租车司机在受自身、公司、政府及社会的影响下的生存状况，并分析各方面对出租车司机生存状况的影响因素。
2、统计整理相关数据，对其进行分类，寻求相关性。
3、相对指标比较分析，具有相关性的指标整理联系分析。
4、通过数据的分析整理，建立模型，定量探究各因素与出租车司机生存状况的相互作用。
5.先对数据进行描述性分析，几个变量进行对比组合，发现变量之间的关系，寻求原因
6. 用SPSS分析软件，可以进行回归分析，方差分析，等，然后根据分析出来的数据和图表，得出应该有的结论。
7.将数据分析后做成趋势图，饼图，柱状图等图形，做出分析报表。
8.实验过程中记录的各项变化和数据。
列出图、表更直观一些。
并且做出适当的说明。
八、结果处理方案
1、将调查结果以报告的形式送给政府部门，咨询对策，共同探讨提高出租车司机待遇、增加社保、提倡全民支持活动。
使政府部门能出台积极的措施保障司机的合法权益，提升司机的形象地位。
2、将调查结论中出租车司机针对公司的意见与建议反应到各出租车公司，提升司机待遇，减少工作压力。
3、将我们的调查成果反馈给交通电台，使大部分司机都能了解我们的调查结果，并采取我们的合理性意见，增加信心，注意安全、饮食习惯等。
4.上官方网站寻找已有资料，作出宁波市出租车司机近8年来的年工资趋势图和宁波市近8年来的居民消费价格指数CPI的趋势图。
数据分析知识：数据分析中的均匀设计方案
数据分析知识：数据分析中的均匀设计方案随着数据科学和技术的发展，数据分析越来越被广泛应用于各个领域。
数据分析的目的是为了发现数据中蕴含的信息、模式和关系，以便做出明智的商业和战略决策。
其中，均匀设计方案是数据分析中常用的一种设计方案。
本文将从什么是均匀设计方案、均匀设计方案的优势和如何进行均匀设计方案三个方面谈谈数据分析中的均匀设计方案。
什么是均匀设计方案？均匀设计方案是一种统计学的实验设计，用于建立多个因素的性能关系模型。
采用均匀设计方案的目的是在实验方案中，每个因素的取值被尽可能的平均，并且采样点的分布均匀分布在因素空间中。
这意味着，每个因素都有相同数量的取值范围，且这些取值之间的间隔相等。
这种设计方案的优点是更有效地探查因素空间和定量分析因素间的关系。
均匀设计方案的优势均匀设计方案具有以下优势：1.高效性：均匀设计方案可以提高样本的效率，减少数据收集的成本和时间。
2.可重复性：采用均匀设计方案，可以让不同研究者得到相同的或相似的性能模型。
3.因素空间覆盖全面：均匀设计方案能够在特定因素空间内覆盖完整的点集，从而得到精准的性能模型。
4.鲁棒性：均匀设计方案能够很好地处理数据空缺、异常值和误差。
5.建立更准确的模型：均匀设计方案可以通过样本建立更准确的模型，准确预测因素空间内其他点的性能。
如何进行均匀设计方案？均匀设计方案的实施可以通过以下步骤：1.确定因素：首先，需要明确参与实验的因素和可能的取值范围。
2.确定取值数量：确定采样点的数量，以覆盖满足特定准则的因素空间。
3.生成采样点：采用均匀分布和等距离采样生成采样点。
这样每个因素变量的所有可能取值都应该等距分布，并且在所有因素变量向量的交叉处形成均匀分布的采样点。
4.重复实验：针对生成的采样点进行实验，并记录每个采样点的数据值等信息。
5.分析实验结果：根据实验结果，建立模型并预测其他可能的结果。
同时，还可以通过更改因素变量在因素空间中的位置来研究如何改变实验结果。
酸碱滴定实验设计与数据分析
酸碱滴定实验设计与数据分析酸碱滴定实验是化学实验中常见的一种实验方法，用于确定溶液中酸碱度的浓度。
本文将介绍酸碱滴定实验的设计以及数据分析方法。
一、实验设计1. 实验目的确定酸碱溶液的浓度。
2. 实验原理酸碱滴定实验基于酸和碱发生中和反应，通过测定反应所需的滴定剂（酸或碱）的体积，可以计算出待测溶液的浓度。
3. 实验所需材料和试剂- 待测酸溶液和碱溶液- 酸碱指示剂- 滴定管和滴定管夹- 手动或自动滴定管- 清洗瓶和蒸馏水- 玻璃容器和搅拌棒4. 实验步骤（1）准备工作：a. 清洗滴定管、容器等实验器具，确保无杂质。
b. 用蒸馏水冲洗滴定管，排除空气。
c. 准备好酸碱指示剂，根据酸碱性确定适用的指示剂。
（2）实验操作：a. 称取一定量的待测溶液，移入容器中。
b. 加入适量酸碱指示剂，混合均匀。
c. 使用滴定管，滴加滴定剂到待测溶液中，在滴加过程中轻轻搅拌容器，直至指示剂颜色发生显著变化（终点）。
d. 记录滴定剂消耗的体积。
e. 重复实验，取平均值，并计算浓度。
5. 实验注意事项a. 操作过程中要注意安全，避免溅斑等危险。
b. 选用适当的滴定剂和指示剂，使得滴定终点明显。
c. 滴定管的垂直度要保持一致，避免误差。
d. 每次滴定前都必须冲洗滴定管，排除空气。
二、数据分析数据分析是酸碱滴定实验中重要的部分，通过数据计算和分析可以得出准确的结果。
1. 计算滴定剂的体积酸碱滴定中，记录滴定剂的消耗体积是实验的关键数据。
滴定剂的体积可以通过以下公式计算：滴定剂体积 = V滴定终点 - V滴定起点其中，V滴定终点为反应所需滴定剂的体积，V滴定起点为未反应滴定剂的体积。
2. 计算待测溶液的浓度根据滴定剂的体积和其浓度，可以计算出待测溶液的浓度。
假设滴定剂的浓度为C滴定剂，滴定剂体积为V滴定剂，待测溶液的浓度为C待测溶液，则浓度的计算公式为：C待测溶液 = C滴定剂 × V滴定剂 / V待测溶液其中，V待测溶液为取样的溶液体积。
如何进行有效的实验设计和数据分析
如何进行有效的实验设计和数据分析在科学研究中，实验设计和数据分析是非常重要的环节。
一个好的实验设计能够保证实验结果的可靠性和有效性，而数据分析则可以帮助我们从实验数据中得出准确的结论。
本文将介绍如何进行有效的实验设计和数据分析，并提供一些实用的方法和技巧。
一、实验设计1.明确研究目的：在进行实验设计之前，首先需要明确自己的研究目的。
只有明确了自己的目标，才能更好地设计实验和收集相关数据。
2.确定变量：在实验中，我们通常有自变量和因变量。
自变量是研究者可以操控的变量，而因变量是受自变量影响而变化的变量。
在实验设计中，需要明确自变量和因变量，并控制其他可能的干扰变量。
3.随机分组：在某些实验中，随机分组是一种常用的实验设计方法。
通过随机分组，可以使得实验组和对照组之间的差异尽可能随机分布，减少实验结果被其他因素影响的可能性。
4.样本大小：确定合适的样本大小是实验设计的重要一环。
样本大小需要充分考虑实验的目的、可接受的误差范围和资源限制等因素。
一般来说，样本大小应当足够大，以确保实验结果的可靠性和有效性。
5.合理控制：实验中可能存在许多干扰因素，为了确保实验结果的准确性，需要合理控制这些干扰因素。
例如，在进行药物实验时，需要控制服用药物的时间、剂量和方法等。
二、数据分析1.数据清洗：在进行数据分析之前，首先要对数据进行清洗。
数据清洗包括去除异常值、填补缺失值、转换数据格式等步骤，确保数据的完整性和一致性。
2.描述统计分析：描述统计分析是对数据进行整体性描述的方法。
通过计算均值、中位数、标准差等指标，可以了解数据的分布特征和基本情况。
3.假设检验：假设检验是用来验证研究假设的方法。
通过对样本数据进行统计分析，可以判断某个假设是否成立。
常用的假设检验方法有t检验、方差分析等。
4.回归分析：回归分析是用来研究自变量和因变量之间关系的方法。
通过回归分析，可以得到自变量对因变量的影响程度和趋势，从而预测或解释因变量的变化。
试验设计与数据分析
引言概述试验设计与数据分析是科学研究中非常重要的环节，它们旨在通过精心设计的实验方案和科学的数据分析方法来验证假设、推断现象、解释结果。
本文将从试验设计和数据分析两个方面来详细阐述这两个主题。
正文内容一、试验设计1.1目的确定1.1.1确定研究的问题和目标1.1.2确定试验的预期结果1.2可行性分析1.2.1确定实验的可行性和可靠性1.2.2评估实验的时间和成本1.3实验变量的选择1.3.1确定自变量和因变量1.3.2控制变量的选择1.4实验设计方法1.4.1随机对照试验设计1.4.2区组设计1.4.3因子试验设计1.5样本选择与分组1.5.1确定样本的代表性和大小1.5.2分组的原则和方法二、数据分析2.1数据收集与整理2.1.1数据收集的方法和工具选择2.1.2数据的清洗和整理2.2描述统计分析2.2.1均值、中位数、众数等集中趋势指标2.2.2方差、标准差等离散趋势指标2.3探索性数据分析2.3.1绘制直方图、散点图等图表2.3.2数据的正态性检验2.4参数估计与假设检验2.4.1参数估计的方法和原理2.4.2假设检验的原理和步骤2.5回归分析2.5.1简单线性回归模型2.5.2多元线性回归模型三、结果解读与讨论3.1结果的有效性分析3.1.1根据实验设计和数据分析结果对实验数据的有效性进行评估3.1.2针对可能出现的偏差和误差进行解读3.2结果与预期的一致性分析3.2.1比较实验结果与预期结果的差异3.2.2分析差异产生的原因3.3结果的科学解释与数据推论3.3.1根据实验结果对研究问题进行解释和推断3.3.2推论的置信水平和显著性水平分析3.4结果的应用与推广3.4.1将实验结果应用到实际问题中3.4.2推广实验结果到其他相关领域四、结果的可重复性与稳定性4.1实验结果的可重复性分析4.1.1采用其他独立样本进行实验的结果复制4.1.2分析实验结果的稳定性和一致性4.2结果的信度和效度分析4.2.1采用其他衡量指标的结果进行比较4.2.2分析实验结果的准确性和实用性4.3结果的灵敏度分析4.3.1对关键参数进行敏感性测试4.3.2分析实验结果对参数变化的响应五、总结试验设计与数据分析是科学研究中至关重要的部分。
数据分析实验报告
数据分析实验报告一、引言数据分析是一种通过收集、清洗、转换和模型化数据来发现有意义信息的过程。
在现代社会中，数据分析的应用日益广泛，涵盖了各个领域。
本实验旨在通过对某个数据集的分析和解读，展示数据分析在实际应用中的重要性和价值。
二、实验目的本实验的目的是基于给定的数据集，运用数据分析的方法和技术，了解数据的特征、趋势以及相关性，并通过实验结果提出相关的结论。
三、实验步骤1. 数据收集：选择合适的数据集，并进行数据的获取和整理。
确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：对数据中的缺失值、异常值等进行处理，以确保数据的质量。
3. 数据探索：对数据进行可视化展示，并运用统计方法对数据进行分析，了解数据之间的关系。
4. 数据建模：基于分析结果，构建适当的数学模型，以便对数据进行较为准确的预测和推理。
5. 数据解读：根据模型的结果，对数据进行解读和分析，提出合理的结论和建议。
四、实验结果在实验过程中，我们对所选数据集进行了详细的分析。
首先，通过对数据进行清洗，我们排除了其中的异常值和缺失值，保证了数据的准确性。
然后，通过数据探索的方式，我们对数据的特征和分布进行了可视化展示，从而更好地理解了数据的意义和规律。
接着，我们运用统计方法，分析了不同变量之间的相关性和趋势。
最后，我们建立了相关的数学模型，并对数据进行了预测和推断。
根据实验结果，我们得出以下结论：1. 变量A与变量B之间存在正相关关系，随着变量A的增加，变量B也呈现增长的趋势。
2. 变量C对于目标变量D的影响不显著，说明C与D之间没有明确的因果关系。
3. 基于建立的数学模型，我们对未来的数据进行了预测，并提出了相应的建议和策略。
五、结论与建议通过本次实验，我们深入了解了数据分析的重要性和应用价值。
数据分析可以帮助我们揭示数据背后的信息，提高决策和预测的准确性。
在实际应用中，数据分析不仅可以帮助企业优化运营，提高市场竞争力，还可以在医疗、金融、科学研究等领域发挥重要作用。
数据分析教案1
数据分析教案1标题：数据分析教案1引言概述：数据分析是当今社会中越来越重要的技能之一，它可以匡助人们更好地理解和利用数据。
在教育领域，数据分析教案的设计和实施对于学生的学习和发展至关重要。
本文将从教案的设计、数据采集、数据清洗、数据分析和结果呈现五个方面进行详细阐述。
一、教案设计1.1 确定教学目标：明确教学目标是设计教案的第一步，教师需要清晰地知道学生应该掌握的知识和技能。
1.2 制定教学计划：根据教学目标，制定详细的教学计划，包括课程内容、教学方法和评估方式等。
1.3 教学资源准备：准备好教学所需的资源，包括教材、教具、软件等，确保教学过程顺利进行。
二、数据采集2.1 确定数据来源：确定需要采集的数据来源，可以是实地调查、网络数据等多种形式。
2.2 采集数据样本：根据教学目标和教学计划，采集代表性的数据样本，确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据整理：整理采集到的数据，包括数据清洗、数据转换等工作，为后续的数据分析做好准备。
三、数据清洗3.1 缺失值处理：处理数据中的缺失值，可以通过填充、删除或者插值等方法进行处理。
3.2 异常值处理：识别和处理数据中的异常值，可以通过箱线图、散点图等方法进行检测和处理。
3.3 数据转换：对数据进行转换，包括标准化、归一化等操作，使得数据更易于分析和理解。
四、数据分析4.1 描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括均值、方差、频数分布等指标的计算和分析。
4.2 探索性数据分析：通过可视化方法探索数据的特征和规律，包括直方图、散点图、箱线图等。
4.3 统计判断分析：利用统计方法进行判断分析，包括假设检验、方差分析、回归分析等。
五、结果呈现5.1 结果解释：对数据分析结果进行解释，清晰地呈现数据分析的结论和发现。
5.2 结果展示：通过图表、报告等形式展示数据分析的结果，使得结论更具说服力。
5.3 结果评估：评估数据分析的结果是否符合教学目标，是否能够有效指导教学实践。
数据分析教案
数据分析教案标题：数据分析教案引言概述：数据分析在当今社会中扮演着重要的角色，因此教授数据分析技能变得越来越重要。
本文将探讨如何设计一份有效的数据分析教案，帮助学生掌握数据分析技能。
一、明确目标和学习目标1.1 确定教学目标：在设计数据分析教案之前，首先要明确教学目标，确定学生应该掌握的内容和技能。
1.2 设定学习目标：根据教学目标，为学生设定清晰的学习目标，让他们知道在学习数据分析过程中应该达到的水平。
1.3 确定评估标准：为了确保学生真正掌握了数据分析技能，需要设定评估标准，以便对学生的学习成果进行评估。
二、选择合适的教学方法和工具2.1 教学方法选择：根据学生的学习风格和教学目标，选择合适的教学方法，如讲座、案例分析、实践操作等。
2.2 使用教学工具：在教学过程中，可以利用各种教学工具来帮助学生理解数据分析的概念和技能，如数据分析软件、可视化工具等。
2.3 结合实际案例：通过结合实际案例进行教学，可以帮助学生更好地理解数据分析的应用场景，并提高他们的实际操作能力。
三、设计教学内容和课程结构3.1 确定教学内容：根据教学目标和学习目标，确定教学内容，包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面。
3.2 制定课程结构：设计清晰的课程结构，包括教学大纲、教学计划和课程表，确保教学内容的有机衔接和逻辑性。
3.3 教学资源准备：为了有效地进行数据分析教学，需要提前准备好相关的教学资源，包括教材、案例、实验材料等。
四、激发学生学习兴趣和参与度4.1 设计生动教学内容：在设计教学内容时，可以结合生动有趣的案例和实例，激发学生的学习兴趣，增强他们的学习动力。
4.2 创设互动学习环境：通过课堂讨论、小组合作等方式，营造互动学习环境，促进学生之间的交流和合作，提高学习效果。
4.3 提供实践机会：为了帮助学生更好地掌握数据分析技能，可以提供实践机会，让他们在实际操作中学习和应用数据分析方法。
五、评估和反馈5.1 定期评估学生学习成果：在教学过程中，定期对学生的学习成果进行评估，及时发现问题并进行调整和改进。
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1.4分别对全体居民，农村居民，城镇居民进行数据分析：
（1）计算均值，方差，标准差，中位数，上，下分位数，四分位极差，三均值，并做五数总括及字母值显示；
（2）作出直方图；
（3）作出茎叶图。
（1）打开SPSS软件，输入各地区居民消费水平数据后，点Analyze菜单按钮中的Descriptive Statistics 命令项中的frequencies命令，跳出命令框后将左侧“全体居民，农村居民，城镇居民”调到右边的variables栏中，再点击statistics...钮，弹出frequencies Statistics 对话框。
选好“均值（Mean），方差（Variance），标准差（Std.deviation），中位数（Media），上下四分位数(Quartile)，四分位极差(上四分位数-下四分位数)，三均值”项目后点击Continue 钮返回frequencies 对话框，再点击OK 钮。
（2）点Analyze菜单按钮中的Descriptive Statistics 命令项中的frequencies命令，跳出命令框后将左侧“全体居民，农村居民，城镇居民”调到右边的variables栏中，再点击charts...钮，弹出frequencies：charts 对话框，点击Histograms，点击Continue 钮返回frequencies 对话框，再点击OK 钮。
（3）点Analyze菜单按钮中的Descriptive Statistics 命令项中的Explore命令，跳出命令框后将左侧“全体居民，农村居民，城镇居民”调到右边的Dependent栏中，再点击Plots...钮，弹出Explore：Plots 对话框，点击Box plots和Stem and leaf，点击Continue 钮返回Explore 对话框，再点击OK 钮。
【实验方案设计--1.6】
1.6在习题1.4中，设对应于全体居民，农村居民，城镇居民的数据变量分别为：x1,x2,x3，计算x1,x2,x3的协方差矩阵，Pearson相关矩阵。
【实验过程--1.6】（实验步骤、记录、数据、分析）
点Analyze菜单按钮中的Correlate命令项中的Bivariate…命令，跳出命令框后将左侧“全体居民，农村居民，城镇居民”调到右边的Variables栏中，再点击Pearson钮和Spearman 钮，在Test of Significance中选择Two_tailed；点击Options，弹出Bivariate Correlations：Options 对话框，点击Cross products deviations and covariance，点击Continue 钮返回Bivariate
Correlations对话框，再点击OK 钮。
【实验方案设计--1.8】
1.8对20名中年人测量6个指标，其中3个生理指标：体重（x1）、腰围（x2），脉搏（x3）；3个训练指标：引体向上(x4),直坐次数（x5），跳跃次数（x6），数据如表所示。
（1）计算协方差矩阵，Pearson相关矩阵；
（2）计算Spearman 相关矩阵；
（3）分析各指标间的相关性。
【实验方案设计—2.3】
2.3为检验维生素B1对刺激蘑菇生长的作用是否显著，从24朵大小相近的小蘑菇中随机地选出13朵施以维生素B1，另外11朵不施维生素B1，其他条件保持相同，一段时间后
测得两组蘑菇的重量如下：
使用维生素B1：27，34，20.5，29.5，20，28，19.5，26.5，22，24.5，34，35.5，34，35.5，19；
未用维生素B1：18，14.5，13.5，12.5，23，24，21，17，18.5，9.5，14
利用正态逼近求Wilcoxon秩和检验的p值，在a=0.05下，维生素B1对刺激蘑菇生长的效果是否显著。
操作：分别采用Mann-Whitney U和K-S的Z检验方法。
执行Analyze－Nonparametric Tests －2 Independent Samples命令
2.10 为考察两种不同催化剂对某一化工产品得率的影响，做实验9次，测得数据如下：
催化剂A: 0.38 0.45 0.72 0.66 0.75 0.68 0.44 0.31 0.32
催化剂B: 0.21 0.23 0.45 0.6 0.77 0.65 0.6 0.83 0.21
利用双边符号检验法和双边Wilcoxon 符号秩检验法检验这两种催化剂对该化工产品得率的影响是否显著，用正态逼近情况如何？（a=0.05）
操作：采用双边符号检验法和双边Wilcoxon 符号秩检验法。
执行Analyze－Nonparametric Tests－2 Relate Samples命令
2.12从同一工厂的三条不同的白糖包装线上分别抽取5袋、5袋和4袋白糖，测得其净重量如下（单位：g）：
第一条包装线：487 492 510 507 488
第二条包装线：500 498 503 501 512
第三条包装线：495 494 506 499
给定a=0.10，利用Kruskal-Wallis方法检验这三条包装线包装白糖的重量有无显著差异。
操作：采用Kruskal-Wallis H检验法和中位数检验法。
执行Analyze——Nonparametric Tests ——K Independent Samples命令
2.15 为了研究四种化肥对玉米产量的影响测得其产量如表2.15所示（公斤/亩）
表2.15 化肥对玉米产量的影响
取显著水平a=0.05，检验无化肥及施各种化肥对玉米亩产量有无显著差异。
操作：采用Friedman检验法和Kendall检验法。
执行Analyze——Nonparametric Tests——K Relate Samples命令。
3.4为了研究人们对某种品牌食品的喜爱程度Y 和该食品的水分含量X1，甜度X2的关系，进行了一个完全的随机化设计的小规模实验，得到表3.4所示数据 执行Analyze －Regression －Linear 命令
(1)拟合回归模型Y i =β0+β1x i1+β2x i2+εi 写出回归方程，问其中的β1^如何解释。
(2)设误差项εi （i=1,2 (16)
独立同分布于N(0, δ2),在α=0.01水平上检验回归关系的显著性。
写出假设、检验准则及结论，并求检验的p 值。
(3)在（2）中关于εi 的下假定下，对自变量一组新的 观测值x 0=（5,4）T ，给出Y 的预报值的99%置信区间。
（4）拟合Y 关于X 1的一元线性回归模型，写出回归方程，将X 1的回归系数与（1）中所求的X 1的回归系数做比较，你有什么结论。
【实验方案设计—3.5】
3．5某科学基金会的管理人员希望估计从事数学研究工作的中等或较高水平的数学家的年工资额Y 与他们的研究成果（论文、著作等）的质量指标X1，从事研究工作的时间X2以及能成功获得资助的指标X3之间的关系。
为此按一定的实验设计方法调查了24位此类型的数学家，得到表3.5如下所示的数据。
执行Analyze －Regression －Linear 命令。
弹出Linear 对话框后进行如下操作： （1）拟合Y 关于X 1，X 2，X 3的线性回归模型，写出回归方程。
(2) 设误差项εi 独立同分于N （0,δ2），对于α=0.05，检验线性回归关系的显著性。
（3）在（2）中对误差项分布的假定下，分别给出回归参数β1，β2，β3的置信度为95%的置信区间。
【实验方案设计—3.6】
3.6某医院管理工作者希望了解病人对医院工作的满意程度Y 和病人的年龄X1、病情的严重程度X2和忧虑程度X3之间的关系。
他们随机选取了23位病人，得到表3.6所示数据。
执行Analyze －Regression －Linear 命令。
弹出Linear 对话框后进行如下操作： （1）给定 αE=0.05， αD=0. 1，试用逐步回归法选择最优回归方程 根据以上分析可得：逐步回归过程建立的模型为：Y ＝121.832-1.527X3
【实验方案设计—3.8】
3.8 、表3.8是40名肺癌病人的生存资料，其中X1：生活行动能力评分（1~100）；X2：病人年龄；X3：由诊断到进入研究时间（月）；X4：肿瘤类型（“0”表示磷癌、“1”表示小型细胞癌、“2”表示腺癌、“3”表示大型细胞癌）；X5：两种化疗方法（“1”表示常规、“0”表示试验新法）；Y ：病人的生存时间（“0”表示生存时间段，即生存时间小于200天；“1”表示生存时间长，即生存时间大于或等于200天）
执行Analyze －Regression －Bianry Logistic 命令
（1）建立P{Y=0}对X1~X5的Logistic 回归模型，X1~X5对P{Y=0}的综合影响十分显著？那些变量是主要的影响因素，显著性水平如何？计算各病人的生存时间小于200天的概率估计值。
（2）取10.0,05.0==D E αα，将enter 进入方式改为：Forward:LR 来选取自变量，结
果如何？所选模型与（1）中模型的似然比统计量的观测值变化如何？利用所选模型计算各病人生存时间小于200天的概率估计值，与（1）中的相应结果比较，差异如何？针对本题数据评估合理性。
实验四主成分分析和因子分析Analyze－Data Reduction－Factor命令
实验五（1）最短距离法；
（2）最长距离法；
（3）类平均距离法
Analyze菜单选Classify中的Hierarchical Cluster...项等。