spss数据分析大作业

### SPSS 数据分析大作业示例教程

#### 使用SPSS进行Kruskal-Wallis检验
对于非参数数据集，可以采用Kruskal-Wallis秩和检验来比较三个或更多独立样本之间的差异。此方法适用于不满足正态分布假设的数据。

kruskal.test(weight ~ group, data=PlantGrowth)  # 进行Kruskal-Wallis检验 [^1]

上述R代码展示了如何利用`kruskal.test()`函数执行Kruskal-Wallis检验，其中`weight`代表因变量而`group`则是自变量分类标签；该命令会返回统计显著性的p值以及其他相关信息。

#### 差分法模型应用于时间序列预测
当处理具有趋势的时间序列数据时，差分法是一种有效的方法用于消除趋势成分并使序列平稳化。通过构建线性回归方程，能够对未来数值做出合理估计。

% MATLAB代码片段展示了一种基于历史销量记录建立的简单线性回归预测模型
clear;
clc;
y0 = [11 16 25 ... ]; % 原始观测值向量
y = y0(9:20);
x = [y0(5:16), y0(1:12), ones(12,1)];
z = x \ y;           % 计算系数矩阵Z [^2]

这里给出的是MATLAB环境下实现的一个例子，它读取了一系列月度销售额作为输入，并计算得到两个斜率项以及截距项组成的解向量`z`。

#### Python内置模块辅助数据分析流程
Python拥有丰富的标准库支持各种类型的科学运算任务，在开展复杂的数据挖掘项目之前了解这些工具是非常有帮助的。除了基础数学功能外还包括文件I/O操作、网络请求发送等功能强大的第三方扩展包可供选用。

> 注意：虽然提到Python内建模组的数量众多，但对于特定领域如机器学习或者深度神经网络而言，则更推荐安装专门设计的专业级框架比如Scikit-Learn或是TensorFlow等 [^3]。