二维正态随机变量缺失值分析：SPSS案例

本资源涉及到的是《快速Python书》第三版中关于二维正态随机变量的实例分析，具体讨论了2000个观测值，这些观测值是由两个相关系数为-0.4的正态随机变量组成，分别是w1和w2。w1的边缘分布具有均值0.2和标准差0.2，而w2的边缘分布则是均值0.3和标准差0.1。在实验中，对w1随机删除3%的数据，对w2随机删除5%，随后进行了缺失值分析。 在统计软件SPSS 19.0的背景下，这部分内容旨在展示如何在实际数据分析中应用该软件，特别是在处理缺失值和理解随机变量间关系时。SPSS以其易用性、强大的分析功能、丰富的图表选项和数据转换能力而被广泛使用，特别适合社会科学领域的统计分析。对于SPSS 19.0的具体要求，包括硬件（如处理器速度、内存、硬盘空间和图形适配器）和软件环境（如操作系统版本和Adobe Reader），都有详细列出，以确保软件的顺利运行。 安装和卸载SPSS 19.0的过程也详述在文本中，包括从光盘启动安装、选择安装路径、输入用户信息和序列号，以及如何通过控制面板进行软件卸载。这部分内容对于初次接触SPSS的新手或者需要更新安装的用户来说非常实用。 这个资源的核心知识点在于Python编程中的数据处理实践，以及如何利用SPSS 19.0进行二维随机变量的数据分析，包括处理缺失值和理解变量间的相关性。同时，它也强调了SPSS软件在统计分析中的重要角色和安装与管理的步骤。