信息管理专业调研调查汇总

江苏大学京江学院 课课 程程 设设 计计 课程名称课程名称 SPSS 课程设计课程设计 专业班级专业班级 信息信息 1301 学生姓名学生姓名 胡鹏辉胡鹏辉 学学 号号 日期 2015 年 1 月 8 日 SPSS 实习作业报告实习作业报告 第一题第一题 案例处理摘要案例处理摘要 案例 有效的缺失合计 N 百分比 N 百分比 N 百分比 MATH PHSY80100 0 0 0 80100 0 MATH MATH PHSYPHSY 交叉制表交叉制表 计数 PHSY 123456 合计 182000010 2422300029 30101130024 400562114 50001102 MATH 60001001 合计 123419113180 第二题第二题 第三题第三题 身高身高 cm cm Stem and LeafStem and Leaf PlotPlot forfor y2 y2 1 1 男男 FrequencyFrequency StemStem LeafLeaf 10 0010 00 1010 20 0020 00 1010 9 009 00 1111 6 006 00 1111 4 004 00 1212 00000000 1 001 00 ExtremesExtremes 125 125 StemStem width width 10 010 0 EachEach leaf leaf 1 1 case s case s 身高身高 cm cm Stem and LeafStem and Leaf PlotPlot forfor y2 y2 2 2 女女 FrequencyFrequency StemStem LeafLeaf 2 002 00 9 9 9999 6 006 00 1010 19 0019 00 1010 9 009 00 1111 7 007 00 1111 3 003 00 1212 002002 StemStem width width 10 010 0 EachEach leaf leaf 1 1 case s case s 第四题第四题 案例处理摘要案例处理摘要 案例 已包含已排除总计 N 百分比 N 百分比 N 百分比 每小时薪水 工作经验 年 57896 3 223 7 600100 0 报告报告 每小时薪水 工作经验 年 均值 N 标准差 小于等于5 17 9088903 83747 6 1018 51601463 61313 11 1519 63191653 88628 16 2020 57151133 76894 21 3521 1796594 14743 大于等于36 19 742556 59941 总计 19 42445783 97317 第五题第五题 成对样本统计量成对样本统计量 均值 N 标准差均值的标准误 x1614 200010119 6446637 83496 对 1 x2586 90001099 3125831 40540 成对样本检验成对样本检验 成对差分 差分的 95 置信区间 均值标准差均值的标准误下限上限 tdf Sig 双侧 对 1 x1 x227 3000025 824418 166398 8263345 773673 3439 009 第六题第六题 描述性统计量描述性统计量 均值标准差 N mpg23 844 283154 sales52 9980868 157 相关性相关性 mpgsales Pearson 相关性 1 017 显著性 双侧 837 mpg N154154 sales Pearson 相关性 0171 显著性 双侧 837 N154157 相关系数相关系数 mpgsales 相关系数 1 000 096 Sig 双侧 087 mpg N154154 相关系数 0961 000 Sig 双侧 087 Kendall 的 tau b sales N154157 相关系数 1 000 134 Sig 双侧 098 mpg N154154 相关系数 1341 000 Sig 双侧 098 Spearman 的 rho sales N154157 第七题第七题 迭代历史记录迭代历史记录b b 参数 迭代数a残差平方和 ABC 1 085 25010 500 300 700 1 132 9778 090 300 700 2 032 9778 090 300 700 导数是通过数字计算的 a 主迭代数在小数左侧显示 次迭代数在小数右侧显示 b 由于连续参数估计值之间的相对减少量最多为 PCON 1 00E 008 因此在 3 模型评估和 2 导数评估之后 系统停止 运行 参数估计值参数估计值 95 置信区间 参数估计标准误下限上限 A8 090 7816 17810 002 B 300 000 300 300 C 700 000 700 700 参数估计值的相关性参数估计值的相关性 ABC A1 000 B C ANOVAANOVAa a 源平方和 df 均方 回归 589 0333196 344 残差 32 97765 496 未更正的总计 622 0109 已更正的总计 32 9778 因变量 Products a R 方 1 残差平方和 已更正的平方和 第八题第八题 案例处理汇总案例处理汇总 未加权的案例a N 百分比 包括在分析中 70082 4 缺失案例 15017 6 选定案例 总计 850100 0 未选定的案例 0 0 总计 850100 0 a 如果权重有效 请参见分类表以获得案例总数 分类表分类表a b a b 已预测 Previously defaulted 已观测 NoYes 百分比校正 No5170100 0Previously defaulted Yes1830 0 步骤 0 总计百分比 73 9 a 模型中包括常量 b 切割值为 500 方程中的变量方程中的变量 BS E WalsdfSig Exp B 步骤 0常量 1 039 086145 7821 000 354 不在方程中的变量不在方程中的变量 得分 dfSig age13 2651 000 employ56 0541 000 address18 9311 000 income3 5261 060 debtinc106 2381 000 creddebt41 9281 000 变量 othdebt14 8631 000 步骤 0 总统计量 201 2717 000 模型系数的综合检验模型系数的综合检验 卡方 dfSig 步骤 252 1567 000 块 252 1567 000 步骤 1 模型 252 1567 000 HosmerHosmer 和和 LemeshowLemeshow 检验的随机性表检验的随机性表 Previously defaulted No Previously defaulted Yes 已观测期望值已观测期望值总计 17069 7500 25070 26968 80911 19170 36366 91173 08970 46563 93156 06970 56459 956610 04470 65454 6861615 31470 74948 0422121 95870 83740 7093329 29170 93530 5763539 42470 步骤 1 101113 6295956 37170 方程中的变量方程中的变量 BS E WalsdfSig Exp B age 034 0173 7761 0521 034 步骤 1a employ 265 03268 6121 000 767 address 104 02320 0941 000 901 income 008 008 8641 352 992 debtinc 065 0314 5411 0331 067 creddebt 628 11430 5121 0001 874 othdebt 070 078 8181 3661 073 常量 1 378 5725 8101 016 252 a 在步骤 1 中输入的变量 age employ address income debtinc creddebt othdebt 相关矩阵相关矩阵 Constantage employ address income debtinc creddebtothdebt Constant1 000 744 040 250 410 552 327 412 age 7441 000 307 510 106 017 099 006 employ 040 3071 000 262 062 180 424 283 address 250 510 2621 000 007 008 176 059 income 410 106 062 0071 000 703 652 670 debtinc 552 017 180 008 7031 000 578 760 creddebt 327 099 424 176 652 5781 000 358 步骤 1 othdebt 412 006 283 059 670 760 3581 000 第九题第九题 ANOVAANOVA Score on training exam 平方和 df 均方 F 显著性 组间 2525 69121262 84612 048 000 组内 5974 72457104 820 总数 8500 41559 多重比较多重比较 因变量 Score on training exam 95 置信区间 I Sales training group J Sales training group 均值差 I J 标准误显著性下限上限 2 9 98789 3 23759 003 16 4711 3 50471 3 15 69947 3 23759 000 22 1826 9 2163 19 98789 3 23759 0033 504716 47112 3 5 711583 23759 083 12 1947 7716 115 69947 3 23759 0009 216322 1826 LSD 3 25 711583 23759 083 771612 1947 2 9 98789 3 84079 040 19 6053 37051 3 15 69947 3 17733 000 23 8792 7 5198 19 98789 3 84079 040 370519 60532 3 5 711582 56883 102 12 2771 8539 115 69947 3 17733 0007 519823 8792 Tamhane 3 25 711582 56883 102 853912 2771 均值差的显著性水平为 0 05 ScoreScore onon trainingtraining examexam alpha 0 05 的子集 Sales training groupN12 12063 5798 22073 5677 32079 2792 Duncana 显著性 1 000 083 将显示同类子集中的组均值 a 将使用调和均值样本大小 20 000 第十题第十题 第十一题第十一题 组统计量组统计量 有效的 N 列表状态 Type 未加权的已加权的 流动比率 1919 000 总资产周转率 1919 000 资产净利率 1919 000 1 总资产增长率 1919 000 2 流动比率 1919 000 总资产周转率 1919 000 资产净利率 1919 000 总资产增长率 1919 000 流动比率 3838 000 总资产周转率 3838 000 资产净利率 3838 000 合计 总资产增长率 3838 000 分类处理摘要分类处理摘要 已处理的 38 缺失或越界组代码 0 已排除的 至少一个缺失判别变量 0 用于输出中 38 组的先验概率组的先验概率 用于分析的案例 Type 先验未加权的已加权的 1 5001919 000 2 5001919 000 合计 1 0003838 000 分类结果分类结果a a 预测组成员 Type12 合计 116319 计数 251419 184 215 8100 0 初始 226 373 7100 0 a 已对初始分组案例中的 78 9 个进行了正确分类 第十二题第十二题 模型汇总模型汇总 指定增长方法 CHAID 因变量分组 自变量学生就业得分 师生满意度得分 师资得分 社 会资源得分 校友力量得分 学术得分 硬件条 件得分 生源质量得分 验证无 最大树深度 3 父节点中的最小个案 100 子节点中的最小个案 50 自变量已包括学术得分 师资得分 社会资源得分 节点数 13 终端节点数 8 结果 深度 2 风险风险 估计标准 误差 220 016 增长方法 CHAID 因变量列表 分组 分类分类 已预测 已观测教学性研究性正确百分比 教学性 4882994 4 研究性 1255831 7 总计百分比 87 6 12 4 78 0 分类分类 已观测 已预测 教学性研究性正确百分比 教学性 4882994 4 研究性 1255831 7 总计百分比 87 6 12 4 78 0 增长方法 CHAID 因变量列表 分组 第十三题第十三题 相关矩阵相关矩阵a a 人均GDP利用外资数量公路密度平均受教育年限乡镇工业比例 人均固定资产净 值 人均GDP 1 000 746 491 756 648 944 利用外资数量 7461 000 149 232 629 635 公路密度 491 1491 000 665 204 663 平均受教育年限 756 232 6651 000 150 883 乡镇工业比例 648 629 204 1501 000 372 相关 人均固定资产净值 944 635 663 883 3721 000 人均GDP 011 090 009 030 000 利用外资数量 011 351 274 035 033 公路密度 090 351 025 299 026 平均受教育年限 009 274 025 350 001 乡镇工业比例 030 035 299 350 162 Sig 单侧 人均固定资产净值 000 033 026 001 162 a 行列式 1 00E 005 公因子方差公因子方差 初始提取 人均GDP 1 000 991 利用外资数量 1 000 779 公路密度 1 000 847 平均受教育年限 1 000 856 乡镇工业比例 1 000 873 人均固定资产净值 1 000 984 提取方法 主成份分析 解释的总方差解释的总方差 成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入 合计方差的 累积 合计方差的 累积 合计方差的 累积 13 75862 63362 6333 75862 63362 6332 87247 87447 874 21 57126 18888 8211 57126 18888 8212 45740 94788 821 3 4507 49796 318 4 2063 42799 745 5 014 23399 978 6 001 022100 000 提取方法 主成份分析 成份矩阵成份矩阵a a 成份 12 人均GDP 985 144 利用外资数量 714 519 公路密度 608 691 平均受教育年限 819 430 乡镇工业比例 526 772 人均固定资产净值 981 149 提取方法 主成份 a 已提取了 2 个成份 成份得分系数矩阵成份得分系数矩阵 成份 12 人均GDP 144 238 利用外资数量 064 376 公路密度 405 236 平均受教育年限 342 073 乡镇工业比例 205 468 人均固定资产净值 262 093 成份得分协方差矩阵成份得分协方差矩阵 成份 12 11 000 000 2 0001 000 提取方法 主成份 旋转法 具有 Kaiser 标准化的 正交旋转法 构成得分 第十四题第十四题 初始聚类中心初始聚类中心 聚类 1234567 牛奶 1367576 咖啡 6317673 茶 6616346 苏打水 7371732 果汁 7157655 矿泉水 7547515 啤酒 7677161 葡萄酒 7554661 迭代历史记录迭代历史记录a a 聚类中心内的更改 迭代 1234567 12 1652 6822 6613 0411 1182 3652 817 2 000 896 332 928 000 610 000 3 000 514 435 000 000 000 000 4 000 000 000 000 000 000 000 a 由于聚类中心内没有改动或改动较小而达到收敛 任何中心的最大绝对坐标更改为 000 当 前迭代为 4 初始中心间的最小距离为 7 280 聚类成员聚类成员 案例号受试者聚类距离 1sub1 12 165 2sub1 34 253 3sub1 32 844 4sub1 43 621 5sub1 74 703 6sub1 62 407 7sub1 73 853 8sub1 73 019 9sub2 12 947 10sub2 35 527 11sub2 54 093 12sub2 43 432 13sub2 64 922 14sub2 63 637 15sub2 53 041 16sub2 43 180 17sub3 11 090 18sub3 33 764 19sub3 34 078 20sub3 43 801 21sub3 24 938 22sub3 62 286 23sub3 53 122 24sub3 44 014 25sub4 23 840 26sub4 74 827 27sub4 32 323 28sub4 23 792 29sub4 22 300 30sub4 23 440 31sub4 72 455 32sub4 73 320 33sub5 22 508 34sub5 35 160 35sub5 33 575 36sub5 74 267 37sub5 22 260 38sub5 24 474 39sub5 72 817 40sub5 72 768 41sub6 12 385 42sun6 32 803 43sub6 34 499 44sub6 64 401 45sub6 23 780 46sub6 63 153 47sub6 51 118 48sub6 43 432 49sub7 34 667 50sub7 33 723 51sub7 33 127 52sub7 24 673 53sub7 23 414 54sub7 62 378 55sub7 73 334 56sub7 73 375 最终聚类中心最终聚类中心 聚类 1234567 牛奶 1357567 咖啡 6526664 茶 6426345 苏打水 7453744 果汁 6255644 矿泉水 6346626 啤酒 5666262 葡萄酒 7663651 最终聚类中心间的距离最终聚类中心间的距离 聚类 1234567 16 8877 5767 7606 4378 1589 169 26 8875 9856 7277 3394 2717 712 37 5765 9857 8366 7026 0707 704 47 7606 7277 8367 1265 5685 089 56 4377 3396 7027 1266 7335 974 68 1584 2716 0705 5686 7337 296 79 1697 7127 7045 0895 9747 296 每个聚类中的案例数每个聚类中的案例数 14 000 211 000 313 000 46 000 54 000 67 000 聚类 711 000 有效 56 000 缺失 000 第十五题第十五题 模型描述模型描述 模型类型 模型 ID出口总额模型 1 ARIMA 1 1 1 0 0 0 模型拟合模型拟合 百分位 拟合统计量均值 SE 最小值最大值 5102550759095 平稳的 R 方 244 244 244 244 244 244 244 244 244 244 R 方 862 862 862 862 862 862 862 862 862 862 RMSE2 301E9 2 301E92 301E92 301E92 301E92 301E92 301E92 301E92 301E92 301E9 MAPE12 145 12 14512 14512 14512 14512 14512 14512 14512 14512 145 MaxAPE127 620 127 620127 620127 620127 620127 620127 620127 620127 620127 620 MAE1 591E9 1 591E91 591E91 591E91 591E91 591E91 591E91 591E91 591E91 591E9 MaxAE6 874E9 6 874E96 874E96 874E96 874E96 874E96 874E96 874E96 874E96 874E9 正态化的 BIC 43 233 43 23343 23343 23343 23343 23343 23343 23343 23343 233 模型统计量模型统计量 模型拟合统计量 Ljung Box Q 18 模型预测变量数平稳的 R 方统计量 DFSig 离群值数 出口总额 模型 1 0 24483 11016 0000 预测预测 模型一月 2003二月 2003三月 2003四月 2003五月 2003六月 2003七月 2003八月 2003九月 2003十月 2003十一月 2003十二月 2003 预测 3 08E103 07E103 09E103 11E103 13E103 15E103 18E103 20E103 23E103 25E103 27E103 30E10 UCL3 53E103 57E103 60E103 64E103 67E103 71E103 75E103 78E103 82E103 85E103 89E103 92E10 出口总额 模型 1 LCL2 62E102 57E102 57E102 58E102 59E102 60E102 61E102 62E102 63E102 65E102 66E102 67E10 对于每个模型 预测都在请求的预测时间段范围内的最后一个非缺失值之后开始 在所有预测值的非缺失值都可用的最后一个时间段或请求预测时间段的结束日期 以较早者为准 结束 第十六题第十六题 年限表年限表 一阶控制期初时间期初记入数期内退出数历险数期间终结数终结比例生存比例 期末的累积生存 比例 期末的累积生存 比例的标准误概率密度 概率密度的标准 误风险率风险率的标准误 026642245 00031 13 87 87 02 013 002 01 00 1019317184 50038 21 79 69 03 018 003 02 00 2013810133 00025 19 81 56 03 013 002 02 00 301031098 00034 35 65 37 04 020 003 04 01 4059457 00022 39 61 23 03 014 003 05 01 5033033 00021 64 36 08 02 014 003 09 02 6012012 00011 92 08 01 01 008 002 17 03 承保部 70101 00011 00