CA.FOR经典统计分析代码

这本488页的经典多元统计分析书籍是国内现有的完整版，适合所有对多元统计分析感兴趣的朋友们。

经典统计代码的老朋友 ACTA.FOR，虽然看着有点年代感，但用起来还挺顺手的。代码结构清晰，变量命名也直白，跑起来没什么废话，数据直接走GT.DAT文件，格式简单粗暴，基本上你看一眼就知道怎么。

SourceCounter 是一款功能强大的代码统计分析工具，专为开发者设计。它支持数十种代码格式，能快速准确地分析代码文件，提取行数、大小、注释等信息，并可导出为 CSV 和 HTML 文件，极大简化代码统计工作。

在软件开发中，代码行数（Lines of Code, LOC）常被用于评估项目规模、工作量和成本。\"代码行数统计分析工具\"是一款专注于此任务的实用工具，能够帮助开发者统计不同编程语言的代码行数，从而辅助项目管理和成本估算。虽然代码行数不能完全反映代码质量和复杂性，但在预算估计中提供了一个快速参考。该工具支持多种语言的统计，包括C、C++、Java、Python、JavaScript等，通过排除空行、注释和嵌套结构来确保结果准确性。\"下载说明.htm\"可能包含工具下载链接和使用指南，帮助用户获取和安装工具。\"SourceCounter\"是该工具的执行程序，用户可以通过它执行代码行数统

在图2中展示了ArcMap-ArcInfo9.3软件的界面。

浙江大学张彩伢教授的多元统计课件，讲得真是蛮透彻的。逻辑清晰，例子也接地气，适合刚入门或者想深入理解多变量的同学。课件里头像多元回归、主成分、判别这些经典方法都讲到了，重点也突出，配合图表理解起来还挺轻松。 多元线性回归的推导过程不啰嗦，公式写得明白，代码实现也有提示。像Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε这种模型公式，估计你早就见过，不过这里配上了实际案例，立马就清晰多了。 共线性问题在项目里经常碰到，比如几个特征变量高度相关，结果导致模型结果飘忽不定。课件里讲了怎么用岭回归、主成分这些办法来规避，嗯，还挺实用的。 再比如主成分（PCA），多人一听就觉得

Excel 提供『分析工具库』，提供一系列统计分析工具，简化复杂统计分析。用户只需输入数据和参数，工具将执行统计宏函数，并在输出表中显示结果，某些工具还可生成图表。此外，Excel 还提供统计、财务和工程工作表函数，其中部分统计函数为内置函数，其他函数需安装『分析工具库』后才能使用。

这篇指南提供统计分析的基本知识，涵盖概念和应用。初学者可以通过它了解该领域的入门知识。

使用Excel进行数据统计和分析