SPSS 应用教程与实践

本教程提供了MATLAB语言的基础知识和实用应用指南，适合初学者入门和提升技能。

北京大学出品的SPSS教程，提供实用讲解。

在SPSS统计分析中，变量名称和标签是区分和识别不同变量的重要标识。变量名必须符合特定规则，如长度不超过64个字符，不区分大小写，以字母、中文或特殊符号（@、$、#）开头，且不能包含特定符号和空格。标签则是对变量的描述，帮助用户理解其含义。本教程详细介绍了如何合理命名变量和添加标签，以优化数据分析过程。

探索数据挖掘技术在企业实际工作中的应用和领域。

无放回抽样是从总体中选取元素后不再放回，而放回抽样则允许元素被多次选取。抽样分布表示所有可能样本统计量的概率分布。点估计量是对总体参数的单一估计值。标准误差是点估计量的标准差。中心极限定理指出样本容量大时，样本均值近似服从正态分布。区间估计提供了总体参数估计的范围，以确保参数值在内。抽样误差是无偏估计与总体值之间的绝对差值。置信水平是区间估计的置信度。t分布适用于总体标准差未知时对总体均值进行区间估计，其自由度为样本容量减一。

MongoDB 的入门教程笔记，内容挺实在的，适合你刚接触 NoSQL 数据库时翻一翻。嗯，整体结构清晰，关键概念解释得比较透，像文档模型、集合、索引这些，都有具体例子，没啥废话，直接上干货。 MongoDB 的基本命令写得比较细，比如db.collection.find()、insertOne这些常用操作都配了使用场景。平时写 Demo 或者小项目，按这个思路来用，也不会踩坑。 笔记还顺手提了一些 MongoDB 的性能优化建议，比如怎么建索引才高效，什么时候该考虑嵌套文档，讲得还挺接地气的。不是那种照搬官方文档的写法，感觉更像一个老手在旁边给你指路。 如果你正好在搞 Node.js + M

这份文档涵盖了数据挖掘领域中多数方法的SPSS实现步骤，并对SPSS的原理和应用技巧进行了详细阐述。

SPSS作为一款统计分析工具，以其理论严谨、内容丰富而著称。它包含数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图和文字处理等功能，几乎囊括了所有需要的工具。以SPSS for Windows 6.0为基础，结合医学领域的实例，详细介绍其具体使用方法。

非参数方法的实战派教材《非参数统计：方法与应用》，适合想跳出传统参数统计套路的人看看。里面不少例子都跟日常消费行为有关，比如怎么用非参数方法收入跟消费之间的关系，讲得挺接地气的。作者还用SPSS做演示，思路清晰，动手起来也不费劲。 SPSS 操作部分挺细致的，不只是告诉你用哪个按钮，还会背后的统计逻辑。适合平时数据做得多但对建模有点抗拒的你，试试看换个角度数据问题。 如果你平时做居民消费结构、用户行为建模这类工作，会发现参数方法限制不少。比如收入数据有偏、分布不规则啥的，这时候非参数方法就显得蛮有用。 想深入一点的，可以看看这篇 《小麦区域试验中的非参数统计应用》，农业领域也能用非参数方法搞定