气候变化对塞内加尔降雨时间序列的统计分析

通过对1951-2002年锦州地区气候资料的统计分析，发现近50年来锦州地区的气候变化明显，对农业生产产生了多方面的影响，既有利也有不利之处。

费歇尔判别法的核心思想是通过将多维数据投影至特定方向，以尽可能地区分不同总体。这种投影利用方差分析构建一个或多个超平面，以最大化组间差异并最小化组内差异。判别函数通过将待分类样本映射至这些超平面，计算出判别函数值y1、y2和y，然后通过加权平均值y0进行分类决策。

统计里最常碰到的几个方法，像是t 检验、相关、回归，再到稍微进阶一点的时间序列，其实用SPSS搞定挺方便的。你只要数据格式没问题，菜单点一圈基本就出结果，连图表也能自动生成，省事多了。比如你想比较两组人的满意度差异，直接用独立样本 t 检验就好，SPSS 菜单里点“”→“比较均值”就能找到。像对比前后测试成绩，配对 t 检验就更合适。相关和回归也挺实用。你想看销售额跟广告投放有没有关系？相关系数一查就知道有没有“牵手”。想进一步预测？直接上线回归模型就完事了。SPSS 里操作也不麻烦，点几下菜单就能跑出一堆结果指标。时间序列更偏预测，比如每月用户数的趋势。用 SPSS 自带的“预测”工具，新手

V1.0 统计示例 2 的压缩包里，是一份蛮实用的持仓数据案例。主要围绕 2020 年前四季度，基金对某只股票的持仓变化，信息全，适合练手或做实战。用 Python 搞数据清洗、趋势、画图，全流程都能走一遍。像read_csv()、groupby()、plot()这些操作都能用上，挺适合有点基础、想进阶的朋友。你要是搞金融方向的数据，这类数据还挺有参考价值的，顺便还能练时间序列那一块。

本项目分析1750年以来的气候变化趋势，探讨气候变化与纬度、季节性等因素之间的关系。具体问题包括全球变暖的真实性、温度升高的全球范围影响、气候变化与海拔高度的关系、季节性与气候趋势的关联以及高低趋势与气候变化的关系。数据处理和分析工具包括MySQL、Matlab和R，用于数据清理、绘图和地图展示。

方开泰是统计领域的权威。多元统计分析在数据研究中扮演着重要角色。

石家河文化是长江中游地区早期文明演化过程中的关键时期，但对其确切年代和环境影响的研究尚有争议。本研究选取了石家河文化代表性遗址——谭家岭遗址，通过美国NSF-Arizona AMS实验室对其剖面进行AMS14C年龄测定，结合相对年代数据，确定了石家河文化的绝对年代约在4800~4100 cal.a BP。此外，利用地球化学元素分析及主成分分析等统计方法，探讨了该遗址的环境特征与人类文明的相互关系。

主要用来进行数据的统计分析，首先进行数据聚类，然后进行趋势面分析。

利用统计分析方法对数据进行探索、描述和推断。