在Mac上进行数学建模,回归分析的好工具有哪些
你是要做统计吗?对大量数据的处理统计,spss是个很强大的统计软件,只要你将excel中的数据导入spss,然后选择你要处理的方式,软件自动帮你解决.至于lingo,是做优化的好帮手,而MATLAB虽然也具有统计处理数据的功能,但是没有spss强大,不过用来解微分方程是很合适的. 另外,如果你不会用spss,觉得学起来麻烦,那就用excel吧,其实excel的功能也是很强大的,处理数据很方便.我一般是先用excel对数据做一些初级的处理,比如排序啊,求和统计,平均数之类的,如果要做回归分析或者聚类分析等等,我就会用spss来做,这个用起来很方便.
数学建模,统计软件是装SPSS好还是SAS好?(财会类专业的…)
SPSS吧,反正我们药学统计用这个 再看看别人怎么说的.
用SPSS可以进行SEM(结构方程模型)建模吗
SPSS不能做结构方程模型分析,结构方程模型必须要专门的结构方程建模软件或者包含结构方程功能模块的统计软件才行. 通常可以做结构方程模型的软件包括Lisrel、Amos、Mplus、EQS以及R语言.最常用的就是这前三种.
关于spass软件
最优秀的统计分析软件之一。SPSS的全称是：Statistical Program for Social Sciences，即社会科学统计程序。该软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一。SPSS原是为大型计算机开发的，其版本为SPSSx.Spss是著名的综合性统计软件，SPSS软件面向行业应用人员，软件设计突出统计方法的成熟、实用、易用性、界面易操作性及与文字处理软件等的交互性上
SPSS 13版新增功能介绍
1．增强的数据管理功能
在10版以后，SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面：
1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。
2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。
3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。
2．更完善的结果报告功能
从10版起，对数据和结果的图表呈现功能一直是SPSS改进的重点。在12版中，SPSS推出了全新的常规图功能，报表功能也达到了比较完善的地步。13版将针对使用中出现的一些问题，以及用户的需求对图表功能作进一步的改善。
1）统计图：在经过一年的使用后，新的常规图操作界面已基本完善，本次的改进除使得操作更为便捷外，还突出了两个重点。首先在常规图中引入更多的交互图功能，如图组（Paneled charts），带误差线的分类图形如误差线条图和线图，三维效果的简单、堆积和分段饼图等。其次是引入几种新的图形，目前已知的有人口金字塔和点密度图两种。
2）统计表：几乎全部过程的输出都将会弃用文本，改为更美观的枢轴表。而且枢轴表的表现和易用性会得到进一步的提高，并加入了一些新的功能，如可以对统计量进行排序、在表格中合并/省略若干小类的输出等。此外，枢轴表将可以被直接导出到PowerPoint中，这些无疑都方便了用户的使用。
3．为Complex Samples模块增加统计建模功能：
Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。但当时并未提供统计建模功能。在13版中，这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。
4．新增的Classification Tree模块：
这个模块实际上就是将以前单独发行的SPSS AnswerTree软件整合进了SPSS平台。笔者几年前在自己的网站上介绍SPSS 11的新功能时，曾经很尖锐地指出SPSS目前的产品线过于分散，应当把各种功能较单一的小软件，如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等几个平台上去。看来SPSS公司也意识到了这一点，而AnswerTree就是在此背景下第一个被彻底整合的产品。
Classification Tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分，而不需要用户有太多的统计专业知识。目前在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。现在已知该模块提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三种算法，在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否会被纳入。
为了方便新老用户的使用，Tree模块在操作方式上不再使用AnswerTree中的向导方式，而是SPSS近两年开始采用的交互式选项卡对话框。但是，整个选项卡界面的内容实际上是和原先的向导基本一致的，另外，模型的结果输出仍然是AnswerTree中标准的树形图，这使得AnswerTree的老用户基本上不需要专门的学习就能够懂得如何使用该模块。
由于树结构模型的方法体系和传统的统计方法完全不同，贸然引入可能会引起读者统计方法体系的混乱。为此，本次编写的高级教程并未介绍该模块，而将在高级教程的下一个版本，以及关于市场细分问题的教材中对其加以详细介绍。
5．更好的SPSS系列产品兼容性
随着自身产品线的不断完善，SPSS公司的产品体系已经日益完整，而不同产品间的互补和兼容性也在不断加以改进。在13版中，SPSS软件已经可以和其他一些最新的产品很好的整合在一起，形成更为完整的解决方案。例如，SPSS、SPSS Data Entry和新发布的SPSS Text Analysis for Surveys一起就形成了对调查研究的完整解决方案。而新增的SPSS Classification Trees模块将使得SPSS软件本身就能够针对市场细分工作提供更为完整的方法体系。
你可以去 http://www.anxz.com/down/2233.html下载
参加数学建模，MATLAB要掌握到什么程度啊？
数学建模跟Matlab并不是确定的联系
很多人Matlab都没有用过，照样建模。只是说，Matlab是数学运用中一个相当重要的一个软件，它的运用可以大大的简化、优化数学的解答过程，而且可以使很多过程变得可视化。Matlab是一款相当好的数学建模的辅助工具，你要利用它建模的话，首先必须把里面的一些函数的格式记好（数学建模一般就是统计函数，线性分析函数，插值函数，非线性分析函数等等）
你没有掌握Matlab也一样可以做，因为Matlab最大的优势是把数据模拟出可视化的效果来了，并不是就解决了问题，他只是让问题的解决有一个相对现实的依据，但是这个依据并不一定就是正确，仅作为一种比较合理的猜测。
许多统计分析软件，程序设计软件，数值分析软件都可以作为数学建模的辅助工具，Matlab是比较好的一种，并不是唯一的。数学建模最重要的是找到一个解决问题的思路，关键还是在创新上，数学软件可以让你从一大堆的数据，参数中相对容易的找到这个思路
SPSS统计分析教程哪个版本较好(用于数学建模)
Matlab是数学建模所必需的(绘图、统计、符号运算、ANN) 优化问题建议用lingo(lindo过时了,) 统计及各种数学分析用SPSS或SAS(尤其是数据量大时) C/C (建议用VC) 前两项最好学精,另外如果要写论文建议用word mathtype visio,word也有必要系统地学一下 你这么小年纪就建模啊…佩服
如何对已给的表格做统计描述,利用什么软件最好,matlab还是spss.哪个更方便一点,数学建模大神,在线等
如果是给的表格,比如excel表格等,用matlab和spss均可. 不过,这两个的主要不同就是spss所给出的统计学方面结果更多,比如说统计检验量,置信区间等等,当然matlab给出的统计结果也不少.不过,spss给出的比matlab更多,而且结果是以表格给出的,比较友好!看起来更方便.
统计建模与R软件中mar=c(5.2,2,0,0)是什么意思
mar设置图距离四个边缘的距离
什么是软件建模?
1. 软件建模即软件分析建模,软件分析建模体现了软件设计的思想,在系统需求和系统实现之间架起了一座桥梁.软件工程师按照设计人员建立的模型,开发出符合设计目标的软件系统,而且软件的维护,改进也基于软件分析模型. 2. 随着软件工程理论研究的深入和软件技术的不断发展,软件分析建模也日益完善.尽管不同的软件分析建模平台的建模工作存在差异,但大体可以把软件分析建模分成3类,即业务建模、数据建模和应用程序建模.
什么是tobit模型?eviews能做么?
操作过程: 截面数据:Object/NewObject,并从该菜单中选择Equation选项.在出现的Equation Specification对话框输入方程. 面板数据:打开eviews,打开一个workfile,点击balanced panel,进入面板数据框,输完数据之后,在proc估计模型的时候,在方法选项里选择tobit即可.
