分析信息管理专业调研调查

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1、分析信息管理专业调研调查分析信息管理专业调研调查导读：专业班级学生姓名学号日期2015年1月8日SPSS实习作业报告身高,cmStem-and-LeafPlotfory2=1-男FrequencyStemLeaf10.0010.000013333420.0010.555556667888889999999.0011.0001122346.0011.6678994.0江苏大学京江学院课程设计课程名称专业班级学生姓名学号日期2015年1月8日SPSS实习作业报告身高,cmStem-and-LeafPlotfory2=1-男FrequencyStemLeaf10.0010.00001

2、3333420.0010.555556667888889999999.0011.0001122346.0011.6678994.0012.00001.00Extremes(>=125)StemStem-and-LeafPlotfory2=2-女FrequencyStemLeaf2.009.996.0010.00222419.0010.55566777889999999999.0011.0002223347.0011.55567893.0012.002Stempgsales均值标准差NsalesPearson相关性显著性（双侧）N相关系数Kendall的tau_bmpg相关

3、系数Sig.（双侧）Nsales相关系数Sig.（双侧）NSpearman的rhompg相关系数Sig.（双侧）Nsales相关系数Sig.（双侧）Nmpgsales参数估计值95%置信区间参数ABC估计标准误下限上限参数估计值的相关性ABCABC案例处理汇总未加权的案例选定案例包括在分析中缺失案例总计未选定的案例总计aN百分比a.如果权重有效，请参见分类表以获得案例总数。分类表a,b已观测步骤0PreviouslydefaultedNoYes总计百分比a.模型中包括常量。b.切割值为.500No已预测PreviouslydefaultedYes百分比校正不在方程中的变量步骤0

4、变量ageemployaddressinedebtinccreddebtothdebt总统计量得分dfSig.模型系数的综合检验步骤1步骤块模型卡方dfSig.方程中的变量组统计量有效的N（列表状态）Type1流动比率总资产周转率资产净利率总资产增长率未加权的已加权的分类处理摘要已处理的已排除的缺失或越界组代码至少一个缺失判别变量用于输出中组的先验概率用于分析的案例Type12合计先验未加权的已加权的模型汇总指定增长方法因变量自变量CHAID分组学生就业得分,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,生源质量得分验证最大树深度父节点中的最小个

5、案子节点中的最小个案结果自变量已包括节点数终端节点数深度学术得分,师资得分,社会资源得分无风险估计增长方法:CHAID因变量列表:分组标准误差分类已预测已观测教学性研究性正确百分比公因子方差人均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初始提取提取方法：主成份分析。成份矩阵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提取方法:主成份。a.已提取了2个成份。成份成份得分系数矩阵人均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成份成份得分协方差矩阵成份提取方法:主成份。旋转法:具有Kaiser标准化的正

6、交旋转法。构成得分。聚类成员案例号567891011121314151617受试者sub1sub1sub1sub1sub1sub1sub1sub1sub2sub2sub2sub2sub2sub2sub2sub2sub3聚类距离181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556sub3sub3sub3sub3sub3sub3sub3sub4sub4sub4sub4sub4sub4sub4sub4sub5sub5sub5sub5sub5sub5sub5sub5sub6sun6s

7、ub6sub6sub6sub6sub6sub6sub7sub7sub7sub7sub7sub7sub7sub7每个聚类中的案例数聚类567有效缺失模型描述模型ID出口总额模型_1模型类型ARIMA(1,1,1)(0,0,0)年限表中位数生存时间一阶控制部门承保部中位数时间理赔部人事部理财部