全国主要城市降水量指数的SPSS分析
09081132 张欣
案例中使用的SPSS方法 1、 描述性分析
描述性分析主要是对数据进行基础性描述，主要用于描述变量的基本特征。spss中的描述性分析过程可以生成相关的描述性计量。如：均值，方差，标准差，全局，峰度和偏度等，同时描述性分析过程还将原始数据转换成Z分值并作为变量储存，通过这些描述性统计量，我们可以对变量变化的综合特征进行全面的了解。 2、 非参数检验
非参数检验就是主要的方法之一。非参数检验是相对于参数检验而言的，非参数检验由于一般不涉及总体参数而针对总体的某些一般性假设而得名，又称分布自由检验。非参数检验在统计分析和实际工作中具有广泛的应用。非参数检验不需要对总体分布情况进行严格限定的统计判断方法，这类检验方法的假设前提比参数检验要少得多并且容易满足。 3指数平滑分析
指数平滑是在移动平均模型基础上发展起来的一种时间序列分析预测法。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。指数平均模型的思想是对过去值和当前值进行加权平均、以及对当前的权数进行调整以抵消统计数值的摇摆影响，得到平滑的时间序列。指数平滑法不舍弃过去的数据，但是对过去的数据给予逐渐减弱的影响程度（权重）。
数据另附
SPSS操作步骤
1、 各主要城市降水量的描述性横向比较操作步骤 step01 打开数据文件，进入spss statistics数据编辑器窗口，然后在菜单栏中依次选择“分析”/“描述统计”/“描述”命令，打开“描述”对话框。 Step02将“北京”、“天津”、“石家庄”……等选入变量列表。
Step03单击“选项”按钮进入“描述：选项”对话框，选中“最大值”、“最小值”、“平均数”、“标准差”、“峰度”和“偏度”，然后单击继续“按钮，返回“描述性”对话框。 STEP04单击“确定”按钮，输出显示结果。
2、 各主要城市降水量的分布状况是否具有一致性的检验操作步骤
STEP01打开数据文件，在菜单栏中依次选择“分析”/“非参数检验”/“K个独立样本”命令，打开“多个独立样本检验”对话框。
STEP02从源变量列表中选择“降水量”变量，单击按钮使之进入检验变量列表；选择“城市”变量，单击按钮使之进入分组变量列表；单击“定义范围”按钮，弹出“多独立样本”：定义组“对话框，输入组标记值的取值范围。
STEP03单击“选项“按钮，打开“多独立样本检验：选项”对话框，勾选“描述性”、“四分位数”复选项，单击“继续”。 Step03单击“确定”，输出检验结果。
3、 代表性城市降水量预测的指数平滑操作
step01打开数据文件，进入SPSS STATISTICS数据编辑窗口，在菜单栏中选择“数据”/“定义日期”命令，打开“定义日期”对话框，在“个案为”列表框中选择“年份、月份”，然后在“第一个个案为”选项组中的“日”文本框中输入数据开始的具体日为1，然后单击“确定”，完成时间变量的定义。
STEP02在菜单栏中选择“分析”/“预测”/“创建模型”命令，打开“时间序列建模器”对话框，将“全年降水指数”变量选入“因变量”列表中，在“方法”下拉列表框中选择“指数平滑模型”
STEP03单击“条件”按钮，打开“时间序列建模器：指数平滑条件”对话框，选中“简单非季节性”，单击“继续”按钮，保存设置。
STEP04单击“统计量”选项卡，选择“参数估计”复选框，然后单击“继续”按钮，保存设置。
STEP05单击“确定”按钮，便可以得到指数平滑模型建模的结果。
结果判读
1、 各主要城市降水指数的描述性横向比较
如图给出了描述性分析的主要结果。从该图可以得到各个变量的个数、最大值、最小值等统计量。 从描述性统计结果我们可以看出，乌鲁木齐、银川、兰州等中西部城市降水量较少，海口，广州等南方城市降水量较多，中部城市降水较为稳定平均。
描述
描述统计量 北京 天津 石家庄 太原 呼和浩特 沈阳 长春 哈尔滨 上海 南京 杭州 合肥 福州 南昌 济南 郑州 武汉 长沙 广州 海口 重庆 成都 贵阳 昆明 拉萨 西安 兰州 西宁 银川 乌鲁木齐 有效的 N （列表状态） N 统计量 10 11 11 8 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 12 11 9 11 11 12 9 12 7 极小值 统计量 2.60 1.50 1.20 6.60 1.60 11.60 7.10 4.60 5.00 7.60 25.50 8.00 10.80 19.60 1.50 .20 14.60 31.00 2.10 7.50 13.40 .30 6.30 3.40 .10 .70 .20 .40 .60 5.10 极大值 统计量 177.80 124.70 155.30 124.80 125.60 356.90 276.30 184.70 202.00 343.20 300.40 340.50 326.20 501.00 421.80 389.70 389.70 323.10 584.50 1212.90 197.10 291.90 189.90 215.40 142.70 150.10 47.00 99.00 67.80 46.80 均值 统计量 52.2500 32.3091 39.3545 46.5500 42.6818 86.3833 73.1917 49.2750 94.0750 108.2000 144.0083 109.7333 133.7083 184.2583 74.6273 78.2333 111.4917 135.5333 196.1333 203.7583 87.0583 78.0717 84.1667 79.0091 39.9778 47.9364 17.4545 33.7500 22.9222 23.5333 标准差 统计量 52.84128 36.54412 51.20628 44.63365 42.21521 95.61631 89.92030 52.81434 55.70288 98.03284 85.81690 94.13148 101.42371 152.06408 124.22315 108.04130 101.60965 92.02425 205.33769 337.95235 62.30226 99.39020 62.93488 69.14673 49.70736 45.66408 17.35312 34.48606 22.10977 12.22444 统计量 偏度 标准误 .687 .661 .661 .752 .661 .637 .637 .637 .637 .637 .637 .637 .637 .637 .661 .637 .637 .637 .637 .637 .637 .637 .637 .661 .717 .661 .661 .637 .717 .637 统计量 峰度 标准误 1.334 1.279 1.279 1.481 1.279 1.232 1.232 1.232 1.232 1.232 1.232 1.232 1.232 1.232 1.279 1.232 1.232 1.232 1.232 1.232 1.232 1.232 1.232 1.279 1.400 1.279 1.279 1.232 1.400 1.232 1.665 1.774 1.596 1.128 .888 2.358 1.526 1.868 .488 1.287 .299 1.291 .970 1.071 2.589 2.506 1.980 .896 1.034 2.849 .687 1.348 .283 .895 1.299 1.328 .704 .578 1.051 .161 3.015 3.656 1.521 -.239 -.331 6.250 1.142 3.363 .116 1.778 -.588 2.308 .217 .113 7.141 7.013 5.183 .189 -.059 8.585 -.798 .690 -1.341 -.355 .895 1.347 -.768 -.994 .653 -.549
2、 各主要城市降水指数年内的分布状况是否具有一致性的检验 如图给出了两个变量的“样本数”、“均值”、“标准差”、“极小值”、“极大值”等描述性统计量，从描述性统计量表中，我们对全国的降水状况可以有一个全局的认识。
如图给出了Kruskal-Wallis H检验相关的检验统计量。从表中可以看出，P值为0.000，小于显著水平。故拒绝原假设，认为29个城市的降水量存在显著差异。
NPar 检验
描述性统计量 降水指数 城市 N 327 327 均值 86.5103 15.02 标准差 114.87492 8.212 极小值 .10 1 极大值 1212.90 29 第 25 个 18.7000 8.00 百分位 第 50 个（中值） 49.8000 15.00 第 75 个 122.8000 22.00
Kruskal-Wallis 检验
秩 降水指数 城市 1 N 10 秩均值 142.10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 总数 11 11 8 11 12 12 12 12 12 12 12 12 10 12 12 12 12 12 12 12 11 11 9 11 11 12 9 12 327 103.23 111.91 132.44 124.09 181.13 132.63 205.54 198.21 244.00 202.33 225.25 243.92 125.65 147.88 204.17 234.67 216.50 205.46 194.08 142.83 180.59 177.86 107.89 135.14 70.82 104.29 88.28 99.25