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1、作用自相关（ACF）是指序列与其自身经过某些阶数滞后形成的序列之间存在某种程度的相关性，而偏自相关函数（PACF）是在其他序列给定情况下的两序列条件相关性的度量函数。一般来说（偏）自相关用于时间序列分析AR、MA的p、q进行定阶。2、输入输出描述输入：１个序列数据定量变量输出：pacf/acf图，用于AR、MA的p、q进行定阶3、学习网站SPSSPRO-免费专业的在线数据分析平台4、案例示例案例：基于5年每月商品的销售量，预测某商品的未来五个月的销售量。5、案例数据

1、作用差分，本质上就是下一个数值减去上一个数值，主要是消除一些波动使数据趋于平稳，非平稳序列可通过差分变换转化为平稳序列。2、输入输出描述输入：１个时间序列数据定量变量输出：经过指定阶数差分后的序列图3、学习网站SPSSPRO-免费专业的在线数据分析平台4、案例示例案例：基于某杂志1995-2019年的印刷量数据，对其分别进行一阶差分和二阶差分。5、案例数据差分分析案例数据6、案例操作Step1：新建分析；Step2：上传数据；Step3：选择对应数

1、作用岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。2、输入输出描述输入：自变量X至少一项或以上的定量变量或二分类定类变量，因变量Y要求为定量变量（若为定类变量，请使用逻辑回归）。输出：模型检验优度的结果，自变量对因变量的线性关系等等。3、学习网站SPSSPRO-免费专业的在线数据分析平台4、案例示例案例

1、作用对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。2、输入输出描述输入：特征序列为至少两项或以上的定量变量，母序列（关联对象）为1项定量变量。输出：反应考核指标与母序列的关

1、作用秩和比（RSR）指将效益型指标从小到大排序进行排名、成本型指标从大到小排序进行排名，再计算秩和比，最后统计回归、分档排序。通过秩转换，获得无量纲统计量RSR，以RSR值对评价对象的优劣直接排序或分档排序，从而对评价对象做出综合评价。2、输入输出描述输入：至少两项或以上的定量变量。输出：反应考核指标在量化评价中的综合得分与分档3、案例示例案例：对某省10个地区的孕妇保健工作的三个指标进行综合评价4、案例数据秩和比综合评价法(RSR)案例数据5、案例操作Ste

1、作用因子分析是基于降维的思想，在尽可能不损失或者少损失原始数据信息的情况下，将错综复杂的众多变量聚合成少数几个独立的公共因子，这几个公共因子可以反映原来众多变量的主要信息，在减少变量个数的同时，又反映了变量之间的内在联系。通常因子分析有三种作用：一是用于因子降维，二是计算因子权重，三是计算加权计算因子汇总综合得分。2、输入输出描述输入：2个或两个以上的定量变量（假设为N个变量）。输出：最低可降维成1维（一个变量，一般用于综合评价），最多可降维成N个变量（一般用于数据脱敏），同时可以获取降维后

1、作用主成分分析将多个有一定相关性的指标进行线性组合，以最少的维度解释原数据中尽可能多的信息为目标进行降维，降维后的各变量间彼此线性无关，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，且越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱，与因子分析不同的是，因子分析是利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的关系，它不是对原始变量的重新组合。2、输入输出描述输入：2个或两个以上的定量变量（假设为N个变量）输出：最低可降维成1维（一个变量，一般用于综合评价），最多可降维成N个变量（一般用于数据