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用SPSS做相关性分析的入门操作步骤1、线性回归（自变量连续变量，因变量连续变量）（1）步骤：分析-回归-线性（2）数据处理：i对变量取lg：对连续变量取lg再做回归，用于检验非线性相关关系。ii均值中心化：先求均值：数据-分类汇总-把变量放到“汇总变量-变量摘要”里。再进行均值中心化：转换-变量计算-“变量-均值”-得出中心化的新变量。仪礼注疏2、 比较均值“独立样本T检验”（自变量分类变量，因

一、可重复单因素随机区组试验设计8个小麦品种的产比试验，采用随机区组设计，3次重复，计产面积25平米，产量结果如下，进行方差分析和多重比较。表1 小麦品比试验产量结果（公斤）品种区组产量1110.92110.83111.1419.15111.86110.17110819.3129.12212.33212.54210.75213.96210.67211.58210.41312.223143310.5

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均值不等式的拓广及其应用均值不等式（Mean Inequality）是初等数学中经典的一道定理，它有三种形式：算术平均数大于等于几何平均数、平方算术平均数大于等于平均数的平方、调和平均数小于等于算术平均数。而随着数学的发展，人们发现均值不等式的应用范围不仅仅局限于初等数学，还能在更高级的数学领域中起到不可替代的作用。因此，本文将从不同的角度介绍均值不等式的拓广及其应用。一、初等数学中的均值不等式n

数据特征的测度统计数据经过整理和显示后，我们对数据分布的类型和特点就有了一个大致的了解，但这种了解只是表面上的，还缺少代表性的数量特征值准确地描述出统计数据的分布。为进一步掌握数据分布的特征和规律，进行更深入的分析，还需要到反映数据分布特征的各个代表值。对统计数据分布的特征，我们可以从三个方面进行测度和描述：一是分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；二是分布的离散程度，反映各数据

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