交叉分析方法

❶ 交叉列表分析法什麼時候用

交叉列表分析法是指同時將兩個或兩個以上有一定聯系的變數及其變數值按照一定的順序交叉排列在一張統計表內，使各變數值成為不同變數的結點，從中分析變數之間的相關關系，進而得出科學結論的一種數據分析技術。
移動平均法（moving average method）是根據時間序列，逐項推移，依次計算包含一定項數的序時平均數，以此進行預測的方法。移動平均法包括一次移動平均法、加權移動平均法和二次移動平均法。
移動平均法是用一組最近的實際數據值來預測未來一期或幾期內公司產品的需求量、公司產能等的一種常用方法。移動平均法適用於近期預測。當產品需求既不快速增長也不快速下降，且不存在季節性因素時，移動平均法能有效地消除預測中的隨機波動，是非常有用的。移動平均法根據預測時使用的各元素的權重不同，可以分為：簡單移動平均和加權移動平均。
存貨的計價方法之一。是平均法下的另一種存貨計價方法。即企業存貨人庫每次均要根據庫存存貨數量和總成本計算新的平均單位成本，並以新的平均單位成本確定領用或者發出存貨的計價。
簡單的舉例來說：當一個企業購入原材料，我們以移動平均法計發出成本，是這樣算的。如果原有材料單價a元，數量b，一次購入原材料實際單價a1元，數量b1，那麼當發出原材料時，我們算發出成本的單價則為：(a*b+a1*b1)/(b1+b)。相似地，如果期間又有購入原材料，則在下次發出原材料時其發出成本是上次發出後所余的總額與現購的總額再求一次單價。這可以看作是一個移動的過程，所以叫移動平均法。
直線趨勢外推預測法，是時間序列預測中用以測定長期趨勢的一種方法。
它依據時間數列所反映出來的變動趨勢，運用數學方法配合直線以預測未來發展變化的趨勢。直線趨勢外推預測法，是把時間數列中的時間順序作為自變數，把數列中每項數值作為因變數，按某種方法，求出線性方程，數列中每項數值作為因變數，按某種方法，求出線性方程，並以此進行預測。
其配合的直線趨勢的數學方程即直線方程：Y=a+bt
式中：Y代表趨勢值，t代表時間，a、b代表待定參數。
1.分段平均數法
它是將一個時間數列分成若干段，每段計算一『個平均數作為代表值，然後連結兩段的平均數，得到趨勢直線。將趨勢直線延長下去，就可用以預測今後的發展趨勢。常用的方法是半數平均法，即將時間數列分為岡半部分，分別計算前半部分和後半部分的平均數。將平均數點分別置於各自半部分的中間那一期，聯結兩個平均數點成一直線，即為所求的趨勢直線。
利用半數平均法配合直線模型，雖然各年實際水平與趨勢值的商差總和為零，其誤差的絕對值並不是最小。這樣的直線並不是最佳的配合直線。但半數平均法比較簡便，在社會經濟現象變動比較乎穩時，所配合的趨勢直線，可以進行外推預測b
1.最小平方法
它是根據最小平方法原理，配合長期趨勢直線，進而利用趨勢直線方程，來外推預測未來趨勢的變化。其主要特徵是可使實際水平與趨勢值離差的總和等於容，而且實際水平與趨勢值離差的平方和為最小。一般認為用最小平方法所配合的趨勢直線，是最佳配合的直線。當然，對過去可能是最佳配合，但未來是否按這條趨勢線發展，達到最佳配合，則難以預料。
在應用直線趨勢外推預測時，應先根據時間數列計算以往逐年增長量，並繪出曲線圖，以觀察其變動情形。只有每年大體上以相同的數量增減時，即逐年增長量接近一個常數時，其趨勢圖近似直線時，才適於此法預測。如果繪制的歷史數據曲線圖，不近式於直線趨勢，那就要再做進一步的分析，選用其他預測方法。

❷ 交叉分析的簡介

交叉分析是一個基本的分析方法。通常用於分析兩個變數之間的關系，例如各個報紙閱讀和年齡之間的關系。實際使用中我們通常把這個概念推廣到行變數和列變數之間的關系，這樣行變數可能有多個變數組成，列變數也可能有多個變數，甚至可以只有行變數沒有列變數，或者只有列變數沒有行變數。

❸ 交叉分類法

根據樹葉分類法的分類標准，對同一事物進行多種分類的分類方法。

樹狀分類法

任何科學，為了研究，首先要對研究對象進行分類，樹狀分類法在化學中有著廣泛的應用，對我們學習化學會有很大的幫助，下面我們以物質的分類為例來加以分析。

化學研究的近千萬種物質，可以從不同角度、按不同層次對它們進行多種分類：

根據組成的成分是一種物質還是幾種物質，把物質分為純凈物和混合物；根據組成純凈物的元素是一種還是幾種，把物質分為單質和化合物；根據單質的性質把單質分為金屬和非金屬；根據化合物電離出的陽離子是否是氫離子，及是否全部是氫離子，或者陰離子是否全部是氫氧根離子，把某些化合物分為酸、鹼、鹽。

簡單分類法及其應用

分類法是學習科學知識和從事科學研究行之有效、簡單易行的方法。根據需要可以有不同的分類方法，如交叉分類法、樹狀分類法等。

以上內容參考網路-交叉分類法

❹ spss中的交叉分析法什麼意思

卡方檢驗
你的數據應該用交叉列聯表做，數據錄入格式為：建立兩個變數，變數1是組別，
正常對照組用數據1表示，病例組用數據2表示；變數2是位點，A用1表示，C用2表示，
還有一個變數3是權重，例數
數據錄入完成後，點analyze-descriptive statistics-crosstabs-把變數1選到rows里
，把變數2選到column里，然後點擊下面的statistics，打開對話框，勾選chi-squares，
然後點continue，再點ok，出來結果的第3個表就是你要的卡方檢驗，第一行第一個數是卡方值，
後面是自由度，然後是P值。

❺ 什麼是交叉分析法

交叉分析法又稱立體分析法，是在縱向分析法和橫向分析法的基礎上，從交叉、立體的角度出發，由淺入深、由低級到高級的一種分析方法。這種方法雖然復雜，但它彌補了「各自為政」分析方法所帶來的偏差。 交叉分析法的實例 比如：A公司的各項主要財務指標與B公司的各項主要財務指標橫向對比較為遜色。但如果進行縱向對比分析，發現A公司的各項財務指標是逐年上升的，而B公司的各項財務指標是停滯不前或緩慢上升的，甚至有下降的兆頭。因此，股票購買者應保持清醒頭腦，適當考慮一下是否要「改換門庭」，購買A公司的股票。 例如：A公司凈資產收益率為0.35%，營業利潤率為0.74%，每股收益為0.009(元)。 而假設B公司凈資產收益率為10%，營業利潤率為12%，每股收益為0.57(元)。這些指標反映出B公司優於A公司。但是假設A公司自己和自己比，則上述各項指標都在逐年上升，而B公司自己和自己比，則上述各項指標都在逐年下降。 編輯： 陳金康

❻ 相關分析 交叉分析 的差別

股票交叉分析是從K線純技術角度分析，基本面分析是從企業研發，技術，設備，人才到市場佔有率的分析。

1、股票交叉分析是以預測市場價格變化的未來趨勢為目的，通過分析歷史圖表對市場價格的運動進行分析的一種方法。其目的是預測短期內股價漲跌的趨勢，它是證券投資市場中非常普遍應用的一種分析方法。交叉分析是指以市場行為為研究對象，以判斷市場趨勢並跟隨趨勢的周期性變化來進行股票及一切金融衍生物交易決策的方法的總和。
2、基本面分析又稱基本分析，是以證券的內在價值為依據，著重於對影響證券價格及其走勢的各項因素的分析，以此決定投資購買何種證券及何時購買。一般所講的基本面分析是指對宏觀經濟面、公司主營業務所處行業、公司業務同行業競爭水平和公司內部管理水平包括對管理層的考察這諸多方面的分析，數據在這里充當了最大的分析依據，但往往不能以數據來做最終的投資決策，如果數據可以解決問題，那計算機早就代替人腦完成基本面分析，事實上除了數據還要包括許許多多無法以數據來衡量的東西。

❼ 怎麼用spss做交叉相關分析呢

cross correlation,交叉相關分析，或者叫互相關分析，也有叫錯位相關分析。一般為時間序列，兩列數據有時差，根據時差進行錯位移動，可找出兩列數據的最大相關系數。

步驟，我的是漢化版的spss，分析(analysis)——預測（T）——互相關圖（R），出現交叉相關性對話框——選項，選擇延遲數（這是後面數據分析的范圍）。這個數目根據你數據的周期選擇，可能剛開始可以選大點，再根據結果選小一點范圍，保證覆蓋最大相關系數，但范圍不用太大就可以了。數據選擇太大，對真實結果有影響。我第一次選整個周期，最大相關系數較小，後面選擇50，最大相關系數出現在第33（即第二列數據滯後第一列數據33位），r2=0.878,應該為真實值。

註：我也是小白，網上查了好多資料，感覺這個方法比較可靠，還請大神指點。

❽ spss交叉分析問題，，，急，，，感激

這個相當於把所有的品牌分成四大類，雙高、高低、低高、雙低
採用重新轉換生成新變數，分別設置條件
if滿意度大於8&忠誠度大於8，則生成新變數為1，賦值為雙高
if 滿意度大於8&忠誠度小於8，則生成新變數為2，賦值為高低
。。。
每個都這樣設置，然後生成一列新的變數為品牌分類變數，之後就採用頻數統計就算了

❾ 交叉分析的介紹

交叉分析法又稱立體分析法，是在縱向分析法和橫向分析法的基礎上，從交叉、立體的角度出發，由淺入深、由低級到高級的一種分析方法。這種方法雖然復雜，但它彌補了「各自為政」分析方法所帶來的偏差。