交叉分析方法

❶ 交叉列表分析法什么时候用

交叉列表分析法是指同时将两个或两个以上有一定联系的变量及其变量值按照一定的顺序交叉排列在一张统计表内，使各变量值成为不同变量的结点，从中分析变量之间的相关关系，进而得出科学结论的一种数据分析技术。
移动平均法（moving average method）是根据时间序列，逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，以此进行预测的方法。移动平均法包括一次移动平均法、加权移动平均法和二次移动平均法。
移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于近期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以分为：简单移动平均和加权移动平均。
存货的计价方法之一。是平均法下的另一种存货计价方法。即企业存货人库每次均要根据库存存货数量和总成本计算新的平均单位成本，并以新的平均单位成本确定领用或者发出存货的计价。
简单的举例来说：当一个企业购入原材料，我们以移动平均法计发出成本，是这样算的。如果原有材料单价a元，数量b，一次购入原材料实际单价a1元，数量b1，那么当发出原材料时，我们算发出成本的单价则为：(a*b+a1*b1)/(b1+b)。相似地，如果期间又有购入原材料，则在下次发出原材料时其发出成本是上次发出后所余的总额与现购的总额再求一次单价。这可以看作是一个移动的过程，所以叫移动平均法。
直线趋势外推预测法，是时间序列预测中用以测定长期趋势的一种方法。
它依据时间数列所反映出来的变动趋势，运用数学方法配合直线以预测未来发展变化的趋势。直线趋势外推预测法，是把时间数列中的时间顺序作为自变量，把数列中每项数值作为因变量，按某种方法，求出线性方程，数列中每项数值作为因变量，按某种方法，求出线性方程，并以此进行预测。
其配合的直线趋势的数学方程即直线方程：Y=a+bt
式中：Y代表趋势值，t代表时间，a、b代表待定参数。
1.分段平均数法
它是将一个时间数列分成若干段，每段计算一‘个平均数作为代表值，然后连结两段的平均数，得到趋势直线。将趋势直线延长下去，就可用以预测今后的发展趋势。常用的方法是半数平均法，即将时间数列分为冈半部分，分别计算前半部分和后半部分的平均数。将平均数点分别置于各自半部分的中间那一期，联结两个平均数点成一直线，即为所求的趋势直线。
利用半数平均法配合直线模型，虽然各年实际水平与趋势值的商差总和为零，其误差的绝对值并不是最小。这样的直线并不是最佳的配合直线。但半数平均法比较简便，在社会经济现象变动比较乎稳时，所配合的趋势直线，可以进行外推预测b
1.最小平方法
它是根据最小平方法原理，配合长期趋势直线，进而利用趋势直线方程，来外推预测未来趋势的变化。其主要特征是可使实际水平与趋势值离差的总和等于容，而且实际水平与趋势值离差的平方和为最小。一般认为用最小平方法所配合的趋势直线，是最佳配合的直线。当然，对过去可能是最佳配合，但未来是否按这条趋势线发展，达到最佳配合，则难以预料。
在应用直线趋势外推预测时，应先根据时间数列计算以往逐年增长量，并绘出曲线图，以观察其变动情形。只有每年大体上以相同的数量增减时，即逐年增长量接近一个常数时，其趋势图近似直线时，才适于此法预测。如果绘制的历史数据曲线图，不近式于直线趋势，那就要再做进一步的分析，选用其他预测方法。

❷ 交叉分析的简介

交叉分析是一个基本的分析方法。通常用于分析两个变量之间的关系，例如各个报纸阅读和年龄之间的关系。实际使用中我们通常把这个概念推广到行变量和列变量之间的关系，这样行变量可能有多个变量组成，列变量也可能有多个变量，甚至可以只有行变量没有列变量，或者只有列变量没有行变量。

❸ 交叉分类法

根据树叶分类法的分类标准，对同一事物进行多种分类的分类方法。

树状分类法

任何科学，为了研究，首先要对研究对象进行分类，树状分类法在化学中有着广泛的应用，对我们学习化学会有很大的帮助，下面我们以物质的分类为例来加以分析。

化学研究的近千万种物质，可以从不同角度、按不同层次对它们进行多种分类：

根据组成的成分是一种物质还是几种物质，把物质分为纯净物和混合物；根据组成纯净物的元素是一种还是几种，把物质分为单质和化合物；根据单质的性质把单质分为金属和非金属；根据化合物电离出的阳离子是否是氢离子，及是否全部是氢离子，或者阴离子是否全部是氢氧根离子，把某些化合物分为酸、碱、盐。

简单分类法及其应用

分类法是学习科学知识和从事科学研究行之有效、简单易行的方法。根据需要可以有不同的分类方法，如交叉分类法、树状分类法等。

以上内容参考网络-交叉分类法

❹ spss中的交叉分析法什么意思

卡方检验
你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别，
正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是位点，A用1表示，C用2表示，
还有一个变量3是权重，例数
数据录入完成后，点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里
，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares，
然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值，
后面是自由度，然后是P值。

❺ 什么是交叉分析法

交叉分析法又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。这种方法虽然复杂，但它弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。 交叉分析法的实例 比如：A公司的各项主要财务指标与B公司的各项主要财务指标横向对比较为逊色。但如果进行纵向对比分析，发现A公司的各项财务指标是逐年上升的，而B公司的各项财务指标是停滞不前或缓慢上升的，甚至有下降的兆头。因此，股票购买者应保持清醒头脑，适当考虑一下是否要“改换门庭”，购买A公司的股票。 例如：A公司净资产收益率为0.35%，营业利润率为0.74%，每股收益为0.009(元)。 而假设B公司净资产收益率为10%，营业利润率为12%，每股收益为0.57(元)。这些指标反映出B公司优于A公司。但是假设A公司自己和自己比，则上述各项指标都在逐年上升，而B公司自己和自己比，则上述各项指标都在逐年下降。 编辑： 陈金康

❻ 相关分析 交叉分析 的差别

股票交叉分析是从K线纯技术角度分析，基本面分析是从企业研发，技术，设备，人才到市场占有率的分析。

1、股票交叉分析是以预测市场价格变化的未来趋势为目的，通过分析历史图表对市场价格的运动进行分析的一种方法。其目的是预测短期内股价涨跌的趋势，它是证券投资市场中非常普遍应用的一种分析方法。交叉分析是指以市场行为为研究对象，以判断市场趋势并跟随趋势的周期性变化来进行股票及一切金融衍生物交易决策的方法的总和。
2、基本面分析又称基本分析，是以证券的内在价值为依据，着重于对影响证券价格及其走势的各项因素的分析，以此决定投资购买何种证券及何时购买。一般所讲的基本面分析是指对宏观经济面、公司主营业务所处行业、公司业务同行业竞争水平和公司内部管理水平包括对管理层的考察这诸多方面的分析，数据在这里充当了最大的分析依据，但往往不能以数据来做最终的投资决策，如果数据可以解决问题，那计算机早就代替人脑完成基本面分析，事实上除了数据还要包括许许多多无法以数据来衡量的东西。

❼ 怎么用spss做交叉相关分析呢

cross correlation,交叉相关分析，或者叫互相关分析，也有叫错位相关分析。一般为时间序列，两列数据有时差，根据时差进行错位移动，可找出两列数据的最大相关系数。

步骤，我的是汉化版的spss，分析(analysis)——预测（T）——互相关图（R），出现交叉相关性对话框——选项，选择延迟数（这是后面数据分析的范围）。这个数目根据你数据的周期选择，可能刚开始可以选大点，再根据结果选小一点范围，保证覆盖最大相关系数，但范围不用太大就可以了。数据选择太大，对真实结果有影响。我第一次选整个周期，最大相关系数较小，后面选择50，最大相关系数出现在第33（即第二列数据滞后第一列数据33位），r2=0.878,应该为真实值。

注：我也是小白，网上查了好多资料，感觉这个方法比较可靠，还请大神指点。

❽ spss交叉分析问题，，，急，，，感激

这个相当于把所有的品牌分成四大类，双高、高低、低高、双低
采用重新转换生成新变量，分别设置条件
if满意度大于8&忠诚度大于8，则生成新变量为1，赋值为双高
if 满意度大于8&忠诚度小于8，则生成新变量为2，赋值为高低
。。。
每个都这样设置，然后生成一列新的变量为品牌分类变量，之后就采用频数统计就算了

❾ 交叉分析的介绍

交叉分析法又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。这种方法虽然复杂，但它弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。