① 如何用spss做上證的波動率
波動率很簡單，計算起來，主要是對波動率進行進一步的分析
② 如何用SPSS做趨勢面分析
1、首先打開SPSS版本23.0軟體，找到想要進行編輯處理的數據，這里以葯物對身高的影響做顯著性分析。
③ 用spss分析股票，如何把一隻股票前n個交易日的開盤價和收盤價導入spss
有兩種方法：
（1）把數據存成文檔文件，然後用spss的文本向導打開。
具體操作如下圖：
④ spss高手請進
可以做的
內容蠻多的
一般做一階自相關即可
⑤ SPSS-數據分析之時間序列分析
當數據與時間息息相關，常具有周期性的變化規律，此時，時間序列分析是一個很好的發現分析及預測其發展變化的統計方法，接下來簡要分享統計分析軟體SPSS中時間序列分析的操作。
問：什麼是時間序列？
答：時間序列是時間間隔不變的情況下收集的不同時間點數據集合。
問：那時間序列分析又是什麼？
答：時間序列分析是通過研究歷史數據的發展變化規律來預測事物的未來發展的統計學方法。公司營業額、銷售額，人口數量，股票等方面的變化預測皆可通過此統計方法。
SPSS中的操作
首先，對數據進行 預處理：
1.查看數據是否有缺失，若有，不便後續處理，則需進行替換缺失值。
轉換→替換缺失值→選擇新變數→輸入新變數名稱、選擇替換缺失值方法。
2.定義日期
數據→定義日期和時間
3.平穩性檢驗（平穩性指的是期望不變，方差恆定，協方差不隨時間改變）
檢驗方法：時序圖檢驗、自相關圖檢驗等。可通過創建時間序列實現數據的平穩化
轉換→創建時間序列
結果（例：運行中位數——跨度為1，則等於原數據）
數據預處理後對數據進行分析研究——序列圖、譜分析、自相關等。
1.序列圖：分析→時間序列預測→序列圖→根據需要選擇變數、時間軸標簽等。
結果（例）：可觀察數據的大致波動情況。
2.譜分析：分析→時間序列預測→譜分析→根據需要選擇變數、圖表。
結果（例）
對於周期變化的數據，主要用於偵測系統隱含的周期或者節律行為；
對於非周期的數據，主要用於揭示系統演化過程的自相關特徵。
3.自相關：分析→時間序列預測→自相關→選擇變數及其他。
結果：
解讀：直條高低代表自相關系數的大小，橫軸1-16代表自相關的階數，上下線之間是不具有統計學意義的，偏自相關是去除自相關系數的關聯性傳遞性之後，用偏自相關系數考察剩餘的相關性是否還存在。
關於SPSS時間序列分析的簡要介紹就結束啦！
END
文 | FM
⑥ spss做股指周期分析，通過時間序列那個arima模型怎麼做
數據你必須有的
時間序列可以做的
我替別人做這類的數據分析蠻多的
⑦ 寫論文 急求分析方法 用spss或eviws軟體分析 求高手告訴我該用那種分析方法就行了 謝謝~
分析的方法有很多，回歸可以同時看到這幾個影響因素的影響大小。具體還要看你的數據質量和數據量
⑧ 想要一個用SPSS軟體分析的典型相關分析的實例，有具體的解釋
實例內容
道瓊斯工業平均指數（DJIA）和標准普爾指數500（S&P 500）都被用做股市全面動態的測度。DJIA是基於30種股票的價格動態；S&P
500是由500種股票組成的指數。有人說S&P 500是股票市場功能的一種更好的測度，因為它基於更多的股票。表7-2顯示了DJIA和S&P 500在1997年10周內的收盤價。請計算它們之間的樣本相關系數。不僅如此，樣本相關系數告訴我們DJIA和S&P 500之間的關系是怎樣的？
表給出了道瓊斯工業平均指數和標准普爾指數在同一時間點的數值。由於這些數值都是連續型變數，同時根據兩個股票指數的散點圖，可見它們呈顯著的線性相關，因此可以採用Pearson相關系數來測度它們之間的相關性。但為了比較，我們也計算了這兩組變數的Kendall和Spearman相關系數。