① 如何用spss做上证的波动率
波动率很简单，计算起来，主要是对波动率进行进一步的分析
② 如何用SPSS做趋势面分析
1、首先打开SPSS版本23.0软件，找到想要进行编辑处理的数据，这里以药物对身高的影响做显着性分析。
③ 用spss分析股票，如何把一只股票前n个交易日的开盘价和收盘价导入spss
有两种方法：
（1）把数据存成文档文件，然后用spss的文本向导打开。
具体操作如下图：
④ spss高手请进
可以做的
内容蛮多的
一般做一阶自相关即可
⑤ SPSS-数据分析之时间序列分析
当数据与时间息息相关，常具有周期性的变化规律，此时，时间序列分析是一个很好的发现分析及预测其发展变化的统计方法，接下来简要分享统计分析软件SPSS中时间序列分析的操作。
问：什么是时间序列？
答：时间序列是时间间隔不变的情况下收集的不同时间点数据集合。
问：那时间序列分析又是什么？
答：时间序列分析是通过研究历史数据的发展变化规律来预测事物的未来发展的统计学方法。公司营业额、销售额，人口数量，股票等方面的变化预测皆可通过此统计方法。
SPSS中的操作
首先，对数据进行 预处理：
1.查看数据是否有缺失，若有，不便后续处理，则需进行替换缺失值。
转换→替换缺失值→选择新变量→输入新变量名称、选择替换缺失值方法。
2.定义日期
数据→定义日期和时间
3.平稳性检验（平稳性指的是期望不变，方差恒定，协方差不随时间改变）
检验方法：时序图检验、自相关图检验等。可通过创建时间序列实现数据的平稳化
转换→创建时间序列
结果（例：运行中位数——跨度为1，则等于原数据）
数据预处理后对数据进行分析研究——序列图、谱分析、自相关等。
1.序列图：分析→时间序列预测→序列图→根据需要选择变量、时间轴标签等。
结果（例）：可观察数据的大致波动情况。
2.谱分析：分析→时间序列预测→谱分析→根据需要选择变量、图表。
结果（例）
对于周期变化的数据，主要用于侦测系统隐含的周期或者节律行为；
对于非周期的数据，主要用于揭示系统演化过程的自相关特征。
3.自相关：分析→时间序列预测→自相关→选择变量及其他。
结果：
解读：直条高低代表自相关系数的大小，横轴1-16代表自相关的阶数，上下线之间是不具有统计学意义的，偏自相关是去除自相关系数的关联性传递性之后，用偏自相关系数考察剩余的相关性是否还存在。
关于SPSS时间序列分析的简要介绍就结束啦！
END
文 | FM
⑥ spss做股指周期分析，通过时间序列那个arima模型怎么做
数据你必须有的
时间序列可以做的
我替别人做这类的数据分析蛮多的
⑦ 写论文 急求分析方法 用spss或eviws软件分析 求高手告诉我该用那种分析方法就行了 谢谢~
分析的方法有很多，回归可以同时看到这几个影响因素的影响大小。具体还要看你的数据质量和数据量
⑧ 想要一个用SPSS软件分析的典型相关分析的实例，有具体的解释
实例内容
道琼斯工业平均指数（DJIA）和标准普尔指数500（S&P 500）都被用做股市全面动态的测度。DJIA是基于30种股票的价格动态；S&P
500是由500种股票组成的指数。有人说S&P 500是股票市场功能的一种更好的测度，因为它基于更多的股票。表7-2显示了DJIA和S&P 500在1997年10周内的收盘价。请计算它们之间的样本相关系数。不仅如此，样本相关系数告诉我们DJIA和S&P 500之间的关系是怎样的？
表给出了道琼斯工业平均指数和标准普尔指数在同一时间点的数值。由于这些数值都是连续型变量，同时根据两个股票指数的散点图，可见它们呈显着的线性相关，因此可以采用Pearson相关系数来测度它们之间的相关性。但为了比较，我们也计算了这两组变量的Kendall和Spearman相关系数。