誤差理論資料處理分析
常見的統計軟體有sas,spss,minitab,excel等。這些統計軟體的功能大同小異，各有所側重。其中的sas和spss是目前在大型企業，各類院校及科研機構中較為流行的兩種統計軟體。
特別是spss，其介面友好，功能強大，易學，易用，包含了幾乎全部尖端的統計方法，具備完善的資料定義，操作管理和開放的資料介面以及靈活美觀的統計圖表製作。作為專業的統計軟體，spss感覺比excel更豐富，也更準確。
以下是我運用一組資料，然後運用spss軟體分析後的圖表
表1從表1中分析，抗拉強度的極小值為67.89，極大值為80.36，均值標準誤差為0.
86948，標準差為3,47793，方差為12.096。屈服強度的極小值為47.
14，極大值為57.30，均值標準誤差為0.71705，標準差為2.
86821，方差為8.227。
表2從表2中分析，回歸平方和為176.469，自由度為1，均值方差,176.469，顯著性為497.
056，殘差平方和為4.970，自由度為14，均值方差為0.355。
表3從表3從分析，常數量b為12.514，非標準化係數的標準誤差為2.719，t值為4.
602。標準係數使用版為0.986，t值為22.
自變數的b值為1.196，非標準化係數的標準誤差為0.054，295。
表4圖1
圖2從散點圖可以看出，抗拉強度y與屈服強度x大致呈線性關係。人們假設y與x之間的內在關係是一條直線，這些點與直線的偏離是實驗過程中其他一些隨機因素的影響而引起的。
心得體會
在學習spss中必須學會的是「資料組織方式和資料測度」，這個對於那些學習資訊的人容易理解，對文科出身的人不容易理解。但是這個問題對於初學者很重要。在實際使用spss時，就得按部就班地按照先定義變數，測排程，在錄入（匯入資料），再分析。
分析並不是整個流程。
在大二快結束的學習過程中參加了spss的課程學習，儘管我只是大略地學習，泛泛地接觸這門課程，但是對這門課的興趣很濃。參與這次實踐的經歷深刻改變了我對這門課的認識。我越發感到我需要這門課程，我必須掌握這門統計技術，分析方法。
這就是社會的需求，學校的標準，也是個人發展得需要。
雖然只有幾周的學習時間，但我已經對該課程有了更多的了解，十分感謝黃璟老師講解的這門課，提供了這個平台。理論加實踐，為不同基礎的學生提供了好的學習環境。我認為開設很有必要，應當成為重點。
現實生活中的資料多不勝數，但要得到有用的資料並不容易，這就要應用資料分析的方法確定資料的屬性，再用清理工具（清洗、整合、轉換、消減）進行篩選轉化為有用的資訊，再用spss深入分析，得出規律。
對資料的分析是以統計學為基礎的，統計學提供了一套完整的科學方**，統計軟體則是實現的手段，統計分析軟體具有很多有點。它功能全面，系統地整合了多種成熟的統計分析方法；有完善的資料定義、操作和管理功能；方便地生成各種統計圖形和統計**；使用方式簡單，有完備的聯機幫助功能；軟體開放性好，能方便地和其他軟體進行資料交換。我們接觸最多的統計軟體是excel 和spss。
在統計學中應用excel,在資料分析中則主要是spss，它具有很好的人機介面和完善的輸出結果。
這門課程中我們學了另外一種資料分析方法就是聚類分析。它與「物以類聚，人以群分」是同樣的道理。多元統計分析方法就是對樣品或指標進行量化分類的問題，它們討論的物件是大量的樣品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性來進行合理的分類，沒有任何模式可供參考或依循，即是在沒有先驗知識的情況下進行的。
我們學習了q型聚類法、r型聚類法以及系統聚類法。q型聚類分析樣品間的聚類，用距離來測度親疏程度。 r型聚類分析變數間的聚類，用相似係數來測度親疏程度。
常用的q聚類法有閔氏距離和馬氏距離，只是我們必須掌握的。具體的計算方法有最短距離法、最長距離法、重心法、離差平方和連線法等等。在最後一節課老師講了貝葉斯理論，根據先驗概率和實驗事件得出後驗概率，從而得出更為可信的概率。
最後，這門課程就學完了，學到了很，還有很多不懂。本課程需要很好的統計和概率論的基礎，要不，很難聽懂或者簡直聽不懂。同時，老師很少強求我們及時做作業，以至於我們知識掌握不牢固，前學後忘現象嚴重。
有時候覺得老師講得過深，我們根本無法接受。希望老師以後講授本課程時把難度降低一點，多給學生練習的機會。我希望在考試之前把學懂的知識鞏固，把不懂得盡量弄懂，但願以後在工作中能輕鬆運用。
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