文章 本文主要探讨了SPSS线性回归模型的稳健性。简要概述了全文内容。接着，从六个方面详细阐述了SPSS线性回归模型的稳健性。这六个方面分别是：异常值的处理、离群值的处理、多重共线性的处理、异方差性的处理、自变量的选择和模型的诊断。对全文进行总结归纳，强调了SPSS线性回归模型的稳健性在实际应用中的重要性。 1. 异常值的处理 异常值是指与其他观测值明显不同的极端值。在SPSS中，可以通过离群值检验来识别和处理异常值。离群值检验可以基于标准化残差或学生化残差来进行。一旦发现异常值，可以选择删除

【简介】 数据分析是现代企业决策的重要基础，而数据聚类分析是其中的重要方法之一。SPSS作为一款常用的数据分析软件，其聚类分析功能也备受青睐。本文将介绍基于SPSS的数据聚类分析方法研究与应用，帮助读者更好地理解和应用聚类分析技术。 【小标题1：聚类分析的基本概念】 聚类分析是一种无监督学习方法，它通过对数据进行分类，将相似的数据归为一类。聚类分析的基本概念包括距离度量、聚类算法和聚类结果的评价。本部分将详细介绍聚类分析的基本概念，帮助读者对聚类分析有更深入的理解。 【小标题2：SPSS聚类分