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实战之8 4 0 2
煤油产量 20 10 0 0
柴油产量 26 4 0 1
天然气产量 20 10 0 3
电力产量 30 0 .0 0 0
表 2-1 能源消耗量与产量数据缺失值分析
表 1-1 能源消耗量与产量数据缺失值分析
SPSS 提供了填充缺失值的工具，点击菜单栏“ ”-->“ ”，即可以使用软件提供的几种填充缺失
值工具，包括序列均值，临近点中值，临近点中位数等。结合本次实****数据的具体情况，我
们不使用 SPSS 软件提供的替换缺失值工具，主要是手动将缺失值用零值来代替。
描述性数据汇总
描述性数据汇总技术用来获得数据的典型性质，我们关心数据的中心趋势和离中趋势，根据
这些统计值，可以初步得到数据的噪声和离群点。中心趋势的量度值包括：均值（mean），
中位数（median），众数（mode）等。离中趋势量度包括四分位数（quartiles），方差（variance）
等。
SPSS 提供了详尽的数据描述工具，单击菜单栏的“ ”-->“ ”-->“ ”，将弹出如图 2-4 所示的对话
框，我们将所有变量都选取到，然后在选项中勾选上所希望描述的数据特征，包括均值，标
准差，方差，最大最小值等。由于本次数据的单位不尽相同，我们需要将数据标准化，同时
勾选上“将标准化得分另存为变量”。
3 / 14图 1-4 描述性数据汇总
得到如表 1-2 所示的描述性数据汇总。
N 极小值 极大值 均值 标准差 方差
能源消费总量 30 911 26164
煤炭消费量 30 332 29001
焦炭消费量 30 19 5461
原油消费量 30 0 5555
汽油消费量 30 18 771
煤油消费量 30 0 262
柴油消费量 30 27 1368
燃料油消费量 30 0 1574
天然气消费量 30 1 106
电力消费量 30 98 3004
原煤产量 30 0 58142