第一篇：管理統(tǒng)計(jì)學(xué)上機(jī)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

學(xué) 院 專 業(yè) 年級班別 姓 名 指導(dǎo)教師

管理統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

2015年12月

第3章

例3.1①實(shí)驗(yàn)題目

表3-1是8名學(xué)生4門課程的考試成績數(shù)據(jù)（單位：分）。試找出統(tǒng)計(jì)學(xué)成績等于75分的學(xué)生，英語成績最高的前三名學(xué)生，四門課程成績都大于70分的學(xué)生。

②實(shí)驗(yàn)步驟

圖3-1 統(tǒng)計(jì)學(xué)成績等于75分的學(xué)生.圖3-2 英語成績最高的前三名學(xué)生

圖3-3 四門課程成績都大于70分的學(xué)生

例3.2①實(shí)驗(yàn)題目

在某大學(xué)隨機(jī)抽取30名學(xué)生，調(diào)查他們的性別、家庭所在地、平均月生活費(fèi)支出、平均每月購買衣物支出和購買衣物時(shí)所考慮的首要因素等，得到的數(shù)據(jù)如下表。試建立一個(gè)數(shù)據(jù)透視表，在表的行變量中給出性別和買衣物首選因素，在列變量中給出學(xué)生的家庭所在地區(qū)，對平均月生活費(fèi)和月平均衣物支出進(jìn)行交叉匯總。

②實(shí)驗(yàn)步驟

圖3-4 數(shù)據(jù)透視表

例3.3①實(shí)驗(yàn)題目

為研究不同類型軟飲料的市場銷售情況，一家調(diào)查公司對隨機(jī)抽取的一家超市進(jìn)行調(diào)查。表3-3是調(diào)查員隨機(jī)觀察的50名顧客購買的飲料類型及購買者性別的記錄。生產(chǎn)頻數(shù)分布表，觀察飲料類型和顧客性別的分布狀況，并進(jìn)行描述性分析。

②實(shí)驗(yàn)步驟

圖3-5 不同類型飲料和顧客性別的頻數(shù)分布表

圖3-6 飲料類型的條形圖

圖3-7 顧客性別的條形圖

圖3-8 飲料類型和顧客性別的復(fù)式條形圖

圖3-9 不同類型飲料的帕累托圖

圖3-10 不同類型飲料構(gòu)成的餅圖

圖3-11 按性別繪制的不同類型飲料構(gòu)成的復(fù)式餅圖

例3.4①實(shí)驗(yàn)題目

表3-9是2006年北京、上海和天津地區(qū)按收入法計(jì)算的地區(qū)生產(chǎn)總值（按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算）數(shù)據(jù)。繪制環(huán)形圖比較三個(gè)地區(qū)的生產(chǎn)總值構(gòu)成。

②實(shí)驗(yàn)步驟

圖3-12 北京、shanghai、天津地區(qū)收入法下生產(chǎn)總值構(gòu)成的環(huán)形圖

例3.5①實(shí)驗(yàn)題目

在一項(xiàng)有關(guān)城市住房問題的研究中，研究人員在甲乙兩個(gè)城市各抽樣調(diào)查300戶，其中的一個(gè)問題是：“您對您家庭目前的住房狀況是否滿意？”要求回答的類別依次如下：

1、非常不滿意；

2、不滿意；

3、一般；

4、滿意；

5、非常滿意。②實(shí)驗(yàn)步驟 圖3-13 甲、乙城市家庭對住房狀況評價(jià)的頻數(shù)分布表及

甲城市家庭對住房狀況評價(jià)的累積分布圖

例3.6①實(shí)驗(yàn)題目

表3-12是某電腦公司2005年前4個(gè)月每天的銷售量數(shù)據(jù)（單位：臺(tái)）。試對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。

②實(shí)驗(yàn)步驟

圖3-14 某電腦公司銷售量的頻數(shù)分布表

（一）（二）

（三）例3.7①實(shí)驗(yàn)題目

從某大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理專業(yè)二年級學(xué)生中隨機(jī)抽取11人，對8門主要課程的考試成績進(jìn)行調(diào)查，所得結(jié)果如表3-16所示。試?yán)L制各科考試成績的比較箱圖，并分析各科考試成績的分布特征。

②實(shí)驗(yàn)步驟

圖3-15

例3.8①實(shí)驗(yàn)題目

已知1991-2003年我國城鄉(xiāng)居民家庭的人均收入數(shù)據(jù)（單位：元），如表3-17所示。試?yán)L制線圖。

②實(shí)驗(yàn)步驟

圖3-16 城鄉(xiāng)居民家庭人均收入線圖

例3.9①實(shí)驗(yàn)題目

小麥的單位面積產(chǎn)量與降雨量和溫度等有一定關(guān)系。為了解它們 之間的關(guān)系形態(tài)，收集到如下數(shù)據(jù)。試?yán)L制小麥產(chǎn)量與降雨量的散點(diǎn)圖，并分析它們之間的關(guān)系。

②實(shí)驗(yàn)步驟

圖3-17 小麥產(chǎn)量與降雨量的散點(diǎn)圖

圖3-18 小麥產(chǎn)量與降雨量和溫度的氣泡圖

例3.10①實(shí)驗(yàn)題目

2003年我國城鄉(xiāng)居民家庭平均每人各項(xiàng)生活消費(fèi)支出構(gòu)成數(shù)據(jù)如表所示。試?yán)L制雷達(dá)圖。②實(shí)驗(yàn)步驟

圖3-19 2003年城鄉(xiāng)居民家庭人均消費(fèi)支出構(gòu)成的雷達(dá)圖

第5章

例5.16①實(shí)驗(yàn)題目

用Excel計(jì)算二項(xiàng)分布概率值

②實(shí)驗(yàn)步驟

例5.18①實(shí)驗(yàn)題目

用Excel計(jì)算泊松分布概率值

②實(shí)驗(yàn)步驟 5.4.2①實(shí)驗(yàn)題目

用Excel繪制標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布概率密度函數(shù)曲線

②實(shí)驗(yàn)步驟

例5.22①實(shí)驗(yàn)題目

用Excel計(jì)算正態(tài)分布概率值

②實(shí)驗(yàn)步驟 例5.24①實(shí)驗(yàn)題目

用Excel繪制正態(tài)概率圖進(jìn)行數(shù)據(jù)正態(tài)性的評估

②實(shí)驗(yàn)步驟

第9章

例9.1①實(shí)驗(yàn)題目

用Excel計(jì)算P值

②實(shí)驗(yàn)步驟

第10章

表10-6①實(shí)驗(yàn)題目

用Excel進(jìn)行單因素方差分析

②實(shí)驗(yàn)步驟

表10-10①實(shí)驗(yàn)題目

用Excel進(jìn)行無重復(fù)雙因素方差分析

②實(shí)驗(yàn)步驟 表10-15①實(shí)驗(yàn)題目

用Excel進(jìn)行有交互作用的雙因素方差分析

②實(shí)驗(yàn)步驟

第11章

例11.7①實(shí)驗(yàn)題目

數(shù)據(jù)分析-相關(guān)系數(shù)的計(jì)算應(yīng)用

②實(shí)驗(yàn)步驟

例11.9①實(shí)驗(yàn)題目

用Excel進(jìn)行回歸分析

②實(shí)驗(yàn)步驟 例11.9①實(shí)驗(yàn)題目

用Excel進(jìn)行殘差分析

②實(shí)驗(yàn)步驟

不良貸款與貸款余額回歸的殘差圖

練習(xí)題11.1①實(shí)驗(yàn)題目

書本課后練習(xí)題11.1

②實(shí)驗(yàn)步驟（1）產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用散點(diǎn)圖：

從散點(diǎn)圖可以看出，產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用之間為正線性相關(guān)關(guān)系。（2）產(chǎn)量與生產(chǎn)費(fèi)用間的線性相關(guān)系數(shù)：R=0.920232。（3）略。

練習(xí)題11.5①實(shí)驗(yàn)題目

書本課后練習(xí)題11.5

②實(shí)驗(yàn)步驟（1）

從散點(diǎn)圖可以看出，運(yùn)送距離與運(yùn)送時(shí)間之間為正線性相關(guān)關(guān)系。

（2）運(yùn)送距離與運(yùn)送時(shí)間之前的線性相關(guān)系數(shù)R=0.948943，R>0.8，表明運(yùn)送距離與運(yùn)送時(shí)間之間有較強(qiáng)的正線性相關(guān)關(guān)系。（3）SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計(jì)Multiple R0.948943R Square0.900492Adjusted R Sq0.888054標(biāo)準(zhǔn)誤差0.480023觀測值10方差分析df回歸分析殘差總計(jì)SSMSFSignificance F116.6816216.6816272.395852.79E-0581.8433790.230422918.525Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept0.1181290.3551480.332620.74797-0.700840.937101-0.700840.937101X Variable 10.0035850.0004218.5085752.79E-050.0026130.0045570.0026130.004557 ?x。得到的回歸方程為：y?0.118129?0.003585

練習(xí)題11.7①實(shí)驗(yàn)題目

書本課后練習(xí)題11.7

②實(shí)驗(yàn)步驟（1）

從散點(diǎn)圖可以看出，航班正點(diǎn)率與顧客投訴次數(shù)之間為負(fù)線性相關(guān)關(guān)系。（2）

??430.1892?4.7x?；貧w系數(shù)表示航班正點(diǎn)率每增加1%，顧客計(jì)算得到的回歸方程為：y投訴次數(shù)平均下降4.7次。

（3）回歸系數(shù)檢驗(yàn)的P-Value=0.001108

?80?430.1892?4.7?80?54.1892（次）（4）y（5）略。

練習(xí)題11.10①實(shí)驗(yàn)題目

書本課后練習(xí)題11.10 ②實(shí)驗(yàn)步驟

??13.6254?2.3029x；判定系數(shù)R?93.74%，表明由上述結(jié)果可知：回歸方程為y回歸方程的擬合程度較高；估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差se?3.8092。

2練習(xí)題11.13①實(shí)驗(yàn)題目

書本課后練習(xí)題11.13 ②實(shí)驗(yàn)步驟

???46.2918?15.23977x 得到的線性回歸方程為：y

第12章

練習(xí)題12.4①實(shí)驗(yàn)題目

書本課后練習(xí)題12.4

②實(shí)驗(yàn)步驟

（1）

SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計(jì)Multiple R0.807807R Square0.652553Adjusted R Sq0.594645標(biāo)準(zhǔn)誤差1.215175觀測值8方差分析df回歸分析殘差總計(jì)SSMSFSignificance F116.640116.640111.268810.01528868.8599031.476651725.5Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept88.637681.58236756.015882.17E-0984.7657792.5095984.7657792.50959X Variable 11.6038650.4777813.3569050.0152880.4347772.7729520.4347772.772952 得到估計(jì)的回歸方程：

y??88.637681?1.603865x1（2）

SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計(jì)Multiple R0.958663R Square0.919036Adjusted R Sq0.88665標(biāo)準(zhǔn)誤差0.642587觀測值8方差分析df回歸分析殘差總計(jì)SSMSFSignificance F223.4354111.717728.377770.00186552.0645920.412918725.5P-value4.57E-080.0006530.009761Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%79.1843387.2758579.1843387.275851.5085613.0718061.5085613.0718060.4765992.1253790.4765992.125379 Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差t StatIntercept83.230091.57386952.88248X Variable 12.2901840.3040657.531899X Variable 21.3009890.3207024.056697得到估計(jì)的回歸方程：

y??83.230092?2.290184x1?1.300989x2

（3）（4）（5）略。練習(xí)題12.6①實(shí)驗(yàn)題目

書本課后練習(xí)題12.6

②實(shí)驗(yàn)步驟

（1）

SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計(jì)Multiple R0.947362R Square0.897496Adjusted R Sq0.878276標(biāo)準(zhǔn)誤差791.6823觀測值20方差分析df回歸分析殘差總計(jì)SSMSFSignificance F***3546.696973.88E-***760.91997831680P-value0.7990360.1310990.0013070.057088Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%-1069.021366.419-1069.021366.419-0.270631.900105-0.270631.9001050.3733051.2686540.3733051.268654-0.004580.274665-0.004580.274665 Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差t StatIntercept148.7005574.42130.25887X Variable 10.8147380.5119891.591321X Variable 20.820980.2111773.887646X Variable 30.1350410.0658632.050322得到估計(jì)的回歸方程：

y??148.700454?0.814738x1?0.820980x2?0.135041x3

（2）（3）（4）略。練習(xí)題12.9①實(shí)驗(yàn)題目

書本課后練習(xí)題12.9

②實(shí)驗(yàn)步驟

（1）

銷售價(jià)格y購進(jìn)價(jià)格x1銷售費(fèi)用x2銷售價(jià)格y1購進(jìn)價(jià)格x10.3089521銷售費(fèi)用x20.0012141（3）

1-0.85285761（2）根據(jù)（1）中結(jié)果，用購進(jìn)價(jià)格和銷售費(fèi)用來預(yù)測銷售價(jià)格無用。SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計(jì)Multiple R0.593684R Square0.35246Adjusted R Sq0.244537標(biāo)準(zhǔn)誤差69.75121觀測值15方差分析df回歸分析殘差總計(jì)SSMSFSignificance F231778.1515889.083.2658420.0737221258382.784865.2321490160.93t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差I(lǐng)ntercept375.6018339.41061.106630.290145-363.911115.114-363.911115.114X Variable 10.5378410.2104472.5557110.02520.0793170.9963650.0793170.996365X Variable 21.4571940.6677072.1823860.0496810.0023862.9120010.0023862.912001 得到估計(jì)的回歸方程：

y??375.601829?0.537841x1?1.457194x2

F檢驗(yàn)表明，y與x1、x2之間的線性關(guān)系不顯著。

t檢驗(yàn)表明，自變量x1、x2對因變量y的影響均顯著。

（4）（5）略。

（6）模型中存在多重共線性。

問題與討論

由于和書上使用的excel版本不一致，使用方法和步驟也不同。例如創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表時(shí)，就需要在網(wǎng)上搜索相應(yīng)版本的使用方法。在一張excel表里不能存在兩個(gè)數(shù)據(jù)透視表，使得數(shù)據(jù)處理不夠方便。另外在數(shù)據(jù)分組時(shí)只能手動(dòng)輸入每一個(gè)分組，比較麻煩。第5章、第9章和第10章實(shí)驗(yàn)題目較為簡單，沒有出現(xiàn)什么問題。第11章、12章練習(xí)題通過excel計(jì)算能很有效率得出答案。

第二篇：上機(jī)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

一． 題目1． 建立一個(gè)學(xué)生檔案，內(nèi)容包括學(xué)號，姓名，年齡，性別，數(shù)學(xué)，物理和英語3門功課成績。要求實(shí)現(xiàn)以下功能：1)數(shù)據(jù)輸入；2)查詢某個(gè)學(xué)生的成績；3)按平均排列輸出；4)統(tǒng)計(jì)某門課各分?jǐn)?shù)段人數(shù)；5)刪除某個(gè)學(xué)生記錄；2． 編程實(shí)現(xiàn)對二位數(shù)進(jìn)行加，減，乘運(yùn)算，每運(yùn)行一次程序做10道題，完成后給出成績（每題10分）。二． 設(shè)計(jì)思想和模塊劃分1.1．先定義所需要的條件，例如，姓名，學(xué)號，性別，三門功課的成績，平均分等。2．輸入姓名，學(xué)號，性別，年齡，三門功課的成績后，就輸出相應(yīng)的姓名，學(xué)號，性別，年齡，三門功課的成績。3．打印表頭；4．在求出平均分，并打印出平均分。5．在查找學(xué)生，并打印出學(xué)生的相關(guān)資料；并按照平均分的高低排列；6．在統(tǒng)計(jì)學(xué)生各科成績是否》=60分，如果是就是通過，否就是沒通過，最后打印出最后的結(jié)果。7．刪除學(xué)生，選中刪除的學(xué)生，如果確定要，那么該學(xué)生的一切記錄就變?yōu)?；2．1．隨機(jī)調(diào)用函數(shù)，產(chǎn)生兩個(gè)其值為10到99的隨機(jī)整數(shù)分別放在c,d中用作運(yùn)算時(shí)的運(yùn)算數(shù)。2．隨機(jī)調(diào)用函數(shù)，產(chǎn)生一個(gè)值為1到3 的隨機(jī)整數(shù)放入b中，用來選擇不同的運(yùn)算。根據(jù)b的值選擇不同的運(yùn)算。當(dāng)b=1時(shí)，去進(jìn)行c+d的運(yùn)算練習(xí)；當(dāng)b＝2 時(shí)，去進(jìn)行c-d的運(yùn)算練習(xí)；當(dāng)b=3時(shí)，去進(jìn)行c×d的運(yùn)算練習(xí)。每完成一個(gè)算題就給出是否正確的信息。3．根據(jù)答案正確與否統(tǒng)計(jì)。正確時(shí)，顯示’right’;錯(cuò)誤時(shí)，顯示’wrong’。4．步驟1.2.3.4.重復(fù)10次。5．輸出學(xué)生成績。三． 運(yùn)行結(jié)果1.Input the 1 student :num:03name:wfage:18sex:fmath:98phy:75eng:65Input the 2 student :num:06name:scage:17sex:fmath:78phy:45eng:65Input the 3 student :num:09name:ytage:17sex:mmath:69phy:75eng:501.readin 2.finds 3.del 4.tj 5.exit1-----------------------------table----num name age sex math phy eng ave------3 wf 18 f 98.0 75.0 65.0 79.3------9 yt 17 m 69.0 75.0 50.0 64.7-------6 sc 17 f 78.0 45.0 65.0 62.7-------1.readin 2.finds 3.del 4.tj 5.exit2Into number:3---num name age sex math phy eng ave---3 wf 18 f 98.0 75.0 65.0 79.3----1.readin 2.finds 3.del 4.tj 5.exit3Into number:6---num name age sex math phy eng ave---6 sc 17 f 78.0 45.0 65.0 62.6---true? Y/Ny1----------------table------------------num name age sex math phy eng ave----3 wf 18 f 98.0 75.0 65.0 79.3-----9 yt 17 m 69.0 75.0 50.0 64.7-----0 0 0 f 0.0 0.0 0.0 0.0-----1.readin 2.finds 3.del 4.tj 5.exit4 1.input the math 2.input the phy 3.input the eng 1math: pass num is :3 no pass num is :02.32+82=114right!97*15=1455right!99-58=41right!76-66=10right!58+13=71right!37+49=86right!99+52=151right!49*69=5462wrong!73-38=31wrong!86+34=120right!mark is 80四． 主要錯(cuò)誤改正方法1.在本題的編寫過程中常出現(xiàn)begin 和end 不配對，只要始它們的個(gè)數(shù)相同就可以了，就可以了。在程序中常出現(xiàn)的’unknown identifier’沒有定義的錯(cuò)誤，只要在程序前加上定義，就可以了。還有就是type mismatch’的類型不匹配，只要根據(jù)前后內(nèi)容，重新定義，就可以了。2.在本題編寫中，題目要求是兩個(gè)兩位數(shù)運(yùn)算，如果寫成c:=random(100)在運(yùn)行過程中，就會(huì)出現(xiàn)一位數(shù)運(yùn)算，只要把它寫成c:=random(90)+10，就可以了。五． 實(shí)習(xí)小結(jié)1．第一題的程序編寫比較復(fù)雜，需要較多的定義，因而在后面的程序部分，就常出現(xiàn)標(biāo)識(shí)符重復(fù)，而導(dǎo)致的類型不匹配。還有就是每個(gè)部分編好后，上下不能連接，而無法調(diào)用。2．第二題較第一題簡單，和書上的例題類似，所以，比較簡單，但從中也出現(xiàn)一些不問題。以上兩大題中出現(xiàn)的問題，要在同學(xué)的幫助下，才能完成?？偟膩碚f兩題程序比較困難六． 程序清單1.program twins;const m=3;n=3;typestudent=recordnum:integer;name:string[3];age:integer;sex:char;s:array[1..n] of real;math,eng,phy:real;ave:real;end;sarr=array[1..m] of student;ta=array [1..m] of student;f=string[6];varstu:sarr;ct:ta;k,d:integer;procedure readin(var stu:sarr);const wrong='0<=data<=100 ,again!';var j,i:integer;a:student;beginwriteln;writeln('Input ',m,' num name sex math phy eng',' of student.');for j:=1 to m dobeginwriteln;writeln('Input the ',j,' student :');with a dobeginwrite('num:');readln(num);write('name:');readln(name);write('age:');readln(age);write('sex:');readln(sex);while(sex<>'m')and(sex<>'f')dobeginwrite('sex:');readln(sex)end;for i:=1 to n do begincase i of1:begin write('math:');readln(s[i]);while(s[i]<0)or(s[i]>100)dobeginwriteln(wrong);write('math:');readln(s[i]);end;end;2:begin write('phy:');readln(s[i]);while(s[i]<0)or(s[i]>100)dobeginwriteln(wrong);write('phy:');readln(s[i]);end;end;3:begin write('eng:');readln(s[i]);while(s[i]<0)or(s[i]>100)dobeginwriteln(wrong);write('eng:');readln(s[i]);end;end;end;end;stu[j]:=a;end;writeln;end;end;procedure ave(var stu:sarr);var j,i:integer;k:real;beginfor j:=1 to m dobegink:=0;with stu[j] dobeginfor i:=1 to n do k:=k+s[i];ave:=k/nend;end;end;procedure px(var stu:sarr);var tm:ta;j,i,p:integer;beginfor j:=1 to m dobeginp:=j;for i:=j+1 to m doif stu[i].ave>stu[p].ave then p:=i;tm[1]:=stu[p];stu[p]:=stu[j];stu[j]:=tm[1];end;end;procedure head(ct:ta);var i:integer;beginwrite(' ');for i:=1 to 72 do write('-');writeln;write('',' num':4,' ','name':9,' ','age':8,' ','sex':5,' ','math':6,' ','phy':9,' ','eng':8,' ');writeln('ave':6,' ');write(' ');for i:=1 to 72 do write('-');writeln;with ct[1] dobeginwrite('',num:7,' ',name:8,' ',age:8,' ',sex:5,' ');for i:=1 to n do write(s[i]:7,' ');write(ave:10,' ');writeln;end;write(' ');for i:=1 to 72 do write('-');writeln;end;procedure find(var stu:sarr);var n,i:integer;u:boolean;beginu:=true;while u dobeginwrite('Into number:');readln(n);for i:=1 to m dobeginif stu[i].num=n then beginct[1]:=stu[i];u:=false;d:=iend;end;end;end;procedure del(var stu:sarr);var i:integer;b:char;beginhead(ct);write('true? Y/N');readln(b);if b='y' then begin write('1');with stu[d] dobeginnum:=0;name:='0';age:=0;sex:='f';for i:=1 to n do s[i]:=0;ave:=0end;endelseend;procedure tj(var stu:sarr);var w1,q1,q2,num,j:integer;h1,h2,h3:boolean;beginh1:=false;h2:=false;h3:=false;q1:=0;q2:=0;writeln(' ':30,'1.input the math 2.input the phy 3.input the eng ');readln(w1);case w1 of1:h1:=true;2:h2:=true;3:h3:=true;end;if h1 thenbeginbeginfor j:=1 to m dowith stu[j] doif stu[j].math>=60 thenq1:=q1+1elseq2:=q2+1;writeln('math:');end;if h2 thenbeginbeginfor j:=1 to m dowith stu[j] doif stu[j].phy>=60 thenq1:=q1+1elseq2:=q2+1;writeln('phy:');end;if h3 thenbeginbeginfor j:=1 to m dowith stu[j] doif stu[j].eng>=60 thenq1:=q1+1elseq2:=q2+1;writeln('eng:');end;end;end;end;writeln(' ':5,'pass num is :',q1);writeln(' ':5,'no pass num is :',q2);end;procedure head1(var stu:sarr);var j,i:integer;beginwriteln('----------------table--------------':60);writeln;write(' ');for i:=1 to 72 do write('-');writeln;write('',' num':4,' ','name':9,' ','age':8,' ','sex':5,' ','math':6,' ','phy':9,' ','eng':8,' ');writeln('ave':6,' ');write(' ');for i:=1 to 72 do write('-');writeln;for j:=1 to m do beginwith stu[j] dobeginwrite('',num:7,' ',name:8,' ',age:8,' ',sex:5,' ');for i:=1 to n do write(s[i]:7:1,' ');write(ave:10:1,' ');writeln;end;write(' ');for i:=1 to 72 do write('-');writeln;end;end;beginreadin(stu);ave(stu);k:=0;while k<>5 dobeginwriteln('1.readin 2.finds 3.del 4.tj 5.exit');read(k);readln;while(k<>1)and(k<>2)and(k<>3)and(k<>4)and(k<>5)dobeginwriteln(' mistake,please again');read(k)end;case k of1: begin px(stu);head1(stu)end;2: begin find(stu);head(ct)end;3: begin find(stu);del(stu);px(stu);head1(stu)end;4: begin tj(stu);end;5: writeln('exit!');end;end;end..2.program shadow;var a,b,c,d,e:integer;right:boolean;procedure s1;beginwriteln('right!');right:=trueend;procedure s2;beginwriteln('wrong!');right:=falseend;procedure s3(x,y:integer);var h:integer;beginwrite(x,'+',y,'=');readln(h);if h=x+y then s1else s2 end;procedure s4(x,y:integer);var h,w:integer;beginif x

第三篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

武漢工大學(xué)

管理學(xué)院

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué) 課程實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）報(bào)告專業(yè)班級：2010級工商管理01班 學(xué) 號： 指導(dǎo)老師：夏劍鋒

實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）地點(diǎn)：活動(dòng)中心 學(xué)期：2012—2013第二學(xué)期

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應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）日期：2013年4月25日

第1 次 實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）主題：統(tǒng)計(jì)軟件的運(yùn)用 實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）類別）：驗(yàn)證性 完成方式：獨(dú)立

實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）目的與要求：

1、掌握啟動(dòng)和退出統(tǒng)計(jì)軟件

2、掌握數(shù)據(jù)庫的建立

3、搜集一些數(shù)據(jù)并建立數(shù)據(jù)庫

4、進(jìn)行一些統(tǒng)計(jì)計(jì)算（函數(shù)、描述性統(tǒng)計(jì)）

5、制作統(tǒng)計(jì)圖

6、計(jì)算各種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）內(nèi)容及方法

一、基本操作

1.在EXCEL圖標(biāo)雙擊，打開工作表。

2.在“文件”菜單下，選擇“新建”，在右邊“新建工作簿”選擇“空白工作簿”。

3.單擊頁面右上角紅色關(guān)閉按鈕，關(guān)閉工作表，并退出軟件。如提醒“是否保存”則選擇保存，或者選擇取消在查看后在退出。

二、描述性統(tǒng)計(jì)

1.在數(shù)據(jù)表窗口輸入數(shù)據(jù)如下：

59 78 86 94

81 76 69

表1-1某學(xué)科成績表 78 94 49 76 89 95 83 58 76 66 81 68

78 76 93

68 63 69 78 2.單擊保存，在文件名稱中輸入“成績文件”

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3.加載數(shù)據(jù)分析工具：在“工具”下拉菜單下找到“加載宏”，單擊，選擇“數(shù)據(jù)分析工具”點(diǎn)擊確認(rèn)。

圖1-1 加載分析工具庫

4.再在工具下拉菜單下找到“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)。

圖1-2 打開數(shù)據(jù)分析

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5.單擊“數(shù)據(jù)分析”，選擇“描述性統(tǒng)計(jì)”

圖1-3開始描述性統(tǒng)計(jì)

6.數(shù)據(jù)復(fù)選框如下，單擊確定，圖1-4描述性統(tǒng)計(jì)選項(xiàng)卡

7.顯示結(jié)果如下：

平均 標(biāo)準(zhǔn)誤差 中位數(shù) 眾數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 方差 峰度 偏度

表1-2 描述性指標(biāo)顯示結(jié)果 77.91667 區(qū)域 1.972982 最小值 78 最大值 76 求和 11.83789 觀測數(shù) 140.1357 最大(1)-0.24247 最小(1)-0.19707 置信度(95.0%)

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2805 36 98 49

4.005367

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三、函數(shù)計(jì)算：

1、簡單函數(shù)運(yùn)算：

1)將鼠標(biāo)定位在單元格，進(jìn)入編寫模式，輸入函數(shù)：“=A1*A1”，點(diǎn)擊回車鍵，在哦單元格內(nèi)出現(xiàn)運(yùn)算結(jié)果。把鼠標(biāo)移到單元個(gè)右下角，直到出現(xiàn)“十字”按住鼠標(biāo)右鍵往下拉，則將運(yùn)算復(fù)制。顯示結(jié)果如下:

圖1-4 函數(shù)輸入

2)插入函數(shù)：（用函數(shù)求和）

3)單擊輸入框中的函數(shù)輸入符號，點(diǎn)擊確定（如下圖），計(jì)算書剛剛輸入成績的總和為：2805

圖1-5 插入函數(shù)選項(xiàng)卡

按照同樣的方法可以選擇其他函數(shù)形式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)運(yùn)算。

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2、制作統(tǒng)計(jì)圖：

1)直方圖：

? 在表格上輸入分組方式：

表1-3 分組方式

99

? 在工具菜單下找到數(shù)據(jù)分析，單擊，并在對話框中選擇“直方圖”，單擊“確定”

圖1-6 直方圖操作選項(xiàng)

圖1-7 直方圖復(fù)選框

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? 統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下：

表1-4 頻率分析表 分?jǐn)?shù)

99

其他

頻率 8 11 7 7 0

直方圖***989分?jǐn)?shù)99其他

圖1-8 成績分析直方圖

頻率頻率? 如果在復(fù)選框中選擇“柏拉圖”和“表格輸出”，顯示結(jié)果如下：

直方圖***99959其他接收

圖1-9 帶累計(jì)頻率的直方圖

150.00%100.00%50.00%0.00%頻率累積 %2)餅形圖：

在“插入”菜單下，選擇“圖表”，在對話框中選擇“餅形圖” 頻率第 7 頁；共 23頁

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圖1-10 餅形圖選擇框

根據(jù)向?qū)л斎霐?shù)據(jù)，分別選擇。最終統(tǒng)計(jì)圖表如下：

成績分析餅形圖90-9919%其他0-590%8%60-6922%80-8919%70-7932%0-5960-6970-7980-8990-99其他

圖1-11 成績分析餅形圖

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上機(jī)總結(jié)：

1、通過本次上機(jī)，鞏固了excel的基本操作，讓操作更加流暢。

2、進(jìn)一步了解了函數(shù)的使用，能夠熟練的掌握基本的統(tǒng)計(jì)量的運(yùn)算。

3、通過實(shí)驗(yàn)的學(xué)習(xí)和比較，進(jìn)一步加深了對統(tǒng)計(jì)量意義的學(xué)習(xí)。

實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）成績：第 9 頁；共 23頁

評閱老師： 評閱時(shí)間：

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實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）日期： 2013年5月9日 第 2 次 實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）主題：假設(shè)檢驗(yàn)與方差分析 實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）類別）：驗(yàn)證性 完成方式：獨(dú)立

實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）目的與要求：

1、建數(shù)據(jù)庫：（1）假設(shè)檢驗(yàn)（雙樣本數(shù)據(jù)）（2）方差分析：單因素方差分析和雙因素方差分析

2、掌握假設(shè)檢驗(yàn)的計(jì)算與分析

3、掌握方差分析的計(jì)算與分析

4、輸出計(jì)算結(jié)果并進(jìn)行分析

5、進(jìn)行檢驗(yàn)和決策

實(shí)驗(yàn)上機(jī)內(nèi)容及方法

一、單因素分析

1.檢驗(yàn)數(shù)據(jù)：

表2-1 三種訓(xùn)練方法下工人的日產(chǎn)量

方法1 方法2 方法3 22 18 18 27 24

人均日產(chǎn)量 18 16 21 22 11 17 15

2.將數(shù)據(jù)輸入軟件，并在“工具”菜單下選擇“數(shù)據(jù)分析”，選擇如圖，單擊“確認(rèn)”

圖2-1 分析工具選擇

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3.在數(shù)據(jù)復(fù)選框內(nèi)選擇數(shù)據(jù)如下；

圖2-2 單因素分析復(fù)選框

結(jié)果輸出：

表2-2 單因素分析結(jié)果

組 行 1 行 2 行 3 方差分析 差異源 組間 組內(nèi) 總計(jì) 觀測數(shù) 5 5 5 SS 40 192 232

求和 85 105 95 df 2 12 14

平均 17 21 19 MS 20 16

方差 17.5 15.5 15 F 1.25

P-value 0.321277

F crit 3.885294

分析：F crit=3.885294；F=1.25 因?yàn)镕=1.25＜F crit=3.885294，所以拒絕訓(xùn)練方法對日產(chǎn)量有顯著影響，即三種訓(xùn)練方法對日產(chǎn)量沒有顯著影響。

二、雙因素分析（無交互作用）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

表2-3 4個(gè)工人和3臺(tái)機(jī)器配合的日產(chǎn)量

A1 A2 A3 B1 50 63 52 B2 47 54 42

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B3 47 57 41 B4 53 58 48

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

將數(shù)據(jù)輸入軟件，并在“工具”菜單下選擇“數(shù)據(jù)分析”，選擇如圖，單擊“確認(rèn)”

圖2-3 無交互作用雙因素分析選項(xiàng)

在數(shù)據(jù)復(fù)選框內(nèi)選擇數(shù)據(jù)如下；

圖2-4 無交互作用雙因素分析復(fù)選框

分析結(jié)果輸出：

表2-4方差分析：無重復(fù)雙因素分析

SUMMARY 行 1 行 2 行 3 列 1 列 2 列 3 列 4 方差分析 觀測數(shù) 4 4 3 3 3

求和 197 232 183 165 143 145 159

平均 49.25 58 45.75 55 47.66667 48.33333

方差

8.25 14 26.91667

36.33333 65.33333

顯著性水平：1%

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應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

差異源 行 列 誤差

總計(jì) SS 318.5 114.6667 32.83333

df 2 3 6

MS F P-value F crit

159.25 29.10152 0.000816 10.92477 38.22222 6.984772 0.022015 9.779538 5.472222

466 11

MS

F

P-value

F crit 方差分析：無重復(fù)雙因素分析

方差分析 顯著性水平：5% 差異源 行 列 誤差

總計(jì) SS 318.5 114.6667 32.83333

df 2 3 6

159.25 29.10152 0.000816 5.143253 38.22222 6.984772 0.022015 4.757063 5.472222

466 11

分析：

行因素：在顯著性水平為1%的時(shí)候，F(xiàn) crit=10.92477，在顯著性水平為5%時(shí)，F(xiàn) crit=5.143253，都遠(yuǎn)小于F =29.10152。即不同牌號機(jī)器上的日產(chǎn)量有高度顯著性差別。

列因素：在顯著性水平為1%的時(shí)候，F(xiàn) crit=9.779538，在顯著性水平為5%時(shí)，F(xiàn) crit=4.757063，F(xiàn)=6.984772。因?yàn)?.757063＜6.984772＜9.779538。則不同工人的日產(chǎn)量只有顯著的差別。

三、雙因素分析（有交互作用）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

表2-5 燈泡壽命數(shù)據(jù)

因 子 B

B1 B2 B3

A1

13.2 15 16.1 17.3 18 17

因子A A2 A3

14.4 14 15.6 13.6 13.7 16.3 14.3 17.1 14.5 17.1 15.7 16.1

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應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

將數(shù)據(jù)輸入軟件，并在“工具”菜單下選擇“數(shù)據(jù)分析”，選擇如圖，單擊“確認(rèn)”

圖2-5 有交互作用雙因素分析

在數(shù)據(jù)復(fù)選框內(nèi)選擇數(shù)據(jù)如下；

圖2-6 有交互作用雙因素分析復(fù)選框

分析結(jié)果輸出：

表2-5方差分析：可重復(fù)雙因素分析

觀測數(shù) 求和平均 方差

28.2 14.1 1.62

15 0.72

27.6 13.8 0.08

85.8 14.3 0.796

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應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

觀測數(shù) 求和平均 方差

觀測數(shù) 求和平均 方差

總計(jì)

觀測數(shù) 求和平均 方差

方差分析

差異源 樣本 列 交互 內(nèi)部 總計(jì) 2 33.4 28 16.7 14 0.72 0.18 2 35 30.2 17.5 15.1 0.5 0.72 96.6 16.1 3.096 88.2 14.7 0.62 33.4 16.7 0.32 33.2 16.6 0.5 94.2 15.7 2.348 94.8 15.8 2.188

98.4 16.4 1.52

P-value

F crit

顯著性水平為5% SS 14.04 6.24 10.92 5.36 36.56

df

MS

F 7.02 11.78731 0.003063 4.256495 2 3.12 5.238806 0.030987 4.256495 4 2.73 4.583955 0.027093 3.633089 9 0.595556

方差分析

差異源 樣本 列 交互 內(nèi)部 總計(jì)

顯著性水平為：1% SS df MS 14.04 2 7.02 6.24 2 3.12 10.92 4 2.73 5.36 9 0.595556 36.56 17

F

11.78731 5.238806 4.583955

P-value 0.003063 0.030987 0.027093

F crit 8.021517 8.021517 6.422085

分析：

1、因子A（工藝方法）分析：在顯著性水平為1%的時(shí)候，F(xiàn) crit=8.021517，在顯著性水平為5%時(shí)，F(xiàn) crit=4.256495，F(xiàn) =6.24，因?yàn)?.256495＜6.24＜8.021517，則工藝方法對燈泡壽命的影響是顯著的。

2、因子B（燈絲配方）分析：在顯著性水平為1%的時(shí)候，F(xiàn) crit=8.021517，在顯著性水平為5%時(shí)，F(xiàn) crit=4.256495，F(xiàn) =11.78731，因?yàn)?.021517＜11.78731，則燈絲配方對燈泡的壽命影響是高度顯著的。

第 15 頁；共 23頁

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3、交互作用分析：在顯著性水平為1%的時(shí)候，F(xiàn) crit=6.422085，在顯著性水平為5%時(shí)，F(xiàn) crit=3.633089，F(xiàn) =4.583955，因?yàn)?.633089＜4.583955＜6.422085。則工藝和菲方之間存在交互作用。

實(shí)驗(yàn)上機(jī)總結(jié)：

1、學(xué)會(huì)如何讓運(yùn)用軟件進(jìn)行方差計(jì)算和分析；

2、通過提出假設(shè)，了解如何通過計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性判斷和檢驗(yàn)；

3、根據(jù)假設(shè)和檢驗(yàn)結(jié)果，明白如何進(jìn)行判斷。

實(shí)驗(yàn)上機(jī)成績：

評閱老師：

評閱時(shí)間：

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實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）日期：2013年5月16 第 3 次 實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）主題：回歸分析 實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）類別）：驗(yàn)證性 完成方式：獨(dú)立

實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）目的與要求：

1、搜集數(shù)據(jù)并建數(shù)據(jù)庫

2、掌握一元線性回歸的計(jì)算與分析

3、掌握多元線性回歸的計(jì)算與分析

4、輸出計(jì)算結(jié)果并進(jìn)行分析

5、進(jìn)行檢驗(yàn)和預(yù)測

實(shí)驗(yàn)上機(jī)的內(nèi)容及方法 一，一元線性回歸 數(shù)據(jù)顯示如下：

（表3-1十個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)費(fèi)用與產(chǎn)量數(shù)據(jù)）

企業(yè)編號 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 產(chǎn)量X（千克）40 42 48 55 65 79 88 100 120 140 生產(chǎn)費(fèi)用Y（千元）150 140 160 170 150 162 185 165 190 185 將數(shù)據(jù)輸入工作表，在“工具”菜單下選擇“數(shù)據(jù)分析”，然后選擇“回歸”膽機(jī)確定。在復(fù)選框中選擇如下：

（圖3-1一元回歸分析復(fù)選框）

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則顯示相關(guān)數(shù)據(jù)處理結(jié)果如下：

表3-2 回歸統(tǒng)計(jì)表

Multiple R R Square Adjusted R quare 標(biāo)準(zhǔn)誤差 觀測值

表3-3 方差分析表

0.807766 0.652486 0.609047 10.5332

回歸分析 殘差 總計(jì) df

SS MS F Significance F 1666.514 1666.514 15.02064 0.004704 8 887.586 110.9483 2554.1

表3-4 回歸分析表

Intercept X Variable 1 Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat

Lower Upper

95% 95% 134.7893 8.643234 15.59477 2.85E-07 114.8579 154.7206 0.397821 0.102646 3.875647 0.004704 0.161118 0.634525

P-value 得到散點(diǎn)圖和擬合分析圖如下：

Normal Probability Plot20010000204060Sample Percentile圖3-2 散點(diǎn)圖 Y80100

X Variable 1 Line Fit Plot***0X Variable 1圖3-3 擬合分析圖

Y預(yù)測 Y150Y

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相關(guān)分析：

1、回歸方程

由散點(diǎn)圖得知回歸方程為一元線性方程。得到回歸方程如下： Y=134.7893+0.397821X

2、顯著性分析

得到Multiple R=0.807766＞0.765（在檢驗(yàn)數(shù)為0.01時(shí)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)數(shù)）表示回歸方程顯著。

t Stat=3.875647＞2.306（α=0.05，自由度=8時(shí)t值）則統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果顯著。其存在良好的線性關(guān)系。

F=15.02064＞5.32（在α=0.05，n1=1,n2=8時(shí)F值），表示回歸結(jié)顯著。

3、相關(guān)預(yù)測

在產(chǎn)量為80千件時(shí)，平均生產(chǎn)費(fèi)用的置信區(qū)間（α=0.05）生產(chǎn)費(fèi)用預(yù)測Y0=134.7893+0.397821 *80=166.615 下界=Y0-2.306*10.5332*0.317=166.614-7.707=158.844 下界=166.614+7.707=174.321 即總體均值得95%置信區(qū)間為（158.844，174.321）

在產(chǎn)量為80千件時(shí)，生產(chǎn)費(fèi)用的置信區(qū)間（α=0.05）生產(chǎn)費(fèi)用預(yù)測Y0=134.7893+0.397821 *80=166.615 下界=Y0-2.306*10.5332*1.049=166.614-25.503=140.637 下界=166.614+25.503=191.643 即總體得95%置信區(qū)間為（140.637，191.643）

二，多元回歸 試驗(yàn)數(shù)據(jù)：

表3-5 某企業(yè)10個(gè)月的月管理費(fèi)用與工人勞動(dòng)日數(shù)和機(jī)器開工臺(tái)數(shù)的資料

管理費(fèi)用Y 工人勞動(dòng)日數(shù)X1 29 45 24 42 27 44 25 45 26 43 28 46 30 44 28 45 28 44 27 43

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應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

機(jī)器開工臺(tái)數(shù)X2 14 15 13 13 14 16 16 15 15 將數(shù)據(jù)輸入工作表，在“工具”菜單下選擇“數(shù)據(jù)分析”，然后選擇“回歸”膽機(jī)確定。在復(fù)選框中選擇如下：

圖3-4 多元回歸復(fù)選框

則顯示相關(guān)數(shù)據(jù)處理結(jié)果如下：

表3-5 回歸統(tǒng)計(jì)表

回歸統(tǒng)計(jì)

Multiple R 0.85377 R Square 0.728923 Adjusted R

0.651473

Square 標(biāo)準(zhǔn)誤差 1.070639 觀測值 10

表3-6 方差分析表

回歸分析 殘差 總計(jì) df SS MS F Significance F 2 21.57613 10.78806 9.411471 0.010371 7 8.023873 1.146268 29.6

表3-7 回歸分析表

Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat

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P-value 下限 上限

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

Intercept X Variable 1 X Variable 2

95.0% 95.0%

-13.8196 13.3233-1.03725 0.334115-45.3242 17.68497 0.56366 0.303274 1.858586 0.10543-0.15347 1.280789 1.099469 0.313139 3.511123 0.009844 0.359013 1.839926 得到散點(diǎn)圖和擬合分析圖如下：

Normal Probability Plot402000204060Sample Percentile圖3-5 散點(diǎn)圖 Y80100

X Variable 1 Line Fit Plot***X Variable 1圖3-6 擬合分析圖

Y預(yù)測 Y4647Y

相關(guān)分析：

1、回歸方程

由散點(diǎn)圖得知回歸方程為二元線性方程。得到回歸方程如下： Y=-13.8196+ 0.56366X1+ 1.099469X2

2、回歸方程檢驗(yàn)

R Square= 0.728923＞0.6516

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應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

F= 9.411471＞4.74(α=0.05，自由度=2,7時(shí)，F(xiàn)值)即：回歸方程的擬合程度很好。

3、回歸系數(shù)：

t 1= 1.858586＜2.365（α=0.05，自由度=7時(shí)，t值）t2= 3.511123＞2.365（α=0.05，自由度=7時(shí)，t值）

所以β1不顯著，β2顯著。即工人勞動(dòng)日數(shù)對管理費(fèi)用的影響并不是顯著；機(jī)器開工臺(tái)數(shù)對管理費(fèi)用影響顯著。

4、相關(guān)系數(shù)分析：

表3-8相關(guān)系數(shù)分析表

Y X1 X2

Y X1 X2

0.501517 1 0.771462 0.184094 則得到Y(jié)與X1之間的相關(guān)系數(shù)為0.501517；Y與X2之間的相關(guān)系數(shù)為0.771462，X1與X2之間的相關(guān)系數(shù)為0.184094 計(jì)算相應(yīng)的偏回歸系數(shù)Y與X1之間的偏相關(guān)系數(shù)為0.5748；Y與X2之間的相關(guān)系數(shù)為0.7987。

又t1= 0.5748*√7/√（1-0.5748*0.5748）=1.86＜2.356（α=0.05，自由度=7時(shí)，t值）

T2=0.7987*√7/√（1-0.7987*0.7987）=3.51＞2.356（α=0.05，自由度=7時(shí)，t值）

即：工人勞動(dòng)日數(shù)與管理費(fèi)用之間的偏相關(guān)系數(shù)不顯著；機(jī)器開工臺(tái)數(shù)與管理費(fèi)用之間的偏相關(guān)系數(shù)是顯著的。

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應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

實(shí)驗(yàn)上機(jī)總結(jié)：

1、學(xué)會(huì)如何讓運(yùn)用軟件進(jìn)行一元與二元方程回歸分析的計(jì)算；

2、通過提出假設(shè)，了解如何通過計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行系數(shù)顯著性判斷和檢驗(yàn)；并對方程的擬合優(yōu)度和相關(guān)性進(jìn)行判斷

3、根據(jù)回歸結(jié)果很好的預(yù)測，并在給出置信度的情況下對總體均值和個(gè)體值進(jìn)行預(yù)測。

實(shí)驗(yàn)上機(jī)成績：

評閱老師：

評閱時(shí)間：

第 23 頁；共 23頁

第四篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

姓名：

學(xué)號：

班級：

成績：

一、實(shí)驗(yàn)步驟總結(jié)

成績：

（一）數(shù)據(jù)的搜集與整理

第一種方式是輸入網(wǎng)站，第二種方式是通過網(wǎng)絡(luò)獲取二手?jǐn)?shù)據(jù)使用搜索引擎。第一步，將數(shù)據(jù)錄入到Microsoft Excel工作表中。

第二步，選中需要篩選的區(qū)域，使用“數(shù)據(jù)—篩選—自動(dòng)篩選”菜單通過每列第一個(gè)單元格右下角的下拉箭頭來選擇實(shí)現(xiàn)篩選。

（二）描述數(shù)據(jù)的圖標(biāo)方法

對數(shù)值型數(shù)據(jù)是做出頻數(shù)頻率表，我們用frequency函數(shù)來獲取頻數(shù)頻率。第一步：將數(shù)據(jù)輸入到Microsoft Excel里的單元格，在單元格輸入數(shù)據(jù)；

第二步：激活單元格，點(diǎn)擊函數(shù)調(diào)用卡片打開“插入函數(shù)”對話框，從選擇類別下拉框中選“統(tǒng)計(jì)”，在選擇函數(shù)框中選擇frequency函數(shù)；

第三步：點(diǎn)擊“插入函數(shù)”對話框確定按鈕進(jìn)入“函數(shù)參數(shù)”對話框。Data_array選中第一列項(xiàng)單元格；Bins_array選中第二列項(xiàng)單元格；

第四步：使用組合鍵“ctrl+shift+enter”得到頻數(shù)結(jié)果；

第五步：對結(jié)果進(jìn)行修飾，加入分組標(biāo)志及其值，再加入頻數(shù)的具體名稱，并且計(jì)算頻率。

2用直方圖來表示

第一步，將數(shù)據(jù)輸入到表里的單元格；

第二步，使用“工具—數(shù)據(jù)分析”菜單，打開“數(shù)據(jù)分析”對話框，選擇“直方圖”； 第三步，單擊確定按鈕，進(jìn)入“直方圖”分析工具庫對話框。

第四步，單擊確定按鈕，得到直方圖分析工具擴(kuò)展函數(shù)的返回結(jié)果。第五步，對結(jié)果進(jìn)行修飾。

（三）數(shù)值型描述度量

1、在Excel中用Average來計(jì)算平均數(shù)。直接點(diǎn)函數(shù)f（x）中的常用函數(shù)Average，然后選中區(qū)域就可以計(jì)算。還有一種方法是先激活單元格，然后輸入公式“=average（A1:E10）”

2、在Excel中使用Geomean來計(jì)算幾何平均數(shù)。用函數(shù)f（x）中的Geomean，然后選中區(qū)域計(jì)算結(jié)果。也可以激活單元格，輸入公式。

3、在Excel中使用Harmean函數(shù)計(jì)算調(diào)和平均數(shù)，同樣也是先激活單元格，然后使用函數(shù)Harmean，就可以計(jì)算出結(jié)果。也可以激活單元格，直接用公式。

（四）參數(shù)估計(jì)

1、抽樣

第一步，使用“工具-數(shù)據(jù)分析”菜單打開“數(shù)據(jù)分析”對話框，選擇抽樣。第二步，在輸入?yún)^(qū)域里選擇區(qū)域，然后點(diǎn)隨機(jī)，再選擇輸出區(qū)域，點(diǎn)確定

2、區(qū)間估計(jì)

第一步，選中單元格，并使用“插入-名稱-指定”菜單，打開“指定名稱”對話框，選擇“首行”復(fù)選框，對數(shù)據(jù)命名；

第二步，構(gòu)建函數(shù)表單框架； 第三步，輸入框架下對應(yīng)的數(shù)據(jù)和函數(shù)公式。函數(shù)表單中涉及到有樣本個(gè)數(shù)、樣本均值、總體標(biāo)準(zhǔn)差、置信水平、抽樣標(biāo)準(zhǔn)差、置信區(qū)間半徑、置信區(qū)間下限和上限等等內(nèi)容。

（五）假設(shè)檢驗(yàn)

首先構(gòu)建函數(shù)表單，然后進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。假設(shè)檢驗(yàn)中求P值要經(jīng)過五個(gè)步驟：

1、寫出原假設(shè)HO及備擇假設(shè)H1；

2、選擇顯著性系數(shù)水平α及樣本容量n；

3、確定合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及抽樣分布；

4、搜集樣本數(shù)據(jù)計(jì)算樣本統(tǒng)計(jì)值和P值；

5、給出統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的結(jié)論和經(jīng)濟(jì)管理學(xué)意義上的結(jié)論。

2、雙樣本方差分析分析工具擴(kuò)展函數(shù)來完成兩個(gè)方差的F檢驗(yàn)。

第一步，使用“工具-數(shù)據(jù)分析”菜單，打開數(shù)據(jù)分析對話框，選擇“F-檢驗(yàn)：雙樣本分析”分析工具，點(diǎn)擊確定按鈕打開

第二步，選擇區(qū)域

第三步，點(diǎn)擊確定按鈕，返回分析結(jié)果。

（六）方差分析

第一步，使用“工具-數(shù)據(jù)分析”菜單打開數(shù)據(jù)分析對話框，選擇“方差分析：單因素方差分析”分析工具，點(diǎn)擊確定按鈕打開對話框。

第二步，輸入?yún)^(qū)域點(diǎn)擊右側(cè)箭頭，選擇單元格；

第三步，點(diǎn)擊“方差分析：單因素方差分析”對話框確定按鈕，返回結(jié)果。對無重復(fù)雙因素方差分析，也要用分析工具的數(shù)據(jù)分析來完成。

第一步，使用“工具-數(shù)據(jù)分析”菜單打開數(shù)據(jù)分析對話框，選擇“方差分析：無重復(fù)雙因素方差分析”分析工具；

第二步，輸入?yún)^(qū)域點(diǎn)擊右側(cè)箭頭，選擇單元格； 第三步，點(diǎn)擊確定，返回結(jié)果。

（七）相關(guān)與回歸分析

第一步，使用“工具-數(shù)據(jù)分析”菜單打開數(shù)據(jù)分析對話框，選擇“相關(guān)系數(shù)”分析工具，點(diǎn)擊確定；

第二步，在相關(guān)系數(shù)對話框中，點(diǎn)擊輸入?yún)^(qū)域右側(cè)的箭頭，選擇單元格，數(shù)據(jù)按列錄入，所以選中分組方式中的“列”單選框；點(diǎn)擊輸出區(qū)域右側(cè)的箭頭，選擇一個(gè)下側(cè)和右側(cè)沒有數(shù)據(jù)的單元格；

第三步，點(diǎn)擊相關(guān)系數(shù)對話框中的確定按鈕返回結(jié)果。

構(gòu)建線性回歸模型Y=a+bX1和二元一次線性回歸模型Y=a+bX1+cX2.第一步，使用“工具-數(shù)據(jù)分析”菜單打開數(shù)據(jù)分析對話框，選擇“回歸”分析工具，點(diǎn)擊確定。

第二步，點(diǎn)擊“回歸”對話框的確定按鈕，返回結(jié)果。

（八）時(shí)間序列分析

第一步，激活單元格，輸入公式“=B3-B2”，回車返回想算出的逐期增長量；

第二步，再次激活輸入公式的單元格，使用拖拉權(quán)柄，點(diǎn)擊鼠標(biāo)左鍵，向下拖動(dòng)拖拉權(quán)柄至最后一個(gè)單元格，就能依次獲得逐期增長量。

累計(jì)增長量、平均增長量、環(huán)比發(fā)展速度、定基發(fā)展速度也是如此做。

季節(jié)變動(dòng)分析的第一步，計(jì)算時(shí)間序列的長期趨勢；第二步，利用乘法模型，將時(shí)間序列的觀察值除以對應(yīng)的長期趨勢值，得到季節(jié)因素引起的變動(dòng)分值；第三步，將數(shù)據(jù)匯總在同一列上；第四步，求出每一季的變動(dòng)分量值的平均值；第五步，計(jì)算季節(jié)調(diào)整系數(shù)；第六步，計(jì)算季節(jié)比率。

二、實(shí)驗(yàn)心得報(bào)告 成績：

（一）心得體會(huì)

統(tǒng)計(jì)學(xué)，在我看來無非就是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)嘛，對于我來說統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)該不是什么難題。后來學(xué)了統(tǒng)計(jì)學(xué)，才知道并不是那么簡單的事情。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的確是統(tǒng)計(jì)學(xué)中很重要的一項(xiàng)工作，但并不是登記幾個(gè)數(shù)字就了事的。我們除了記錄數(shù)據(jù)，還要對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析，從而得出有意義的結(jié)論。在上第一節(jié)實(shí)驗(yàn)課的時(shí)候，老師給我們講了怎樣進(jìn)行數(shù)據(jù)的搜集與整理，比如我們要搜集全國人口普查的調(diào)查數(shù)據(jù)，可以進(jìn)入網(wǎng)址http://004km.cn/，點(diǎn)擊其中的數(shù)據(jù)目錄，然后點(diǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)，再選人口數(shù)據(jù)就行了。

除了上述的對數(shù)據(jù)的搜集可以直接進(jìn)入網(wǎng)站以外，在實(shí)驗(yàn)課上我還得知可以用搜索引擎來得到數(shù)據(jù)。比如，我們可以使用百度網(wǎng)站，搜索四川省2010年國民經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如下圖

而直接數(shù)據(jù)的搜集可以通過三種途徑：科學(xué)實(shí)驗(yàn)、觀察研究或者直接調(diào)查。我們生活中用得最多的就是直接調(diào)查，可以通過抽樣調(diào)查來取得直接數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)的搜集對我們來說不是很難，除非我們自己去做一份調(diào)查。而對搜集來的數(shù)據(jù)我們要進(jìn)行整理，這就需要借助辦公軟件工具來幫我們了，主要是學(xué)Excel的使用，它是統(tǒng)計(jì)學(xué)中一項(xiàng)很重要的工具。

比如，已經(jīng)知道某班十四位同學(xué)的月生活費(fèi)數(shù)據(jù)：其中男生：1100、600、1000、800、700、750、850；女生：900、1000、600、500、650、950、1100，希望得到500~700，700~900，900~1100。當(dāng)我把數(shù)據(jù)搜集與整理好了以后，我們就需要描述數(shù)據(jù)。在實(shí)驗(yàn)課中，我們用Excel來對數(shù)據(jù)描述。就拿我搜集到的數(shù)據(jù)來說明這十四位學(xué)生月生活費(fèi)的情況，通過下圖就可以很直觀的看出信息。

這些都只是簡單的描述方法，在后面的幾節(jié)實(shí)驗(yàn)課中，我才覺得用Excel來進(jìn)行一系列的數(shù)值型描述、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析等等是比較難的。統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)課和上課是緊密相聯(lián)的，課上所學(xué)的知識(shí)全在實(shí)驗(yàn)課上運(yùn)用了。我的感覺是，實(shí)驗(yàn)課就是統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)的濃縮和精華，這只是我的理解。當(dāng)我們在進(jìn)行數(shù)值型描述時(shí)，我們就要記下表示集中趨勢度量的有哪些函數(shù)，表示離散程度度量的函數(shù)又有哪些？比如用Average來計(jì)算平均數(shù)，用Geomean來計(jì)算幾何平均數(shù)，用Harmean函數(shù)計(jì)算調(diào)和平均數(shù)等等。將這十四位同學(xué)的月生活費(fèi)支出情況輸入到Excel中，然后計(jì)算他們的算術(shù)平均數(shù)、幾何平均數(shù)、調(diào)和平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)等等。我們可以從這些計(jì)算出來的數(shù)據(jù)中分析結(jié)果，從而更了解大學(xué)生每月生活費(fèi)的開支情況，可以通過他們的月生活費(fèi)來推斷。

在Excel中有一項(xiàng)很重要的工具那就是“數(shù)據(jù)分析”，在后面的幾個(gè)實(shí)驗(yàn)里幾乎每個(gè)實(shí)驗(yàn)都會(huì)用到“數(shù)據(jù)分析”這個(gè)工具。對上面的這些函數(shù)我們也可以用“數(shù)據(jù)分析”來得出結(jié)果。

我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，這些分析出來的結(jié)果和我們自己用公式算出來的結(jié)果是完全一致的，那就證明了我們自己算出來的結(jié)果是沒有錯(cuò)的。使用數(shù)據(jù)分析更快捷方便，可以大大節(jié)省我們的時(shí)間。在接下來的參數(shù)估計(jì)中，我們就要記很多函數(shù)表達(dá)式，抽樣是由下至右，由左至右而且只能對一個(gè)變量進(jìn)行抽樣，并可重復(fù)抽樣的簡單隨機(jī)抽樣。對于這些過程都要用到“工具—數(shù)據(jù)分析”這項(xiàng)工具。這十四位同學(xué)的月生活費(fèi)已經(jīng)是抽樣出來的，所以我們沒有必要還從這十四位同學(xué)中再次去抽樣，那樣是沒有意義的。

而區(qū)間估計(jì)的實(shí)驗(yàn)就是要通過軟件，實(shí)現(xiàn)一定置信度水平下的置信區(qū)間反映結(jié)果。Excel沒有提供專門的分析工具庫擴(kuò)展函數(shù)來分析各種情況下的參數(shù)區(qū)間估計(jì)結(jié)果，所以我們只能使用函數(shù)或者函數(shù)表單來實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。從我所收集到的樣本數(shù)據(jù)來看，這十四位同學(xué)的月生活費(fèi)是屬于小樣本數(shù)據(jù)，這樣，我們就可以用小樣本抽樣以樣本均值推斷總體均值。從而我們就要進(jìn)行構(gòu)建函數(shù)表單。函數(shù)表單是一種利用函數(shù)和命名組合形成的可以反復(fù)使用的電子表格，也是進(jìn)行參數(shù)區(qū)間估計(jì)的主要方法。

前面的“樣本個(gè)數(shù)”這些名稱是要自己輸入的，這就是所謂的構(gòu)建函數(shù)表單的方法。構(gòu)建函數(shù)表單使我們更清晰的看到我們統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的結(jié)果是怎樣，也很容易地根據(jù)函數(shù)表單下結(jié)論。從使用“工具-數(shù)據(jù)分析”我們可以清晰的看出這十四個(gè)數(shù)據(jù)所代表的含義，從而推斷出大學(xué)生每月生活費(fèi)到底是一種什么趨勢，他們讀完大學(xué)所用的生活費(fèi)總共是多少呢等等一系列的問題。當(dāng)然，小樣本是不能很正確的說明這些情況，那就需要大樣本來說明，由于我的數(shù)據(jù)只有14個(gè)，大樣本要求的是30個(gè)以上，所以在這里就用不上大樣本來分析數(shù)據(jù)了。

那么函數(shù)表單構(gòu)建的基本思路是首先確定需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的總體參數(shù)，其次確定抽樣樣本統(tǒng)計(jì)量及其服從的分布，然后進(jìn)行假設(shè)設(shè)計(jì)。在運(yùn)行擴(kuò)展函數(shù)的時(shí)候會(huì)計(jì)算到P值，P值通常被認(rèn)為是觀察到的顯著性水平，是在給定的原假設(shè)正確的情況下，統(tǒng)計(jì)量等于或超過有樣本計(jì)算出來的統(tǒng)計(jì)量的值的概率。它是原假設(shè)能被接受的最小概率水平。如果P值大于等于α，接受原假設(shè)；如果P值小于α，則拒絕原假設(shè)。這里我們假設(shè)這十四位同學(xué)的月生活費(fèi)平均為900，則原假設(shè)就是總體均值等于900，備擇假設(shè)就是總體均值不等于900。通過構(gòu)建函數(shù)表單，然后運(yùn)用公式來計(jì)算出結(jié)果，使我們省去了自己動(dòng)手去計(jì)算的過程從而節(jié)約了我們的時(shí)間，提高了統(tǒng)計(jì)效率，而得到的分析結(jié)果也是準(zhǔn)確的，除非是自己輸入公式輸錯(cuò)了。

兩個(gè)方差的檢驗(yàn)條件是要有兩組數(shù)據(jù)，而這里我們只有一組數(shù)據(jù)，所以不能進(jìn)行兩個(gè)方差的檢驗(yàn)。應(yīng)用假設(shè)檢驗(yàn)的方法，我們可以得出關(guān)于兩個(gè)總體差異的相關(guān)結(jié)論。但有的時(shí)候我們要分析的是多個(gè)總體（三個(gè)以上的總體）之間的差異，就需要使用方差分析。同樣的，我這里的數(shù)據(jù)也是只有一組數(shù)據(jù)，所以在方差分析中，我的數(shù)據(jù)毫無意義。但是在Excel使用“方差分析：單因素方差分析”分析工具擴(kuò)展函數(shù)來完成單因素方差分析工作。最后也要使用“數(shù)據(jù)分析”來得出結(jié)果。當(dāng)我們方差分析后進(jìn)行相關(guān)與回歸分析，相關(guān)分析是分析兩個(gè)數(shù)值型變量聯(lián)系的方法之一，它通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)測定兩個(gè)數(shù)值變量之間的線性相關(guān)強(qiáng)度。在這里，我們同樣也要用到“數(shù)據(jù)分析”此外，我們還要構(gòu)建線性回歸模型，指數(shù)回歸模型返回結(jié)果第一行代表斜率，第二行代表標(biāo)準(zhǔn)誤差，第三行代表判決系數(shù)，第四行代表檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值，第五行代表回歸平方和。根據(jù)求出來的結(jié)果我們就能得到想要的答案。而時(shí)間序列分析主要是動(dòng)態(tài)的分析，即GDP、產(chǎn)值等等的分析。當(dāng)然我們也可以用時(shí)間序列來分析這十四位同學(xué)的月生活費(fèi)情況，但是我們沒有統(tǒng)計(jì)出他們每學(xué)期的生活費(fèi)，所以在這里也就不能進(jìn)行時(shí)間序列分析。通過上統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)我了解到統(tǒng)計(jì)沒有像想象中那么困難，當(dāng)我們把概念弄清楚后再來做這些統(tǒng)計(jì)工作后，就會(huì)發(fā)現(xiàn)不是那么枯燥無味，甚至還很有趣。所以，我們要不斷練習(xí)，加強(qiáng)對excel的運(yùn)用，做到孰能生巧，這樣在以后做統(tǒng)計(jì)工作就會(huì)很有趣了。

（二）意見和建議1、2、大屏幕如果坐在后面基本上是看不清楚，有點(diǎn)影響聽課的效率，希望老師能把字體放大些；

有些步驟老師做得太快，沒有反映過來就進(jìn)行下一個(gè)了，希望老師能讓我們跟上節(jié)奏。

第五篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

一、實(shí)驗(yàn)步驟總結(jié)

（一）數(shù)據(jù)的搜集與整理

1.實(shí)驗(yàn)一：數(shù)據(jù)的收集與整理

實(shí)驗(yàn)步驟：

一、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的整理

（一）數(shù)據(jù)的預(yù)處理

1、數(shù)據(jù)的編碼及錄入（1）數(shù)據(jù)的編碼（2）數(shù)據(jù)的錄入

2、數(shù)據(jù)的審核與篩選

3、數(shù)據(jù)的排序

（二）數(shù)據(jù)的整理

對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理的主要方式是統(tǒng)計(jì)分組，并形成頻數(shù)分布。既可以使用函數(shù)FREQUENCE進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分組，也可以借助直方圖工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分組。

二、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的描述

（一）運(yùn)用函數(shù)法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述

常用的統(tǒng)計(jì)函數(shù)

函數(shù)名稱 函數(shù)功能 Average 計(jì)算指定序列算數(shù)平均數(shù) Geomean 計(jì)算數(shù)據(jù)區(qū)域的幾何平均數(shù) Harmean 計(jì)算數(shù)據(jù)區(qū)域的調(diào)和平均數(shù) Median 計(jì)算給定數(shù)據(jù)集合的中位數(shù) Mode 計(jì)算給定數(shù)據(jù)集合的眾數(shù) Max 計(jì)算最大值 Min 計(jì)算最小值 Quartile 計(jì)算四分位點(diǎn) Stdev 計(jì)算樣本的標(biāo)準(zhǔn)差 Stdevp 計(jì)算總體的標(biāo)準(zhǔn)差 Var 計(jì)算樣本的方差 Varp 計(jì)算總體的方差

在Excel中有一組求標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)，一個(gè)是求樣本標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)Stdev，另一個(gè)是求總體標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)Stdevp。Stdev與Stdevp的不同是：其根號下的分式的分母不是N，而是N-1。此外，還有兩個(gè)對包含邏輯值和字符串的數(shù)列樣本標(biāo)準(zhǔn)差和總體標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)，分別是Stdeva和Stdevpa。

（二）運(yùn)用“描述統(tǒng)計(jì)”工具進(jìn)行數(shù)據(jù)描述

“描述統(tǒng)計(jì)”工具可以生成以下統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，按從上到下的順序?yàn)椋浩骄?、?biāo)準(zhǔn)誤差、中位數(shù)、眾數(shù)、樣本標(biāo)準(zhǔn)差、樣本方差、峰度值、偏度值、級差、最小值、最大值、樣本總和、樣本個(gè)數(shù)和一定顯著水平下總體均值的置信區(qū)間。

三、長期趨勢和季節(jié)變動(dòng)測定

（一）直線趨勢的測定

1、移動(dòng)平均法測定直線趨勢

2、最小二乘法測定直線趨勢

（二）曲線趨勢的測定

（三）季節(jié)變動(dòng)測定

1、月（季）平均法

2、移動(dòng)平均趨勢剔除法測地歸納季節(jié)變動(dòng)

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：

2.實(shí)驗(yàn)二：

實(shí)驗(yàn)步驟：描述數(shù)據(jù)的圖表方法

（1）熟練掌握Excel 2003的統(tǒng)計(jì)制表功能（2）熟練掌握Excel 2003的統(tǒng)計(jì)制圖功能

（3）掌握各種統(tǒng)計(jì)圖、表的功能，并能準(zhǔn)確的根據(jù)不同對象的特點(diǎn)加以應(yīng)用 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：

二、實(shí)驗(yàn)心得報(bào)告

成績：

（一）心得體會(huì)

16個(gè)課時(shí)的課以來，在老師的幫助下，我進(jìn)行了系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)操作實(shí)驗(yàn)，加深了對統(tǒng)計(jì)學(xué)各方面只是以及對EXCEL操作軟件的應(yīng)用了解，同時(shí)能更好的把實(shí)踐與理論相結(jié)合。

統(tǒng)計(jì)學(xué)是應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個(gè)分支，主要通過利用概率論建立數(shù)學(xué)模型，收集所觀察系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行量化的分析、總結(jié)，并進(jìn)而進(jìn)行推斷和預(yù)測，為相關(guān)決策提供依據(jù)和參考。它被廣泛的應(yīng)用在各門學(xué)科之上，從物理和社會(huì)科學(xué)到人文科學(xué)，甚至被用來工商業(yè)及政府的情報(bào)決策之上。另外，觀察者以數(shù)據(jù)的形態(tài)簡歷一個(gè)用以解釋器隨即行和不確定性的數(shù)學(xué)模型，一只來推論研究中的步驟及字母。

統(tǒng)計(jì)學(xué)一腿短為特征的方法論科學(xué)，由部分推及整體的思想貫穿于統(tǒng)計(jì)學(xué)的始終。具體的說，他是研究如何搜集、整理、分析反應(yīng)事物總體信息的數(shù)字資料，并以此為數(shù)據(jù)，對總體特征進(jìn)行推斷的原理和方法。用統(tǒng)計(jì)來認(rèn)識(shí)事物的步驟是：研究設(shè)計(jì)到抽樣調(diào)查 到統(tǒng)計(jì)推斷到結(jié)論。這里，研究設(shè)計(jì)就是制定調(diào)查研究和實(shí)驗(yàn)研究的計(jì)劃，抽樣調(diào)查時(shí)搜集資料的過程，統(tǒng)計(jì)推斷哈斯分析資料的過程。顯然統(tǒng)計(jì)的主要功能是推斷，二推斷的方法是一種不完全歸納法，因?yàn)槭怯貌糠仲Y料來推斷總體。增加定義：是關(guān)于收集，整理。分析和解釋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的科學(xué)，是一門認(rèn)識(shí)方法論性質(zhì)的科學(xué)，起目的是探索數(shù)據(jù)內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性，以達(dá)到對客觀事物的科學(xué)認(rèn)識(shí)。統(tǒng)計(jì)學(xué)是收集分析表述和解釋數(shù)據(jù)的科學(xué)。

實(shí)驗(yàn)過程中，遭確認(rèn)excel安裝設(shè)置成功的前提下，首先進(jìn)行的就是對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的輸入與分析。這個(gè)輸入過程并不輕松，既要細(xì)心有藥用心。不僅僅是仔細(xì)的輸入一組數(shù)據(jù)就可以，還要考慮到整個(gè)數(shù)據(jù)模型的要求，合理而正確的分配輸入數(shù)據(jù)。因襲，輸入正確的數(shù)據(jù)也就成了整個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)輸入就是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的描述與分析，這是整個(gè)統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)關(guān)鍵中的關(guān)鍵，對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的眾數(shù)，中位數(shù)，均值的描述可以讓我們隊(duì)其有一個(gè)初步的印象和大體的了解，在此基礎(chǔ)上的概率分析，抽樣分析，方差分析，回歸問題以及時(shí)間序列分析等則更具體和深刻的向我們解釋了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律性。在對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述和分析過程中，excel軟件的數(shù)據(jù)處理功能得到了極大地發(fā)揮，工具欄中的工具和數(shù)據(jù)功能對數(shù)據(jù)的處理時(shí)問題解決起來時(shí)事半功倍。

這次為期不長的統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)課是我大學(xué)生活中不可或缺的重要經(jīng)歷，它對我的學(xué)習(xí)以及就愛你剛來工作生活中都有很大的幫助。其一，我可以將自己所學(xué)的知識(shí)應(yīng)用于實(shí)踐中，理論和實(shí)際是不可分的，在實(shí)踐中理論知識(shí)得到了鞏固與加強(qiáng)，解決問題的能力也受到了鍛煉得以提升；其次，本次試驗(yàn)開闊了我的視野，是我對統(tǒng)計(jì)在現(xiàn)實(shí)中的運(yùn)作有所了解每頁對統(tǒng)計(jì)有了進(jìn)一步的掌握。

統(tǒng)計(jì)在現(xiàn)代化管理和社會(huì)生活中的地位日益重要。隨著社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，統(tǒng)計(jì)在現(xiàn)代化國家管理和企業(yè)管理中的地位，在社會(huì)生活中的地位，越來越重要了，統(tǒng)計(jì)學(xué)廣發(fā)吸收而活融合相關(guān)學(xué)科的新理論，不斷考法應(yīng)用新技術(shù)和新方法門神畫和豐富了統(tǒng)計(jì)學(xué)傳統(tǒng)領(lǐng)域的理論和方法，并拓展了新的領(lǐng)域。今天的統(tǒng)計(jì)學(xué)一展現(xiàn)出強(qiáng)有力的生命力。人嫩的日常生活和一切社會(huì)生活都離不開統(tǒng)計(jì)。英國統(tǒng)計(jì)學(xué)科學(xué)家哈斯利特說：“統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用時(shí)這樣普遍，在我們的餓是哪個(gè)或和習(xí)慣中，統(tǒng)計(jì)的影響是這樣巨大，一直擁擠的重要性無論怎么強(qiáng)調(diào)都不過分。”甚至有的科學(xué)還把我們的時(shí)代叫做統(tǒng)計(jì)時(shí)代，先問意見，可以說統(tǒng)計(jì)學(xué)已經(jīng)融入了我們的是哪個(gè)或中，因此，學(xué)號統(tǒng)計(jì)學(xué)及能流應(yīng)用excel進(jìn)行實(shí)際統(tǒng)計(jì)操作對我們來說至關(guān)重要。

通過實(shí)驗(yàn)二的實(shí)驗(yàn)操作與學(xué)習(xí)，我本著較熟練地掌握EXCEL在描述統(tǒng)計(jì)中的基本操作內(nèi)容，利用EXCEL軟件計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)特征值以及繪制統(tǒng)計(jì)圖形的目的進(jìn)行學(xué)習(xí)和操作。這一次實(shí)驗(yàn)操作讓我熟練掌握EXCEL軟件的基本操作方法；學(xué)會(huì)利用EXCEL的統(tǒng)計(jì)函數(shù)與宏程序求解統(tǒng)計(jì)分布特征值；掌握利用直方圖工具繪制頻數(shù)分布直方圖的方法。實(shí)驗(yàn)操作過程中，我進(jìn)行了如下操作內(nèi)容：

1、EXCEL軟件的基本操作；

2、利用EXCEL函數(shù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)特征值的計(jì)算；

3、利用宏程序進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)特征值的計(jì)算；

4、利用FREQUENCY函數(shù)進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)；

5、利用直方圖工具繪制頻數(shù)分布直方圖。

【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?/p>

較熟練地掌握EXCEL在統(tǒng)計(jì)整理和統(tǒng)計(jì)描述中的基本操作內(nèi)容，利用EXCEL軟件計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)特征值以及繪制統(tǒng)計(jì)圖形。

【實(shí)驗(yàn)軟件】

EXCEL 【實(shí)驗(yàn)要求】

要求熟練掌握EXCEL軟件的基本操作方法；學(xué)會(huì)利用EXCEL的統(tǒng)計(jì)函數(shù)與宏程序求解統(tǒng)計(jì)分布特征值；掌握利用直方圖工具繪制頻數(shù)分布直方圖的方法。

【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容】

1、EXCEL軟件的基本操作；

2、利用EXCEL函數(shù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)特征值的計(jì)算；

3、利用宏程序進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)特征值的計(jì)算；

4、利用FREQUENCY函數(shù)進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)；

5、利用直方圖工具繪制頻數(shù)分布直方圖。【實(shí)驗(yàn)過程】

1.輸入實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)： 某企業(yè)50名工人日加工零件數(shù)

108 110 112 137 122 131 118 134 114 124 125 123 127 120 129 117 126 123 128 139 122 133 119 124 107 133 134 113 115 117 126 127 120 139 130 122 123 123 128 122 118 118 127 124 125 108 112 135 121

2.計(jì)算：（1）

組距分組

Excel的FREQUENCY函數(shù)進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)時(shí)采用的是“上限在內(nèi)”原則，為符合統(tǒng)計(jì)分組的“上限不在內(nèi)”的原則，分組時(shí)相鄰組的組限不應(yīng)重合。為此，我們進(jìn)行了以下分組：105-114.9，115-124.9，125-134.9，135-144.9。

（2）

頻數(shù)

使用FREQUENCY函數(shù)，進(jìn)行計(jì)算。FREQUENCY(B4:B53,D4:D7)頻數(shù)分別是：8、22、16、4（3）

頻數(shù)分布直方圖

點(diǎn)擊“工具”菜單，然后點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)分析”，在“數(shù)據(jù)分析”中選擇“直方圖”。在“直方圖”中的“輸入?yún)^(qū)域”輸入“B4:B53”，“接收區(qū)域”輸入“D4:D7”，結(jié)果如下：

（4）特征值計(jì)算

在相應(yīng)方格中輸入命令，得到各特征值。

COUNT（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的單位總量50。SUM（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的標(biāo)志總量6149。MAX（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的最大值139。MIN（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的最小值107。

AVERAGE（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的平均值122.98。MEDIAN（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的中位數(shù)123。

GEOMEAN（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的幾何平均數(shù)122.7222。HARMEAN（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的調(diào)和平均數(shù)122.4633。AVEDEV（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的變異統(tǒng)計(jì)的平均差6.2616。STDEV（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的變異統(tǒng)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差8.026716。VAR（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的變異統(tǒng)計(jì)中的方差64.42816。KURT（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的變異統(tǒng)計(jì)中的峰度-0.40871。SKEW（B4:B53）并回車，得到50個(gè)數(shù)據(jù)中的變異統(tǒng)計(jì)中的偏度9.94E-05。當(dāng)然，如果在計(jì)算特征值的時(shí)候使用宏程序，則可以使過程簡便很多。步驟如下： 點(diǎn)擊工具欄“數(shù)據(jù)分析”，再點(diǎn)擊“描述統(tǒng)計(jì)”，在對話框的輸入?yún)^(qū)域和輸出區(qū)域分別輸入相應(yīng)區(qū)域，并選擇輸出“匯總統(tǒng)計(jì)”和“平均數(shù)置信度”，在“K個(gè)最大值”和“K個(gè)最小值”選擇中，選擇系統(tǒng)默認(rèn)值“1”，表示選擇輸出第1個(gè)最大值和第1個(gè)最小值。然后按確定，可得到如下結(jié)果；

3.至此，整個(gè)實(shí)驗(yàn)就結(jié)束了。

本次實(shí)驗(yàn)操作，我能在規(guī)定的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)完成習(xí)題作業(yè)，并且完成的質(zhì)量較高，使自己平時(shí)所學(xué)的理論知識(shí)能與實(shí)踐相結(jié)合。在此次實(shí)驗(yàn)操作，我還是太過于依賴教材，沒能在掌握教材要點(diǎn)之后再進(jìn)行操作，這是我在今后的實(shí)驗(yàn)操作過程中應(yīng)該提高和改進(jìn)的地方。我相信在今后的實(shí)驗(yàn)操作課中，我將如此次操作一樣認(rèn)真，并且逐步改正自己的不足，爭取越做越好。

（二）意見和建議

總的來說，在短短16節(jié)課中，老師就將統(tǒng)計(jì)學(xué)原理實(shí)驗(yàn)課程中所有要求掌握的八個(gè)實(shí)驗(yàn)為我們細(xì)心講解了，但是，由于課時(shí)短，課程容量大，我們消化吸收的比較緩慢。希望以后的學(xué)習(xí)中能有充足的學(xué)習(xí)了解時(shí)間。

對喲我們自身來說，在學(xué)習(xí)當(dāng)中，總是容易分神，對枯燥的數(shù)字總是缺乏興趣。希望老師能達(dá)利調(diào)動(dòng)我們對統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)操作的興趣，是授課方式多元化。

最后，十分感謝老師的辛勤付出，您辛苦了。