第一篇：試驗統(tǒng)計學實驗報告

華南農(nóng)業(yè)大學實驗報告

某病蟲監(jiān)測站連續(xù) 10 年觀察了在秋季第一次平均氣溫出現(xiàn)低于等于 25℃的日期 x 和同年某種害蟲幼蟲的暴食期 y。變量 x 和 y 均以9 月 1 日為 1 進行統(tǒng)計，數(shù)據(jù)如下表所示。

觀察年份

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

x x

182

y y

（1）

試求 x 與 y 之間的相關系數(shù)。

x

y

x

y

0.998751565

X 與 y 之間的相關系數(shù)是 0.998751565。

（2）

對相關系數(shù)進行顯著性測驗

s r =0.017661082

|t|=56.55098425>t 0.05

X 與 y 之間相關顯著）()1(2? ? ? n r s r rs r t / | | | | ?

（3）

試求變量 y 在 x 上的直線回歸方程

n=10

147

14.7

2645

SSx=484.1;

443

44.3

20061

SSy=436.1;

SPxy=458.9

于是正規(guī)方程為：

10a+147b=443

147a+2645b=6971

可解得：b=0.947945

a=30.36521

于是求得直線回歸方程為：

?? x?_x?? y??y??2yx y 947945.0 36521.30^? ?

（4）

用方差分析法和 t 測驗對回歸系數(shù)進行顯著性測驗

SUMMARY OUTPUT

回歸統(tǒng)計

Multiple

R

0.998752

R

Square

0.997505

Adjusted R

Square

0.997193

標準誤差（ｓ ｙ｜ｘ）

0.368817

觀測值

方差分析

df

SS

MS

F

Pr> F

x y 947945.0 36521.30^? ?

回歸

435.0118

435.0118

3198.014

1.06118E-11

殘差

1.088205

0.136026

總計

436.1

因為 p=1.06118E-11<0.05,所以否定原假設，認為 Y 與 X 存在顯著的線性相關。

t 測驗

Coefficients

標準誤差

t Stat

P-value

下限 95.0%

上限 95.0%

Intercept

30.3652138

0.2726187

111.38346

4.71677E-14

29.73655

30.993874

x

0.94794464

0.0167627

56.550984

1.06118E-11

0.90929

0.9865994

P1=4.72E-14<0.05, 否定原假設，a 與 0 有顯著差異。P2=1.06E-11, 否定原假設，Y 與 X 存在顯著的線性關系。

（5）

如果某一年低于25℃的平均氣溫出現(xiàn)在9月12日，則有95％把握判斷該蟲的暴食期出現(xiàn)在什么時期？

某一年低于 25℃的平均氣溫出現(xiàn)在 9 月 12 日，即 x=12。

30.36521+0.947945*12=41.74055

ｓ ｙ｜ｘ =0.368817

0.389457

?^y?^yS

41.74055-0.389457=41.35109

41.74055+0.389457= 42.13001

所以有 95％的把握說，該蟲的暴食期出現(xiàn)在（41.35109，42.13001）之間。

第二篇：統(tǒng)計學實驗報告

應用統(tǒng)計學實驗報告

武漢工大學

管理學院

應用統(tǒng)計學 課程實驗（上機）報告專業(yè)班級：2010級工商管理01班 學 號： 指導老師：夏劍鋒

實驗（上機）地點：活動中心 學期：2012—2013第二學期

第 1 頁；共 23頁

應用統(tǒng)計學實驗報告

實驗（上機）日期：2013年4月25日

第1 次 實驗（上機）主題：統(tǒng)計軟件的運用 實驗（上機）類別）：驗證性 完成方式：獨立

實驗（上機）目的與要求：

1、掌握啟動和退出統(tǒng)計軟件

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、進行一些統(tǒng)計計算（函數(shù)、描述性統(tǒng)計）

5、制作統(tǒng)計圖

6、計算各種統(tǒng)計指標

實驗（上機）內(nèi)容及方法

一、基本操作

1.在EXCEL圖標雙擊，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閉按鈕，關閉工作表，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

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”

第 2 頁；共 23頁

應用統(tǒng)計學實驗報告

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”點擊確認。

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。

圖1-2 打開數(shù)據(jù)分析

第 3 頁；共 23頁

應用統(tǒng)計學實驗報告

5.單擊“數(shù)據(jù)分析”，選擇“描述性統(tǒng)計”

圖1-3開始描述性統(tǒng)計

6.數(shù)據(jù)復選框如下，單擊確定，圖1-4描述性統(tǒng)計選項卡

7.顯示結(jié)果如下：

平均 標準誤差 中位數(shù) 眾數(shù) 標準差 方差 峰度 偏度

表1-2 描述性指標顯示結(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

應用統(tǒng)計學實驗報告

三、函數(shù)計算：

1、簡單函數(shù)運算：

1)將鼠標定位在單元格，進入編寫模式，輸入函數(shù)：“=A1*A1”，點擊回車鍵，在哦單元格內(nèi)出現(xiàn)運算結(jié)果。把鼠標移到單元個右下角，直到出現(xiàn)“十字”按住鼠標右鍵往下拉，則將運算復制。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，點擊確定（如下圖），計算書剛剛輸入成績的總和為：2805

圖1-5 插入函數(shù)選項卡

按照同樣的方法可以選擇其他函數(shù)形式進行統(tǒng)計統(tǒng)計運算。

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應用統(tǒng)計學實驗報告

2、制作統(tǒng)計圖：

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

圖1-7 直方圖復選框

第 6 頁；共 23頁

應用統(tǒng)計學實驗報告

? 統(tǒng)計結(jié)果如下：

表1-4 頻率分析表 分數(shù)

99

其他

頻率 8 11 7 7 0

直方圖***989分數(shù)99其他

圖1-8 成績分析直方圖

頻率頻率? 如果在復選框中選擇“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

應用統(tǒng)計學實驗報告

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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應用統(tǒng)計學實驗報告

上機總結(jié)：

1、通過本次上機，鞏固了excel的基本操作，讓操作更加流暢。

2、進一步了解了函數(shù)的使用，能夠熟練的掌握基本的統(tǒng)計量的運算。

3、通過實驗的學習和比較，進一步加深了對統(tǒng)計量意義的學習。

實驗（上機）成績：第 9 頁；共 23頁

評閱老師： 評閱時間：

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實驗（上機）日期： 2013年5月9日 第 2 次 實驗（上機）主題：假設檢驗與方差分析 實驗（上機）類別）：驗證性 完成方式：獨立

實驗（上機）目的與要求：

1、建數(shù)據(jù)庫：（1）假設檢驗（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、掌握假設檢驗的計算與分析

3、掌握方差分析的計算與分析

4、輸出計算結(jié)果并進行分析

5、進行檢驗和決策

實驗上機內(nèi)容及方法

一、單因素分析

1.檢驗數(shù)據(jù)：

表2-1 三種訓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”

圖2-1 分析工具選擇

第 10 頁；共 23頁

應用統(tǒng)計學實驗報告

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

圖2-2 單因素分析復選框

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 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 因為F=1.25＜F crit=3.885294，所以拒絕訓練方法對日產(chǎn)量有顯著影響，即三種訓練方法對日產(chǎn)量沒有顯著影響。

二、雙因素分析（無交互作用）實驗數(shù)據(jù)

表2-3 4個工人和3臺機器配合的日產(chǎn)量

A1 A2 A3 B1 50 63 52 B2 47 54 42

第 11 頁；共 23頁

B3 47 57 41 B4 53 58 48

應用統(tǒng)計學實驗報告

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”

圖2-3 無交互作用雙因素分析選項

在數(shù)據(jù)復選框內(nèi)選擇數(shù)據(jù)如下；

圖2-4 無交互作用雙因素分析復選框

分析結(jié)果輸出：

表2-4方差分析：無重復雙因素分析

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%

第 12 頁；共 23頁

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差異源 行 列 誤差

總計 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：無重復雙因素分析

方差分析 顯著性水平：5% 差異源 行 列 誤差

總計 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%的時候，F(xiàn) crit=10.92477，在顯著性水平為5%時，F(xiàn) crit=5.143253，都遠小于F =29.10152。即不同牌號機器上的日產(chǎn)量有高度顯著性差別。

列因素：在顯著性水平為1%的時候，F(xiàn) crit=9.779538，在顯著性水平為5%時，F(xiàn) crit=4.757063，F(xiàn)=6.984772。因為4.757063＜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）實驗數(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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應用統(tǒng)計學實驗報告

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”

圖2-5 有交互作用雙因素分析

在數(shù)據(jù)復選框內(nèi)選擇數(shù)據(jù)如下；

圖2-6 有交互作用雙因素分析復選框

分析結(jié)果輸出：

表2-5方差分析：可重復雙因素分析

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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應用統(tǒng)計學實驗報告

觀測數(shù) 求和平均 方差

觀測數(shù) 求和平均 方差

總計

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 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

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%的時候，F(xiàn) crit=8.021517，在顯著性水平為5%時，F(xiàn) crit=4.256495，F(xiàn) =6.24，因為4.256495＜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%的時候，F(xiàn) crit=8.021517，在顯著性水平為5%時，F(xiàn) crit=4.256495，F(xiàn) =11.78731，因為8.021517＜11.78731，則燈絲配方對燈泡的壽命影響是高度顯著的。

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

實驗上機總結(jié)：

1、學會如何讓運用軟件進行方差計算和分析；

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

3、根據(jù)假設和檢驗結(jié)果，明白如何進行判斷。

實驗上機成績：

評閱老師：

評閱時間：

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實驗（上機）日期：2013年5月16 第 3 次 實驗（上機）主題：回歸分析 實驗（上機）類別）：驗證性 完成方式：獨立

實驗（上機）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算與分析

3、掌握多元線性回歸的計算與分析

4、輸出計算結(jié)果并進行分析

5、進行檢驗和預測

實驗上機的內(nèi)容及方法 一，一元線性回歸 數(shù)據(jù)顯示如下：

（表3-1十個企業(yè)的生產(chǎn)費用與產(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”膽機確定。在復選框中選擇如下：

（圖3-1一元回歸分析復選框）

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則顯示相關數(shù)據(jù)處理結(jié)果如下：

表3-2 回歸統(tǒng)計表

Multiple R R Square Adjusted R quare 標準誤差 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 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 標準誤差 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 得到散點圖和擬合分析圖如下：

Normal Probability Plot20010000204060Sample Percentile圖3-2 散點圖 Y80100

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

Y預測 Y150Y

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相關分析：

1、回歸方程

由散點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（在檢驗數(shù)為0.01時相關系數(shù)檢驗數(shù)）表示回歸方程顯著。

t Stat=3.875647＞2.306（α=0.05，自由度=8時t值）則統(tǒng)計檢驗結(jié)果顯著。其存在良好的線性關系。

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

3、相關預測

在產(chǎn)量為80千件時，平均生產(chǎn)費用的置信區(qū)間（α=0.05）生產(chǎn)費用預測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，生產(chǎn)費用的置信區(qū)間（α=0.05）生產(chǎn)費用預測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 試驗數(shù)據(jù)：

表3-5 某企業(yè)10個月的月管理費用與工人勞動日數(shù)和機器開工臺數(shù)的資料

管理費用Y 工人勞動日數(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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應用統(tǒng)計學實驗報告

機器開工臺數(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”膽機確定。在復選框中選擇如下：

圖3-4 多元回歸復選框

則顯示相關數(shù)據(jù)處理結(jié)果如下：

表3-5 回歸統(tǒng)計表

回歸統(tǒng)計

Multiple R 0.85377 R Square 0.728923 Adjusted R

0.651473

Square 標準誤差 1.070639 觀測值 10

表3-6 方差分析表

回歸分析 殘差 總計 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 標準誤差 t Stat

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P-value 下限 上限

應用統(tǒng)計學實驗報告

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 得到散點圖和擬合分析圖如下：

Normal Probability Plot402000204060Sample Percentile圖3-5 散點圖 Y80100

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

Y預測 Y4647Y

相關分析：

1、回歸方程

由散點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

R Square= 0.728923＞0.6516

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應用統(tǒng)計學實驗報告

F= 9.411471＞4.74(α=0.05，自由度=2,7時，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，t值）t2= 3.511123＞2.365（α=0.05，自由度=7時，t值）

所以β1不顯著，β2顯著。即工人勞動日數(shù)對管理費用的影響并不是顯著；機器開工臺數(shù)對管理費用影響顯著。

4、相關系數(shù)分析：

表3-8相關系數(shù)分析表

Y X1 X2

Y X1 X2

0.501517 1 0.771462 0.184094 則得到Y(jié)與X1之間的相關系數(shù)為0.501517；Y與X2之間的相關系數(shù)為0.771462，X1與X2之間的相關系數(shù)為0.184094 計算相應的偏回歸系數(shù)Y與X1之間的偏相關系數(shù)為0.5748；Y與X2之間的相關系數(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，t值）

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

即：工人勞動日數(shù)與管理費用之間的偏相關系數(shù)不顯著；機器開工臺數(shù)與管理費用之間的偏相關系數(shù)是顯著的。

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應用統(tǒng)計學實驗報告

實驗上機總結(jié)：

1、學會如何讓運用軟件進行一元與二元方程回歸分析的計算；

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

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

實驗上機成績：

評閱老師：

評閱時間：

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第三篇：統(tǒng)計學實驗報告

統(tǒng)計學實驗報告

姓名：

學號：

班級：

成績：

一、實驗步驟總結(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)絡獲取二手數(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—自動篩選”菜單通過每列第一個單元格右下角的下拉箭頭來選擇實現(xiàn)篩選。

（二）描述數(shù)據(jù)的圖標方法

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”，在選擇函數(shù)框中選擇frequency函數(shù)；

第三步：點擊“插入函數(shù)”對話框確定按鈕進入“函數(shù)參數(shù)”對話框。Data_array選中第一列項單元格；Bins_array選中第二列項單元格；

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)果進行修飾，加入分組標志及其值，再加入頻數(shù)的具體名稱，并且計算頻率。

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展函數(shù)的返回結(jié)果。第五步，對結(jié)果進行修飾。

（三）數(shù)值型描述度量

1、在Excel中用Average來計算平均數(shù)。直接點函數(shù)f（x）中的常用函數(shù)Average，然后選中區(qū)域就可以計算。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來計算幾何平均數(shù)。用函數(shù)f（x）中的Geomean，然后選中區(qū)域計算結(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，就可以計算出結(jié)果。也可以激活單元格，直接用公式。

（四）參數(shù)估計

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，然后點隨機，再選擇輸出區(qū)域，點確定

2、區(qū)間估計

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”復選框，對數(shù)據(jù)命名；

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

（五）假設檢驗

首先構建函數(shù)表單，然后進行假設檢驗。假設檢驗中求P值要經(jīng)過五個步驟：

1、寫出原假設HO及備擇假設H1；

2、選擇顯著性系數(shù)水平α及樣本容量n；

3、確定合適的檢驗統(tǒng)計量及抽樣分布；

4、搜集樣本數(shù)據(jù)計算樣本統(tǒng)計值和P值；

5、給出統(tǒng)計學意義上的結(jié)論和經(jīng)濟管理學意義上的結(jié)論。

2、雙樣本方差分析分析工具擴展函數(shù)來完成兩個方差的F檢驗。

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：雙樣本分析”分析工具，點擊確定按鈕打開

第二步，選擇區(qū)域

第三步，點擊確定按鈕，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，點擊確定按鈕打開對話框。

第二步，輸入?yún)^(qū)域點擊右側(cè)箭頭，選擇單元格；

第三步，點擊“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：無重復雙因素方差分析”分析工具；

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

（七）相關與回歸分析

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“相關系數(shù)”分析工具，點擊確定；

第二步，在相關系數(shù)對話框中，點擊輸入?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；點擊輸出區(qū)域右側(cè)的箭頭，選擇一個下側(cè)和右側(cè)沒有數(shù)據(jù)的單元格；

第三步，點擊相關系數(shù)對話框中的確定按鈕返回結(jié)果。

構建線性回歸模型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，點擊確定。

第二步，點擊“回歸”對話框的確定按鈕，返回結(jié)果。

（八）時間序列分析

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，使用拖拉權柄，點擊鼠標左鍵，向下拖動拖拉權柄至最后一個單元格，就能依次獲得逐期增長量。

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

二、實驗心得報告 成績：

（一）心得體會

統(tǒng)計學，在我看來無非就是統(tǒng)計數(shù)據(jù)嘛，對于我來說統(tǒng)計數(shù)據(jù)應該不是什么難題。后來學了統(tǒng)計學，才知道并不是那么簡單的事情。統(tǒng)計數(shù)據(jù)的確是統(tǒng)計學中很重要的一項工作，但并不是登記幾個數(shù)字就了事的。我們除了記錄數(shù)據(jù)，還要對數(shù)據(jù)進行整理和分析，從而得出有意義的結(jié)論。在上第一節(jié)實驗課的時候，老師給我們講了怎樣進行數(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)，可以進入網(wǎng)址http://004km.cn/，點擊其中的數(shù)據(jù)目錄，然后點統(tǒng)計數(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)的搜集可以直接進入網(wǎng)站以外，在實驗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：科學實驗、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)我們要進行整理，這就需要借助辦公軟件工具來幫我們了，主要是學Excel的使用，它是統(tǒng)計學中一項很重要的工具。

比如，已經(jīng)知道某班十四位同學的月生活費數(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)。在實驗課中，我們用Excel來對數(shù)據(jù)描述。就拿我搜集到的數(shù)據(jù)來說明這十四位學生月生活費的情況，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)實驗課中，我才覺得用Excel來進行一系列的數(shù)值型描述、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析等等是比較難的。統(tǒng)計實驗課和上課是緊密相聯(lián)的，課上所學的知識全在實驗課上運用了。我的感覺是，實驗課就是統(tǒng)計學知識的濃縮和精華，這只是我的理解。當我們在進行數(shù)值型描述時，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來計算平均數(shù)，用Geomean來計算幾何平均數(shù)，用Harmean函數(shù)計算調(diào)和平均數(shù)等等。將這十四位同學的月生活費支出情況輸入到Excel中，然后計算他們的算術平均數(shù)、幾何平均數(shù)、調(diào)和平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)等等。我們可以從這些計算出來的數(shù)據(jù)中分析結(jié)果，從而更了解大學生每月生活費的開支情況，可以通過他們的月生活費來推斷。

在Excel中有一項很重要的工具那就是“數(shù)據(jù)分析”，在后面的幾個實驗里幾乎每個實驗都會用到“數(shù)據(jù)分析”這個工具。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)省我們的時間。在接下來的參數(shù)估計中，我們就要記很多函數(shù)表達式，抽樣是由下至右，由左至右而且只能對一個變量進行抽樣，并可重復抽樣的簡單隨機抽樣。對于這些過程都要用到“工具—數(shù)據(jù)分析”這項工具。這十四位同學的月生活費已經(jīng)是抽樣出來的，所以我們沒有必要還從這十四位同學中再次去抽樣，那樣是沒有意義的。

而區(qū)間估計的實驗就是要通過軟件，實現(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展函數(shù)來分析各種情況下的參數(shù)區(qū)間估計結(jié)果，所以我們只能使用函數(shù)或者函數(shù)表單來實現(xiàn)實驗目標。從我所收集到的樣本數(shù)據(jù)來看，這十四位同學的月生活費是屬于小樣本數(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。從而我們就要進行構建函數(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使用的電子表格，也是進行參數(shù)區(qū)間估計的主要方法。

前面的“樣本個數(shù)”這些名稱是要自己輸入的，這就是所謂的構建函數(shù)表單的方法。構建函數(shù)表單使我們更清晰的看到我們統(tǒng)計數(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數(shù)據(jù)所代表的含義，從而推斷出大學生每月生活費到底是一種什么趨勢，他們讀完大學所用的生活費總共是多少呢等等一系列的問題。當然，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，大樣本要求的是30個以上，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)表單構建的基本思路是首先確定需要進行假設檢驗的總體參數(shù)，其次確定抽樣樣本統(tǒng)計量及其服從的分布，然后進行假設設計。在運行擴展函數(shù)的時候會計算到P值，P值通常被認為是觀察到的顯著性水平，是在給定的原假設正確的情況下，統(tǒng)計量等于或超過有樣本計算出來的統(tǒng)計量的值的概率。它是原假設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；如果P值小于α，則拒絕原假設。這里我們假設這十四位同學的月生活費平均為900，則原假設就是總體均值等于900，備擇假設就是總體均值不等于900。通過構建函數(shù)表單，然后運用公式來計算出結(jié)果，使我們省去了自己動手去計算的過程從而節(jié)約了我們的時間，提高了統(tǒng)計效率，而得到的分析結(jié)果也是準確的，除非是自己輸入公式輸錯了。

兩個方差的檢驗條件是要有兩組數(shù)據(jù)，而這里我們只有一組數(shù)據(jù)，所以不能進行兩個方差的檢驗。應用假設檢驗的方法，我們可以得出關于兩個總體差異的相關結(jié)論。但有的時候我們要分析的是多個總體（三個以上的總體）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。當我們方差分析后進行相關與回歸分析，相關分析是分析兩個數(shù)值型變量聯(lián)系的方法之一，它通過計算相關系數(shù)測定兩個數(shù)值變量之間的線性相關強度。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，第二行代表標準誤差，第三行代表判決系數(shù)，第四行代表檢驗統(tǒng)計量值，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。而時間序列分析主要是動態(tài)的分析，即GDP、產(chǎn)值等等的分析。當然我們也可以用時間序列來分析這十四位同學的月生活費情況，但是我們沒有統(tǒng)計出他們每學期的生活費，所以在這里也就不能進行時間序列分析。通過上統(tǒng)計學實驗我了解到統(tǒng)計沒有像想象中那么困難，當我們把概念弄清楚后再來做這些統(tǒng)計工作后，就會發(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，加強對excel的運用，做到孰能生巧，這樣在以后做統(tǒng)計工作就會很有趣了。

（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，沒有反映過來就進行下一個了，希望老師能讓我們跟上節(jié)奏。

第四篇：統(tǒng)計學實驗報告

統(tǒng)計學實驗報告

一、實驗步驟總結(jié)

（一）數(shù)據(jù)的搜集與整理

1.實驗一：數(shù)據(jù)的收集與整理

實驗步驟：

一、統(tǒng)計數(shù)據(jù)的整理

（一）數(shù)據(jù)的預處理

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

二、統(tǒng)計數(shù)據(jù)的描述

（一）運用函數(shù)法進行統(tǒng)計描述

常用的統(tǒng)計函數(shù)

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

在Excel中有一組求標準差的函數(shù)，一個是求樣本標準差的函數(shù)Stdev，另一個是求總體標準差的函數(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，還有兩個對包含邏輯值和字符串的數(shù)列樣本標準差和總體標準差的函數(shù)，分別是Stdeva和Stdevpa。

（二）運用“描述統(tǒng)計”工具進行數(shù)據(jù)描述

“描述統(tǒng)計”工具可以生成以下統(tǒng)計指標，按從上到下的順序為：平均值、標準誤差、中位數(shù)、眾數(shù)、樣本標準差、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)變動測定

（一）直線趨勢的測定

1、移動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)變動測定

1、月（季）平均法

2、移動平均趨勢剔除法測地歸納季節(jié)變動

實驗數(shù)據(jù)：

2.實驗二：

實驗步驟：描述數(shù)據(jù)的圖表方法

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

（3）掌握各種統(tǒng)計圖、表的功能，并能準確的根據(jù)不同對象的特點加以應用 實驗數(shù)據(jù)：

二、實驗心得報告

成績：

（一）心得體會

16個課時的課以來，在老師的幫助下，我進行了系統(tǒng)的統(tǒng)計學操作實驗，加深了對統(tǒng)計學各方面只是以及對EXCEL操作軟件的應用了解，同時能更好的把實踐與理論相結(jié)合。

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

統(tǒng)計學一腿短為特征的方法論科學，由部分推及整體的思想貫穿于統(tǒng)計學的始終。具體的說，他是研究如何搜集、整理、分析反應事物總體信息的數(shù)字資料，并以此為數(shù)據(jù)，對總體特征進行推斷的原理和方法。用統(tǒng)計來認識事物的步驟是：研究設計到抽樣調(diào)查 到統(tǒng)計推斷到結(jié)論。這里，研究設計就是制定調(diào)查研究和實驗研究的計劃，抽樣調(diào)查時搜集資料的過程，統(tǒng)計推斷哈斯分析資料的過程。顯然統(tǒng)計的主要功能是推斷，二推斷的方法是一種不完全歸納法，因為是用部分資料來推斷總體。增加定義：是關于收集，整理。分析和解釋統(tǒng)計數(shù)據(jù)的科學，是一門認識方法論性質(zhì)的科學，起目的是探索數(shù)據(jù)內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性，以達到對客觀事物的科學認識。統(tǒng)計學是收集分析表述和解釋數(shù)據(jù)的科學。

實驗過程中，遭確認excel安裝設置成功的前提下，首先進行的就是對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的輸入與分析。這個輸入過程并不輕松，既要細心有藥用心。不僅僅是仔細的輸入一組數(shù)據(jù)就可以，還要考慮到整個數(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)也就成了整個統(tǒng)計學實驗的基礎。

數(shù)據(jù)輸入就是統(tǒng)計數(shù)據(jù)的描述與分析，這是整個統(tǒng)計實驗關鍵中的關鍵，對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的眾數(shù)，中位數(shù)，均值的描述可以讓我們隊其有一個初步的印象和大體的了解，在此基礎上的概率分析，抽樣分析，方差分析，回歸問題以及時間序列分析等則更具體和深刻的向我們解釋了統(tǒng)計數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律性。在對數(shù)據(jù)進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)的處理時問題解決起來時事半功倍。

這次為期不長的統(tǒng)計學實驗課是我大學生活中不可或缺的重要經(jīng)歷，它對我的學習以及就愛你剛來工作生活中都有很大的幫助。其一，我可以將自己所學的知識應用于實踐中，理論和實際是不可分的，在實踐中理論知識得到了鞏固與加強，解決問題的能力也受到了鍛煉得以提升；其次，本次試驗開闊了我的視野，是我對統(tǒng)計在現(xiàn)實中的運作有所了解每頁對統(tǒng)計有了進一步的掌握。

統(tǒng)計在現(xiàn)代化管理和社會生活中的地位日益重要。隨著社會、經(jīng)濟和科學技術的發(fā)展，統(tǒng)計在現(xiàn)代化國家管理和企業(yè)管理中的地位，在社會生活中的地位，越來越重要了，統(tǒng)計學廣發(fā)吸收而活融合相關學科的新理論，不斷考法應用新技術和新方法門神畫和豐富了統(tǒng)計學傳統(tǒng)領域的理論和方法，并拓展了新的領域。今天的統(tǒng)計學一展現(xiàn)出強有力的生命力。人嫩的日常生活和一切社會生活都離不開統(tǒng)計。英國統(tǒng)計學科學家哈斯利特說：“統(tǒng)計方法的應用時這樣普遍，在我們的餓是哪個或和習慣中，統(tǒng)計的影響是這樣巨大，一直擁擠的重要性無論怎么強調(diào)都不過分。”甚至有的科學還把我們的時代叫做統(tǒng)計時代，先問意見，可以說統(tǒng)計學已經(jīng)融入了我們的是哪個或中，因此，學號統(tǒng)計學及能流應用excel進行實際統(tǒng)計操作對我們來說至關重要。

通過實驗二的實驗操作與學習，我本著較熟練地掌握EXCEL在描述統(tǒng)計中的基本操作內(nèi)容，利用EXCEL軟件計算描述統(tǒng)計特征值以及繪制統(tǒng)計圖形的目的進行學習和操作。這一次實驗操作讓我熟練掌握EXCEL軟件的基本操作方法；學會利用EXCEL的統(tǒng)計函數(shù)與宏程序求解統(tǒng)計分布特征值；掌握利用直方圖工具繪制頻數(shù)分布直方圖的方法。實驗操作過程中，我進行了如下操作內(nèi)容：

1、EXCEL軟件的基本操作；

2、利用EXCEL函數(shù)進行描述統(tǒng)計特征值的計算；

3、利用宏程序進行描述統(tǒng)計特征值的計算；

4、利用FREQUENCY函數(shù)進行頻數(shù)統(tǒng)計；

5、利用直方圖工具繪制頻數(shù)分布直方圖。

【實驗目的】

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

【實驗軟件】

EXCEL 【實驗要求】

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

【實驗內(nèi)容】

1、EXCEL軟件的基本操作；

2、利用EXCEL函數(shù)進行描述統(tǒng)計特征值的計算；

3、利用宏程序進行描述統(tǒng)計特征值的計算；

4、利用FREQUENCY函數(shù)進行頻數(shù)統(tǒng)計；

5、利用直方圖工具繪制頻數(shù)分布直方圖?！緦嶒炦^程】

1.輸入實驗數(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.計算：（1）

組距分組

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

（2）

頻數(shù)

使用FREQUENCY函數(shù)，進行計算。FREQUENCY(B4:B53,D4:D7)頻數(shù)分別是：8、22、16、4（3）

頻數(shù)分布直方圖

點擊“工具”菜單，然后點擊“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）特征值計算

在相應方格中輸入命令，得到各特征值。

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

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

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

3.至此，整個實驗就結(jié)束了。

本次實驗操作，我能在規(guī)定的實驗時間內(nèi)完成習題作業(yè)，并且完成的質(zhì)量較高，使自己平時所學的理論知識能與實踐相結(jié)合。在此次實驗操作，我還是太過于依賴教材，沒能在掌握教材要點之后再進行操作，這是我在今后的實驗操作過程中應該提高和改進的地方。我相信在今后的實驗操作課中，我將如此次操作一樣認真，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)計學原理實驗課程中所有要求掌握的八個實驗為我們細心講解了，但是，由于課時短，課程容量大，我們消化吸收的比較緩慢。希望以后的學習中能有充足的學習了解時間。

對喲我們自身來說，在學習當中，總是容易分神，對枯燥的數(shù)字總是缺乏興趣。希望老師能達利調(diào)動我們對統(tǒng)計實驗操作的興趣，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。

第五篇：統(tǒng)計學實驗報告

統(tǒng)計學實驗報告

姓名： 學號： 班級： 成績：

一、實驗步驟總結(jié) 成績：

（一）實驗數(shù)據(jù)的搜集與整理 實驗步驟：

1、數(shù)據(jù)的搜集

a.間接數(shù)據(jù)的搜集：可通過公開出版物及網(wǎng)絡搜集數(shù)據(jù)，可直接進入網(wǎng)站查詢，也可搜索引擎；

b.直接數(shù)據(jù)的搜集：可通過兩種途徑獲得，一是統(tǒng)計調(diào)查或觀察，二是實驗。統(tǒng)計調(diào)查是取得社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)的最主要的來源，它主要包括普查、重點調(diào)查、典型調(diào)查、抽樣調(diào)查、統(tǒng)計報表等調(diào)查方式，在此主要調(diào)查取得直接數(shù)據(jù)為主。

以下為其操作順序：調(diào)查方案設計、調(diào)查問卷設計、問卷發(fā)放、問卷收回、數(shù)據(jù)初步整理。

2、數(shù)據(jù)的編碼：編碼是對數(shù)據(jù)進行初步分組和確定數(shù)字代碼的過程。它可以把復雜的文字用簡單的代碼代替，有利于簡化數(shù)據(jù)輸入和處理。一般直接數(shù)據(jù)如果是由封閉式問題獲取，那么涉及問題的時候就已經(jīng)對答案進行了預編碼。如果數(shù)據(jù)是由開放式的問題來獲取的，那么，需要對答案進行羅列、合并、設碼三個過程來完成編碼工作。

3、數(shù)據(jù)的錄入：數(shù)據(jù)的錄入是將搜集到的數(shù)據(jù)直接輸入到數(shù)據(jù)庫文件中。數(shù)據(jù)錄入既要講究效率，又要保證質(zhì)量。Excel的數(shù)據(jù)錄入操作比較簡單，一般只要在工作表中，單擊激活一個單元格就可以錄入數(shù)據(jù)了。單元格的切換可以使用鼠標，也可以在激活一個單元格以后用Enter鍵（或者Tab）鍵，向下（或者向右）切換單元格。在單元格內(nèi)部的換行可以使用“Alt+Enter”。據(jù)錄入中最重要的還是要保證數(shù)據(jù)形式完整和性質(zhì)正確。這就需要通過“格式-單元格格式”（Ctrl+1）菜單來實現(xiàn)。對于錄入重復數(shù)據(jù)，大家一般都習慣使用復制功能（Ctrl+C），但是Excel在簡單復制數(shù)據(jù)時不能保證格式的完整性，這個時候，就需要單擊鼠標右鍵，使用“選擇性粘貼”，進行設置來實現(xiàn)復制的格式要求。對于未輸入（或未確定格式）的數(shù)據(jù)，想要實現(xiàn)和已經(jīng)輸入數(shù)據(jù)相同的格式要求，則可以使用工具欄中的“格式刷”。

4、數(shù)據(jù)的文件的導入：Excel數(shù)據(jù)文件的導入是將別的軟件形成的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫文件，轉(zhuǎn)換到Excel工作表中。這樣，大家就不必要掌握那么多紛繁復雜的軟件，方便提高工作效率，也方便協(xié)同處理數(shù)據(jù)。Excel支持文本文件、Office數(shù)據(jù)庫文件、網(wǎng)頁文件、Dbase文件、Paradox文件、Xml文件等多種外部數(shù)據(jù)源的導入。導入的方法有二，一是使用“文件-打開”菜單，二是使用“數(shù)據(jù)-導入外部數(shù)據(jù)-導入數(shù)據(jù)”菜單，兩者都是打開導入向?qū)В聪驅(qū)б徊讲酵瓿蓪?shù)據(jù)文件的導入。

5、數(shù)據(jù)的篩選：數(shù)據(jù)的篩選是從大數(shù)據(jù)表單中選出分析所要用的數(shù)據(jù)。Excel中提供了兩種數(shù)據(jù)的篩選操作，即“自動篩選”和“高級篩選”。

6、數(shù)據(jù)的排序：Excel的排序功能主要靠“升序排列”（“降序排列”）工具按鈕和“數(shù)據(jù)-排序”菜單實現(xiàn)。在選中需排序區(qū)域數(shù)據(jù)后，點擊“升序排列”（“降序排列”）工具按鈕，數(shù)據(jù)將按升序（或降序）快速排列?！皵?shù)據(jù)-排序”菜單可進行最多三級的條件排列。同時，“數(shù)據(jù)-排序”菜單還可進行自定義排序，來實現(xiàn)那些直觀從數(shù)據(jù)、時間、文本或字母上排序無意義的數(shù)據(jù)排序特殊要

求。一般要自定義特殊的排序要求，需要先使用“工具-選項-自定義序列”，手工輸入新的排序序列，然后在“數(shù)據(jù)-排序”菜單打開的排序?qū)υ捒蛑悬c擊“選項?”，在新彈出的對話框的“自定義排序次序”下拉框中選擇手工輸入的排序次序。此外，Excel分析工具庫宏中的“排位與百分比排位”工具，也能部分實現(xiàn)顯示排序結(jié)果的功能。其調(diào)用菜單為“工具-數(shù)據(jù)分析-排位與百分比排位”。

7、數(shù)據(jù)文件的保存：保存經(jīng)過初步處理的Excel數(shù)據(jù)文件?？梢允褂谩氨４妗惫ぞ甙粹o，或者“文件-保存”菜單，還可以使用“文件-另存為”菜單。

（二）描述數(shù)據(jù)的圖表方法 實驗步驟：

1、頻數(shù)頻率表：

（一）Frequency函數(shù) 用途：以一列垂直數(shù)組返回某個區(qū)域中數(shù)據(jù)的頻率分布。它可以計算出在給定的值域和接收區(qū)間內(nèi)，每個區(qū)間包含的數(shù)據(jù)個數(shù)。語法：FREQUENCY（data_array，bins_array）

參數(shù)：data_array是用來計算頻率一個數(shù)組，或?qū)?shù)組單元區(qū)域的引用。bins_array 是數(shù)據(jù)接收區(qū)間，為一數(shù)組或?qū)?shù)組區(qū)域的引用，設定對data_array 進行頻率計算的分段點。

（二）直方圖分析工具

“工具”——“數(shù)據(jù)分析”——“直方圖”

2、統(tǒng)計圖 a、直方圖 b、折線圖 c、散點圖

（三）統(tǒng)計數(shù)據(jù)的描述 實驗步驟：

1、使用函數(shù)描述

2、“描述統(tǒng)計”工具：“工具”——“數(shù)據(jù)分析”——“描述統(tǒng)計”

（四）參數(shù)估計

1、實驗步驟：抽樣

“抽樣”分析工具將輸入?yún)^(qū)域視為總體，并使用總體來建立樣本。當總體過大而無法處理或制成圖表時，就可以使用代表樣本。如果輸入數(shù)據(jù)是周期性的，也可以建立只包含某個周期特定部分數(shù)值的樣本。例如．若輸入?yún)^(qū)域包含了每季的銷售量，就可以在輸入?yún)^(qū)域的同一季4個地點數(shù)值中以周期性比率來抽樣。

2、參數(shù)估計

（一）點估計

點估計是依據(jù)樣本估計總體分布中所含的未知參數(shù)或未知參數(shù)的函數(shù)。通常它們是總體的某個特征值，如數(shù)學期望、方差和相關系數(shù)等。點估計問題就是要構造一個只依賴于樣本的量，作為未知參數(shù)或未知參數(shù)的函數(shù)的估計值。例如，設一批產(chǎn)品的廢品率為θ。為估計θ，從這批產(chǎn)品中隨機地抽出n個作檢查，以X記其中的廢品個數(shù)，用X/n估計θ，這就是一個點估計。

（二）區(qū)間估計

區(qū)間估計是依據(jù)抽取的樣本，根據(jù)一定的正確度與精確度的要求，構造出適當?shù)膮^(qū)間，作為總體分布的未知參數(shù)或參數(shù)的函數(shù)的真值所在范圍的估計。例

如人們常說的有百分之多少的把握保證某值在某個范圍內(nèi)，即是區(qū)間估計的最簡單的應用。

（五）參數(shù)估計 實驗步驟：

1、假設檢驗的函數(shù)表單

函數(shù)表單構建的基本思路是：

1.確定需進行假設檢驗的總體參數(shù) 2.確定抽樣樣本統(tǒng)計量及其服從的分布 3.進行假設設計（單側(cè)，雙側(cè)）4.確定置信水平5.計算檢驗統(tǒng)計量

6.計算置信水平下的檢驗區(qū)間（或檢驗臨界值）

7.比較檢驗統(tǒng)計量與檢驗區(qū)間（或檢驗臨界值），得出結(jié)論

2、分析工具庫

F-檢驗：雙樣本方差

t-檢驗: 雙樣本等方差假設 t-檢驗：雙樣本異方差假設 t-檢驗：成對雙樣本均值分析 Z-檢驗：雙樣本均值分析 1.F-檢驗：雙樣本方差

該工具通過雙樣本的F檢驗，對兩個樣本的方差進行比較。用于說明兩個樣本的方差是否存在顯著差異。2.t-檢驗: 雙樣本等方差假設

該工具是在一定置信水平之下，在兩個總體方差相等的假設之下，檢驗兩個總體均值的差值等于指定平均差的假設是否成立的檢驗。3.t-檢驗：雙樣本異方差假設

該分析工具可以進行雙樣本t-檢驗，與雙樣本等方差假設檢驗不同，該檢驗是在兩個數(shù)據(jù)集的方差不等的前提假設之下進行兩總體均值差額的檢驗，故也稱作異方差t-檢驗?？梢允褂胻-檢驗來確定兩個樣本均值實際上是否相等。當進行分析的樣本個數(shù)不同時，可使用此檢驗。如果某一樣本組在某次處理前后都進行了檢驗，則應使用“成對檢驗”。

4.t-檢驗：成對雙樣本均值分析

該分析工具可以進行成對雙樣本t-檢驗，用來確定樣本均值是否不等。此t-檢驗并不假設兩個總體的方差是相等的。當樣本中出現(xiàn)自然配對的觀察值時，可以使用此成對檢驗，例如，對一個樣本組進行了兩次檢驗，抽取實驗前的一次和實驗后的一次

5.Z-檢驗：雙樣本均值分析

該分析工具可以進行方差已知的雙樣本均值z-檢驗。此工具用于檢驗兩個總體均值之間存在差異的假設。例如，可以使用此檢驗來確定兩種汽車模型性能之間的差異情況。

（六）方差分析 實驗步驟：

1、單因素方差分析 結(jié)論判斷：

（1）由方差分析表中的統(tǒng)計量F與F臨界值比較。前者大則說明分類自變量對數(shù)值型因變量具有顯著影響；反之，則說明分類自變量對數(shù)值型因變量影響不顯著。

（2）由P值和給定的顯著性系數(shù)α比較。前者小則說明分類自變量對數(shù)值型因變量具有顯著影響；反之，則說明分類自變量對數(shù)值型因變量影響不顯著。

2、無重復雙因素方差分析 結(jié)論判斷：（1）由方差分析表中的統(tǒng)計量F與F臨界值比較。前者大則說明分類自變量對數(shù)值型因變量具有顯著影響；反之，則說明分類自變量對數(shù)值型因變量影響不顯著。

（2）由P值和給定的顯著性系數(shù)α比較。前者小則說明分類自變量對數(shù)值型因變量具有顯著影響；反之，則說明分類自變量對數(shù)值型因變量影響不顯著。

3、可重復雙因素方差分析 結(jié)論判斷：（1）由方差分析表中的統(tǒng)計量F與F臨界值比較。前者大則說明分類自變量對數(shù)值型因變量具有顯著影響；反之，則說明分類自變量對數(shù)值型因變量影響不顯著。

（2）由P值和給定的顯著性系數(shù)α比較。前者小則說明分類自變量對數(shù)值型因變量具有顯著影響；反之，則說明分類自變量對數(shù)值型因變量影響不顯著。

（七）相關于回歸分析 實驗步驟：

1、回歸模型的形式

2、簡單線性回歸方程

3、相關模型

4、多元線性與多元非線性回歸分析

5、基本統(tǒng)計分析

（八）時間序列分析 實驗步驟：

1、測定增長量和平均增長量

利用Excel的拖拉權柄計算逐期增長量、累計增長量和平均增長量。注意相對地址和絕對地址的使用

2、測定發(fā)展速度和平均發(fā)展速度

利用Excel的拖拉權柄計算定基發(fā)展速度、環(huán)比發(fā)展速度和平均發(fā)展速度 注意相對地址和絕對地址的使用

3、計算長期趨勢

利用Excel的拖拉權計算移動平均值，輔助作圖反應結(jié)果。

4、計算季節(jié)變動

剔除季節(jié)變動后的趨勢狀態(tài)

5、用移動平均法進行預測

6、用指數(shù)平滑法進行預測

7、趨勢預測法進行預測

二、實驗新的報告 成績：

（一）心得體會

對于有關相關與回歸分析的實驗，從一些具體的實例中會對這一章所要給我們介紹的知識有所體會。以下是一些實例： 已知某地區(qū)各項經(jīng)濟指標如下所示：

實驗結(jié)果：

（二）意見和建議