第一篇：統計學實驗報告一

《統計學》實驗報告一

姓名：

專業：

學號：

日期：

地點：

實驗項目一 描述性統計、區間估計在EXCEL里的實現

一、實驗目的

1、掌握利用EXCEL菜單進行數據的預處理；

2、掌握利用EXCEL進行描述性統計；

3、掌握利用EXCEL進行區間估計。

二、實驗要求

1、EXCEL環境與數據預處理的操作；

2、描述性統計，包括統計圖表的繪制；數據分組處理；集中趨勢描述、離散程度描述、分布形狀描述。

3、區間估計，包括總體均值、總體比例、總體方差的區間估計計算。

三、實驗內容

（一）分類數據的描述性統計

實驗數據：餐廳服務質量和價位評價.XLS 顧客服務質量評價的頻數表（按性別分）、條形圖、餅圖、帕累托圖

（二）數值性數據的描述性統計

實驗數據：城鄉居民儲蓄數據.XLS 隨著生活水平的逐漸提高，居民的儲蓄存款也在日益增加，數據2.XLS是自1990年~2006年城鄉居民人民幣儲蓄存款額，儲蓄存款包括定期和活期（單位：元）。利用EXCEL，對數據2.XLS作如下分析：

1、城鄉居民人民幣活期存款的眾數、中位數和均值是多少？

2、城鄉居民人民幣定期存款的方差和標準差是多少？

3、定期存款和活期存款相比，哪種數據的變動性更大？

（三）總體參數的區間估計

1、成績分析。實驗數據：期末成績.XLS 假設學生的各門期末考試成績均服從正態分布，選定一門課程，并給出該門課程平均成績的置信水平為95%的區間估計。

2、顧客滿意度分析。

某超市為了了解顧客對其服務的滿意度，隨機抽取了其會員中的50個樣品進行電話調查，如果有38個顧客對此超市的服務表示滿意，試求對該超市服務滿意的顧客比例的95%置信區間。

四、實驗結果

（一）分類數據的描述性統計

顧客服務質量評價的頻數表（按性別分）、條形圖、餅圖、帕累托圖

（二）數值性數據的描述性統計

1、城鄉居民人民幣活期存款的眾數、中位數和均值是多少？ 中位數: 11615.9 均值 : 18553.6

2、城鄉居民人民幣定期存款的方差和標準差是多少？ 方差 ：887955495.6 標準差：29798.58

3、定期存款和活期存款相比，哪種數據的變動性更大？

活期存款方差 ：319632938.5 活期存款標準差：17878.28

因為定期存款標準差：29798.58大于活期存款標準差：17878.28，所以定期存款變動性大

第二篇：應用統計學實驗報告一

1：

GDP均值：

人居GDP均值：

中位數、標準差、峰度、偏度：

前五位和后五位的省份：

:2：（1）

（）

（3）

（4）

第三篇：統計學實驗報告

本 科 生 實 驗 報 告

實驗課程

統

計

學

學院名稱

商

學

院

專業名稱

會

計

學

學生姓名

苑蕊

學生學號

指導教師

劉

后

平

實驗地點

成都理工大學南校區

實驗成績

二〇一五

年

十

月

二〇一五

年

十

月

學生實驗

心得

關于本學期統計學課程得實踐心得: 一、實驗目得:

實驗學習就是貫徹統計教學大綱得教學計劃得手段、不僅就是校內教學得延續、而且就是校內教學得總結。實驗學習得目得就就是使同學們得理論更加扎實、專業技能操作更加過硬。

通過實驗學習需要了解與掌握:

1、熟悉 EXEL 與 SPSS 操作系統、掌握數據管理界面得簡

單得操作;

2、熟悉 EXEL 與 SPSS 結果窗口得常用操作方法、掌握輸出結果在文字處理軟件中得使用方法。掌握常用統計圖(線圖、條形圖、餅圖、散點、直方圖等)得繪制方法;

3、熟悉描述性統計圖得繪制方法;

4、熟悉描述性統計圖得一般編輯方法。

二、實驗內容:按照要求進行資料得整理、繪制統計表與統計圖。

1、某高校二級學院 60 名教職工得月工資資料如下: 1100

1200

1200

1400

1500

1500

1700

1700

1700

1800

1800

1900

1900

2100

2100

2200

2200

2200

2300

2300

2300

2300

2400

2400

2500

2500

2500

2500

2600

2600

2600

2700

2700

2800

2800

2800

2900

2900

2900

3100

3100

3100

3100

3200

3200

3300

3300

3400

3400

3400

3500

3500

3500

3600

3600

3600

3800

3800

3800

4200

依據上述資料編制組距變量數列、并用次數分布表列出各組得頻數與頻率、以及向上、向下累計得頻數與頻率、并繪制直方圖、折線圖。

學生實驗

心得

學生實驗

心得

2、已知 20012012 年我國得國內生產總值數據如表 216 所示。

要求:(1)依據20012012年得國內生產總值數據、利用Excel軟件繪制線圖與條形圖。

（2）依據 2012 年得國內生產總值及其構成數據、繪制環形圖與圓形圖。

學生實驗

心得

3、計算以下數據得指標數據 1100

1200

1200

1400

1500

1500

1700

1700

1700

1800

1800

1900

1900

2100

2100

2200

2200

2200

2300

2300

2300

2300

2400

2400

2500

2500

2500

2500

2600

2600

2600

2700

2700

2800

2800

2800

2900

2900

2900

3100

3100

3100

3100

3200

3200

3300

3300

3400

3400

3400

3500

3500

3500

3600

3600

3600

3800

3800

3800

4200

4、一家食品公司、每天大約生產袋裝食品若干、按規定每袋得重量應為 100g。為對產品質量進行檢測、該企業質檢部門采用抽樣技術、每天抽取一定數量得食品、以分析每袋重量就是否符合質量要求。現從某一天生產得一批食品 8000 袋中隨機抽取了 25 袋(不重復抽樣)、測得它們得重量分別為:

學生實驗

心得

112、5100、5102、6107、5

108、8115、612、35101、6

102、2

116、6

95、4

97、8

108、6

136、8

102、8

101、5

98、4

93、3 已知產品重量服從正態分布、且總體方差為 100g。試估計該批產品平均重量得置信區間、置信水平為 95%、學生實驗

心得

5、已知某種電子元件得壽命服從正態分布、現從一批電子元件中隨機抽取 16 只、測得其壽命得原始數據如下: 1510

1450

1480

1460

1520

1480

1490

1460

1480

1510

1530

1470

1500

1520

1510

1470 試建立該批電子元件使用壽命 95%得置信區間。

學生實驗

心得

6、在探討不同飼料對動物影響得試驗中、測得三組動物服用飼料后每日進食量如表所示、請問三組動物每日進食量就是否相同？

學生實驗

心得

由圖可知、三組動物進食量不同。

7、三個組別得人群每日增加得體重(kg)數據如表所示。

請問三個組別得人群每日增加得體重數量就是否相同？

學生實驗

心得

由圖可知、三個組別得人群每日增加得體重數量不同。

8、某企業 20092013 年得銷售額資料如表所示。

請用最小平方法求趨勢直線方程。

9、某公司 8 個所屬企業得產品銷售資料如表所示。

要求:(1)畫出相關圖、并判斷銷售額與銷售利潤之間得相關方向。

(2)計算相關系數、指出產品銷售額與利潤之間得相關方向與相關程度。

學生實驗

心得

（3）確定自變量與因變量、求出直線回歸方程。

（4）計算估計標準差 Syx。

（5）對方程中回歸系數得經濟意義做出解釋。

（6）在 95%得概率保證下、求當銷售額為 1200 萬元時利潤額得置信區間。

(1)

(2)

(3)

學生實驗

心得

10、某公司得 10 家下屬企業得產量與單位生產費用之間得關系如表所示。

要求:(1)畫出相關圖、并判斷產量與單位生產費用之間得相關方向。

（2）計算相關系數、指出產量與單位生產費用之間得相關方向與相關程度。

（3）確定自變量與因變量、擬合直線回歸方程。

（4）計算估計相關誤差 Syx、（5）對相關系數進行檢驗(顯著性水平取 0、05)。

（6）對回歸系數進行檢驗(顯著性水平取 0、05)。

（7）在 95%得概率保證下、求當產量為 130 萬件時單位生產費用得置信區間。

學生實驗

心得

(1)

(2)

(3)

學生實驗

心得 三、實驗體會

通過實驗學習、使我們對統計工作有了一個初步得認識、以及統計軟件在統計工作中應用得重要性與方便性、了解信息收集與處理過程、為以后專業理論課程得學習奠定實踐基礎。學習了 EXEL 與 SPSS 軟件、有力得將理論知識與實踐聯系在一起、并且進一步掌握了理論知識、提高了分析問題、解決問題得能力。在應用軟件分析出得數據中、有很多都不知道就是什么意思、還有得數據概念模糊、這都就是在今后得學習中需要改進與加強得。

學生(簽名):

2015 年 10 月 25 日

指導

教師

評語

成績評定: 指導教師(簽名):

****年**月**日

第四篇：統計學實驗報告

應用統計學實驗報告

武漢工大學

管理學院

應用統計學 課程實驗（上機）報告專業班級：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、掌握啟動和退出統計軟件

2、掌握數據庫的建立

3、搜集一些數據并建立數據庫

4、進行一些統計計算（函數、描述性統計）

5、制作統計圖

6、計算各種統計指標

實驗（上機）內容及方法

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、描述性統計

1.在數據表窗口輸入數據如下：

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

應用統計學實驗報告

3.加載數據分析工具：在“工具”下拉菜單下找到“加載宏”，單擊，選擇“數據分析工具”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“數據分析”選項。

圖1-2 打開數據分析

第 3 頁；共 23頁

應用統計學實驗報告

5.單擊“數據分析”，選擇“描述性統計”

圖1-3開始描述性統計

6.數據復選框如下，單擊確定，圖1-4描述性統計選項卡

7.顯示結果如下：

平均 標準誤差 中位數 眾數 標準差 方差 峰度 偏度

表1-2 描述性指標顯示結果 77.91667 區域 1.972982 最小值 78 最大值 76 求和 11.83789 觀測數 140.1357 最大(1)-0.24247 最小(1)-0.19707 置信度(95.0%)

第 4 頁；共 23頁

2805 36 98 49

4.005367

應用統計學實驗報告

三、函數計算：

1、簡單函數運算：

1)將鼠標定位在單元格，進入編寫模式，輸入函數：“=A1*A1”，點擊回車鍵，在哦單元格內出現運算結果。把鼠標移到單元個右下角，直到出現“十字”按住鼠標右鍵往下拉，則將運算復制。顯示結果如下:

圖1-4 函數輸入

2)插入函數：（用函數求和）

3)單擊輸入框中的函數輸入符號，點擊確定（如下圖），計算書剛剛輸入成績的總和為：2805

圖1-5 插入函數選項卡

按照同樣的方法可以選擇其他函數形式進行統計統計運算。

第 5 頁；共 23頁

應用統計學實驗報告

2、制作統計圖：

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據分析，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

應用統計學實驗報告

? 統計結果如下：

表1-4 頻率分析表 分數

99

其他

頻率 8 11 7 7 0

直方圖***989分數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

應用統計學實驗報告

圖1-10 餅形圖選擇框

根據向導輸入數據，分別選擇。最終統計圖表如下：

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

第 8 頁；共 23頁

應用統計學實驗報告

上機總結：

1、通過本次上機，鞏固了excel的基本操作，讓操作更加流暢。

2、進一步了解了函數的使用，能夠熟練的掌握基本的統計量的運算。

3、通過實驗的學習和比較，進一步加深了對統計量意義的學習。

實驗（上機）成績：第 9 頁；共 23頁

評閱老師： 評閱時間：

應用統計學實驗報告

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、建數據庫：（1）假設檢驗（雙樣本數據）（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、輸出計算結果并進行分析

5、進行檢驗和決策

實驗上機內容及方法

一、單因素分析

1.檢驗數據：

表2-1 三種訓練方法下工人的日產量

方法1 方法2 方法3 22 18 18 27 24

人均日產量 18 16 21 22 11 17 15

2.將數據輸入軟件，并在“工具”菜單下選擇“數據分析”，選擇如圖，單擊“確認”

圖2-1 分析工具選擇

第 10 頁；共 23頁

應用統計學實驗報告

3.在數據復選框內選擇數據如下；

圖2-2 單因素分析復選框

結果輸出：

表2-2 單因素分析結果

組 行 1 行 2 行 3 方差分析 差異源 組間 組內 總計 觀測數 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量有顯著影響，即三種訓練方法對日產量沒有顯著影響。

二、雙因素分析（無交互作用）實驗數據

表2-3 4個工人和3臺機器配合的日產量

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

應用統計學實驗報告

將數據輸入軟件，并在“工具”菜單下選擇“數據分析”，選擇如圖，單擊“確認”

圖2-3 無交互作用雙因素分析選項

在數據復選框內選擇數據如下；

圖2-4 無交互作用雙因素分析復選框

分析結果輸出：

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 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

應用統計學實驗報告

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

列因素：在顯著性水平為1%的時候，F crit=9.779538，在顯著性水平為5%時，F crit=4.757063，F=6.984772。因為4.757063＜6.984772＜9.779538。則不同工人的日產量只有顯著的差別。

三、雙因素分析（有交互作用）實驗數據

表2-5 燈泡壽命數據

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

第 13 頁；共 23頁

應用統計學實驗報告

將數據輸入軟件，并在“工具”菜單下選擇“數據分析”，選擇如圖，單擊“確認”

圖2-5 有交互作用雙因素分析

在數據復選框內選擇數據如下；

圖2-6 有交互作用雙因素分析復選框

分析結果輸出：

表2-5方差分析：可重復雙因素分析

觀測數 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

第 14 頁；共 23頁

應用統計學實驗報告

觀測數 求和平均 方差

觀測數 求和平均 方差

總計

觀測數 求和平均 方差

方差分析

差異源 樣本 列 交互 內部 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 crit=8.021517，在顯著性水平為5%時，F crit=4.256495，F =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 crit=8.021517，在顯著性水平為5%時，F crit=4.256495，F =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。

第 15 頁；共 23頁

應用統計學實驗報告

3、交互作用分析：在顯著性水平為1%的時候，F crit=6.422085，在顯著性水平為5%時，F crit=3.633089，F =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：

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據進行顯著性判斷和檢驗；

3、根據假設和檢驗結果，明白如何進行判斷。

實驗上機成績：

評閱老師：

評閱時間：

第 16 頁；共 23頁

應用統計學實驗報告

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、搜集數據并建數據庫

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、輸出計算結果并進行分析

5、進行檢驗和預測

實驗上機的內容及方法 一，一元線性回歸 數據顯示如下：

（表3-1十個企業的生產費用與產量數據）

企業編號 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 產量X（千克）40 42 48 55 65 79 88 100 120 140 生產費用Y（千元）150 140 160 170 150 162 185 165 190 185 將數據輸入工作表，在“工具”菜單下選擇“數據分析”，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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應用統計學實驗報告

則顯示相關數據處理結果如下：

表3-2 回歸統計表

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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應用統計學實驗報告

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（在檢驗數為0.01時相關系數檢驗數）表示回歸方程顯著。

t Stat=3.875647＞2.306（α=0.05，自由度=8時t值）則統計檢驗結果顯著。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），表示回歸結顯著。

3、相關預測

在產量為80千件時，平均生產費用的置信區間（α=0.05）生產費用預測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%置信區間為（158.844，174.321）

在產量為80千件時，生產費用的置信區間（α=0.05）生產費用預測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%置信區間為（140.637，191.643）

二，多元回歸 試驗數據：

表3-5 某企業10個月的月管理費用與工人勞動日數和機器開工臺數的資料

管理費用Y 工人勞動日數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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應用統計學實驗報告

機器開工臺數X2 14 15 13 13 14 16 16 15 15 將數據輸入工作表，在“工具”菜單下選擇“數據分析”，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

則顯示相關數據處理結果如下：

表3-5 回歸統計表

回歸統計

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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應用統計學實驗報告

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

3、回歸系數：

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。即工人勞動日數對管理費用的影響并不是顯著；機器開工臺數對管理費用影響顯著。

4、相關系數分析：

表3-8相關系數分析表

Y X1 X2

Y X1 X2

0.501517 1 0.771462 0.184094 則得到Y與X1之間的相關系數為0.501517；Y與X2之間的相關系數為0.771462，X1與X2之間的相關系數為0.184094 計算相應的偏回歸系數Y與X1之間的偏相關系數為0.5748；Y與X2之間的相關系數為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：工人勞動日數與管理費用之間的偏相關系數不顯著；機器開工臺數與管理費用之間的偏相關系數是顯著的。

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應用統計學實驗報告

實驗上機總結：

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據進行系數顯著性判斷和檢驗；并對方程的擬合優度和相關性進行判斷

3、根據回歸結果很好的預測，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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第五篇：統計學實驗報告

統計學實驗報告

姓名：

學號：

班級：

成績：

一、實驗步驟總結

成績：

（一）數據的搜集與整理

第一種方式是輸入網站，第二種方式是通過網絡獲取二手數據使用搜索引擎。第一步，將數據錄入到Microsoft Excel工作表中。

第二步，選中需要篩選的區域，使用“數據—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篩選。

（二）描述數據的圖標方法

對數值型數據是做出頻數頻率表，我們用frequency函數來獲取頻數頻率。第一步：將數據輸入到Microsoft Excel里的單元格，在單元格輸入數據；

第二步：激活單元格，點擊函數調用卡片打開“插入函數”對話框，從選擇類別下拉框中選“統計”，在選擇函數框中選擇frequency函數；

第三步：點擊“插入函數”對話框確定按鈕進入“函數參數”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”得到頻數結果；

第五步：對結果進行修飾，加入分組標志及其值，再加入頻數的具體名稱，并且計算頻率。

2用直方圖來表示

第一步，將數據輸入到表里的單元格；

第二步，使用“工具—數據分析”菜單，打開“數據分析”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的返回結果。第五步，對結果進行修飾。

（三）數值型描述度量

1、在Excel中用Average來計算平均數。直接點函數f（x）中的常用函數Average，然后選中區域就可以計算。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。用函數f（x）中的Geomean，然后選中區域計算結果。也可以激活單元格，輸入公式。

3、在Excel中使用Harmean函數計算調和平均數，同樣也是先激活單元格，然后使用函數Harmean，就可以計算出結果。也可以激活單元格，直接用公式。

（四）參數估計

1、抽樣

第一步，使用“工具-數據分析”菜單打開“數據分析”對話框，選擇抽樣。第二步，在輸入區域里選擇區域，然后點隨機，再選擇輸出區域，點確定

2、區間估計

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，對數據命名；

第二步，構建函數表單框架； 第三步，輸入框架下對應的數據和函數公式。函數表單中涉及到有樣本個數、樣本均值、總體標準差、置信水平、抽樣標準差、置信區間半徑、置信區間下限和上限等等內容。

（五）假設檢驗

首先構建函數表單，然后進行假設檢驗。假設檢驗中求P值要經過五個步驟：

1、寫出原假設HO及備擇假設H1；

2、選擇顯著性系數水平α及樣本容量n；

3、確定合適的檢驗統計量及抽樣分布；

4、搜集樣本數據計算樣本統計值和P值；

5、給出統計學意義上的結論和經濟管理學意義上的結論。

2、雙樣本方差分析分析工具擴展函數來完成兩個方差的F檢驗。

第一步，使用“工具-數據分析”菜單，打開數據分析對話框，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，選擇區域

第三步，點擊確定按鈕，返回分析結果。

（六）方差分析

第一步，使用“工具-數據分析”菜單打開數據分析對話框，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，輸入區域點擊右側箭頭，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，返回結果。對無重復雙因素方差分析，也要用分析工具的數據分析來完成。

第一步，使用“工具-數據分析”菜單打開數據分析對話框，選擇“方差分析：無重復雙因素方差分析”分析工具；

第二步，輸入區域點擊右側箭頭，選擇單元格； 第三步，點擊確定，返回結果。

（七）相關與回歸分析

第一步，使用“工具-數據分析”菜單打開數據分析對話框，選擇“相關系數”分析工具，點擊確定；

第二步，在相關系數對話框中，點擊輸入區域右側的箭頭，選擇單元格，數據按列錄入，所以選中分組方式中的“列”單選框；點擊輸出區域右側的箭頭，選擇一個下側和右側沒有數據的單元格；

第三步，點擊相關系數對話框中的確定按鈕返回結果。

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-數據分析”菜單打開數據分析對話框，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、環比發展速度、定基發展速度也是如此做。

季節變動分析的第一步，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，得到季節因素引起的變動分值；第三步，將數據匯總在同一列上；第四步，求出每一季的變動分量值的平均值；第五步，計算季節調整系數；第六步，計算季節比率。

二、實驗心得報告 成績：

（一）心得體會

統計學，在我看來無非就是統計數據嘛，對于我來說統計數據應該不是什么難題。后來學了統計學，才知道并不是那么簡單的事情。統計數據的確是統計學中很重要的一項工作，但并不是登記幾個數字就了事的。我們除了記錄數據，還要對數據進行整理和分析，從而得出有意義的結論。在上第一節實驗課的時候，老師給我們講了怎樣進行數據的搜集與整理，比如我們要搜集全國人口普查的調查數據，可以進入網址http://www.tmdps.cn/，點擊其中的數據目錄，然后點統計數據，選擇數據，再選人口數據就行了。

除了上述的對數據的搜集可以直接進入網站以外，在實驗課上我還得知可以用搜索引擎來得到數據。比如，我們可以使用百度網站，搜索四川省2010年國民經濟數據，如下圖

而直接數據的搜集可以通過三種途徑：科學實驗、觀察研究或者直接調查。我們生活中用得最多的就是直接調查，可以通過抽樣調查來取得直接數據。對數據的搜集對我們來說不是很難，除非我們自己去做一份調查。而對搜集來的數據我們要進行整理，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，它是統計學中一項很重要的工具。

比如，已經知道某班十四位同學的月生活費數據：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。當我把數據搜集與整理好了以后，我們就需要描述數據。在實驗課中，我們用Excel來對數據描述。就拿我搜集到的數據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，在后面的幾節實驗課中，我才覺得用Excel來進行一系列的數值型描述、參數估計、假設檢驗、方差分析等等是比較難的。統計實驗課和上課是緊密相聯的，課上所學的知識全在實驗課上運用了。我的感覺是，實驗課就是統計學知識的濃縮和精華，這只是我的理解。當我們在進行數值型描述時，我們就要記下表示集中趨勢度量的有哪些函數，表示離散程度度量的函數又有哪些？比如用Average來計算平均數，用Geomean來計算幾何平均數，用Harmean函數計算調和平均數等等。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、幾何平均數、調和平均數、中位數、眾數等等。我們可以從這些計算出來的數據中分析結果，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“數據分析”，在后面的幾個實驗里幾乎每個實驗都會用到“數據分析”這個工具。對上面的這些函數我們也可以用“數據分析”來得出結果。

我們會發現，這些分析出來的結果和我們自己用公式算出來的結果是完全一致的，那就證明了我們自己算出來的結果是沒有錯的。使用數據分析更快捷方便，可以大大節省我們的時間。在接下來的參數估計中，我們就要記很多函數表達式，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—數據分析”這項工具。這十四位同學的月生活費已經是抽樣出來的，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。

而區間估計的實驗就是要通過軟件，實現一定置信度水平下的置信區間反映結果。Excel沒有提供專門的分析工具庫擴展函數來分析各種情況下的參數區間估計結果，所以我們只能使用函數或者函數表單來實現實驗目標。從我所收集到的樣本數據來看，這十四位同學的月生活費是屬于小樣本數據，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表單。函數表單是一種利用函數和命名組合形成的可以反復使用的電子表格，也是進行參數區間估計的主要方法。

前面的“樣本個數”這些名稱是要自己輸入的，這就是所謂的構建函數表單的方法。構建函數表單使我們更清晰的看到我們統計數據的結果是怎樣，也很容易地根據函數表單下結論。從使用“工具-數據分析”我們可以清晰的看出這十四個數據所代表的含義，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，由于我的數據只有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據了。

那么函數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，其次確定抽樣樣本統計量及其服從的分布，然后進行假設設計。在運行擴展函數的時候會計算到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，統計量等于或超過有樣本計算出來的統計量的值的概率。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。通過構建函數表單，然后運用公式來計算出結果，使我們省去了自己動手去計算的過程從而節約了我們的時間，提高了統計效率，而得到的分析結果也是準確的，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據，而這里我們只有一組數據，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，我這里的數據也是只有一組數據，所以在方差分析中，我的數據毫無意義。但是在Excel使用“方差分析：單因素方差分析”分析工具擴展函數來完成單因素方差分析工作。最后也要使用“數據分析”來得出結果。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值型變量聯系的方法之一，它通過計算相關系數測定兩個數值變量之間的線性相關強度。在這里，我們同樣也要用到“數據分析”此外，我們還要構建線性回歸模型，指數回歸模型返回結果第一行代表斜率，第二行代表標準誤差，第三行代表判決系數，第四行代表檢驗統計量值，第五行代表回歸平方和。根據求出來的結果我們就能得到想要的答案。而時間序列分析主要是動態的分析，即GDP、產值等等的分析。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。通過上統計學實驗我了解到統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計工作后，就會發現不是那么枯燥無味，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奏。