统计学实验报告

统计学实验报告

姓名学号班级成绩

实验一数据的收集与整理

一、间接数据的收集

方法一、直接进入网站查询数据

第一步：根据需要在浏览器中输入相关国家或地方统计局地址，进入相关搜素主页；

第二步：选择“统计数据——年度数据”，在年度选择下拉框中选择所需年，点击查询，进入所需年度的统计年鉴；

第三步：在年鉴中点击所需查询内容；

第四步：查询得到相关结果；

方法二、通过搜索网站

第一步：浏览器中输入常用网站地址，进入搜索网站的主页；

第二步：在搜索框中输入需要查询的数据内容；

第三步：单击相关“搜索”按钮，获得搜索结果；

第四步：选择点击进入所需数据内容页面；

二、直接数据的搜集

直接统计数据可以通过两种途径获得：一是统计调查或观察，二是实验。统计调查是取得社会经济数据的最主要来源，它主要包括普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表等调查方式。本节实验主要介绍了抽样调查取得直接数据的方法。步骤如下：第一步：调查方案的设计（包括调查目的、调查对象、调查单位、调查程序）

第二步：调查问卷的设计

第三步：问卷的发放

第四步：问卷的回收

第五步：问卷的收回

第六步:数据的初步整理

二、数据的整理

1.Excel的数据整理及数据文件的建立

（1）数据的编码

（2）数据的录入：单击激活一个单元格就可以录入数据了，单元格的切换可以使用鼠标，也可以在激活一个单元格以后用Enter键（或者Tab）键，向下（或者向右）切换单元格。

（3）数据文件的导入：导入的方法有二，一是使用“文件-打开”菜单，二是使用“数据-导入外部数据-导入数据”菜单，两者都是打开导入向导，按向导一步步完成对数据文件的导入。

（4）数据的筛选: Excel中提供了两种数据的筛选操作，即“自动筛选”和“高级筛选”。

“自动筛选”使用“数据-筛选-自动筛选”菜单，通过下拉箭头的选择来实现筛选。“高级筛选”使用“数据-筛选-高级筛选”菜单，调用对话框来实现筛选。

（5）数据的排序: Excel的排序功能主要靠“升序排列”（“降序排列”）工具按钮和“数据-排序”菜单实现。在选中需排序区域数据后，点击“升序排列”（“降序排列”）工具按钮，数据将按升序（或降序）快速排列。同时，“数据-排序”菜单还可进行自定义排序，一般步骤为“工具-选项-自定义序列”，手工输入新的排序序列，然后在“数据-排序”菜单打开的排序对话框中点击“选项…”，在新弹出的对话框的“自定义排序次序”

下拉框中选择手工输入的排序次序。此外，Excel分析工具库宏中的“排位与百分比排位”工具，也能部分实现显示排序结果的功能。其调用菜单为“工具-数据分析-排位与百分比排位”。

（6）数据的分组: 数据分组是将数据整理形成汇总表或频数分布表的过程。汇总表可以使用“数据-分类汇总”菜单来实现，频数分布分组情况可以由Frequency函数或直方图工具来实现。其直方图调用菜单为“工具-数据分析-直方图”。

（7）数据文件的保存：使用“保存”工具按钮，或者“文件-保存”菜单，还可以使用“文件-另存为”菜单。

实验二描述数据的图表方法

一、频数频率表

（1）Frequency函数

第一步：在excel的单元格中录入数据

第二步：激活相关单元格，点击函数调用卡片打开“插入函数”对话框（也可“插入”

——“插入函数”进入），选择类别中选择“统计”，选择函数框中选择Frequency

函数，单击确定

第三步：进入“函数参数”对话框，在excel表中选择或输入Data-array和Bins-array 函数的有效范围

第四步：使用组合键“Ctrl+Shift+Enter”,返回得到频数结果

第五步：对结果进行修饰，加入分组标志及其值和频数的具体名称，并计算频率

二、直方图分析工具

“工具”——“数据分析”——“直方图”

二、统计图

（一）直方图

第一步：在excel表中录入相关数据;

第二步：使用“工具”——“数据分析”——“直方图”;

第三步: 单击“确定”按钮，进入直方图分析工具库对话框。输入“输入区域”、“接收区域”、“输出区域”，并勾选“图标输出”对话框;

第四步：单击确定按钮，得到返回结果；

第五步：对结果进行修饰；

（二）折线图

第一步：在excel表中录入相关数据;

第二步：使用“插入”——“图标”——“折线图”，并在子图表类型中选择所需折线类型；

第三步：单击“下一步”，在数据区域中选择出或输入需要绘制成图的范围，并勾选系列产生区域，单击“下一步”按钮；

第四步：输入图表标题等具体内容，单击“完成”；

（三）散点图：其具体操作步骤与折线图基本相同

实验三统计数据的描述

一、使用函数描述

第一步：激活相关单元格；

第二步；输入相关函数如平均函数Average等，格式为（=相关函数（范围）），再按回车键，返回计算结果；

第三步：对于复杂的函数如标准误差等，应采取逐级计算；

注：在使用复杂函数时，需要导用一些基本函数的结果值，此时需对简单函数的结果进行重新命名，具体步骤为“插入”——“名称”——“指定”——勾选指定位置——单击“确定”。

二、描述统计工具的使用

第一步：使用“工具”——“数据分析”——“描述统计”工具；

第二步：单击“确定”按钮，进入描述统计对话框；

第三步：在输入区域输入有效范围，勾选分组方式，设置输出区域，勾选汇总统计、平均数置信度并设置其大小和第K大值与第K小值得数值，最后单击确定按钮，得到相

关描述统计结果；

实验四参数估计

一、抽样

第一步：使用“工具——数据分析”菜单，打开“数据分析”对话框，选择“抽样”，单击确定，打开“抽样”对话框；

第二步：在输入区域设置或拖动选择数据的有效区域，且数据区域不能包含标志值，在随机抽样方法中输入需抽样的样本数，在输出选项中设置输出区域；

第三步：单击确定按钮，返回所需结果；

二区间估计

（一）点估计：直接用Average、ver、stdew等函数计算出样本数据的均值、方差、标准差等，以代替总体的均值、方差、标准差。具体步与函数描述的步骤大体相同。

（二）区间估计

1、总体标准差已知，均值的置信区间估计

（1）Confidence函数，公式为“=Confidence(1-置信水平，总体标准差，样本个数）”,具体操作步骤与函数描述步骤相同

（2）函数表单

第一步：选中所需数据区域单元格，使用“插入——名称——指定”菜单，打开指定名称对话框，选择“首行”，以便以后复合函数的调用；

第二步：构建函数表单框架。逐个输入样本统计量、样本个数、样本均值、用户输入、总体标准差、置信水品、计算结果、抽样标准差、Z值、置信区间半径、置信区间下限、置信区间上限，并为其指定名称。

第三步：输入框架下的对应的数据和函数公式；

2、总体标准差未知，均值的置信区间估计

（1）函数表单

第一步：选中所需数据区域单元格，使用“插入——名称——指定”菜单，打开指定名称对话框，选择“首行”，并为其数组命名；

第二步：构建函数表单框架，与总体标准差已知时步骤相同；

第三步：输入框架下的对应的数据和函数公式。但这里将T值的函数公式变为Tinv(1-置信水品，自由度)，置信区间半径的函数变为“t值*抽样标准差”，其他步骤与总体标准差已知时相同；

注：置信区间下限=样本均值-置信区间半径，置信区间上限=样本均值+置信区间半径

(4)总体方差的估计：用卡方分布构造总体方差的置信区间，语法为CHIINV(probability,degrees-freedom)

(5)两个总体方差之比的区间估计：用两个样本放差之比对总体方差之比进行估计，函

数表单使用Finv来计算F值，表示F分布的临界值，语法为FINV(probability,degrees-freedom1,degrees-freedom2)

实验五假设检验

一、一般假设检验的六个步骤

第一步：写出原假设H0及备择假设H1；

第二步：选择显著性系数水平和样本容量n

第三步：确定合适的检验统计量和抽样分布

第四步：确定划分拒绝域和接受域的临界值

第五步:收集样本数据，计算检验统计量的值

第六步：给出统计学意义上的结论和经济管理学意义上的结论

二、函数表单构建的基本步骤为

第一步：创建样本数据

第二步：构建函数表单框架

第三步：输入框架下对应的数据和函数公式

三、分析工具库

1、F-检验：双样本方差

第一步：使用“工具”——“数据分析”——“F-检验”，单击确定，进入“F-检验”：双样本方差分析界面；

第二步：输入区域变量1的区域和变量二的区域点击右侧箭头，选择各自需要进行数据分析的单元格，选中标志复选框，并设置显著性系数和输出区域；

第三步：点击“双样本方差分析”对话框的确定按钮，返回结果；

2、t-检验: 双样本等方差假设、t-检验：双样本异方差假设、t-检验：成对双样本

均值分析、Z-检验：双样本均值分析与F-检验：双样本方差的步骤基本相同，仅需根据各自的特点做轻微改动

实验六方差分析

一、单因素方差分析

第一步：使用“工具”——“数据分析”——“方差分析-单因素方差分析”单击确定，进入单因素方差分析界面；

第二步：输入区域点击右侧箭头，选择需要进行数据分析的单元格，再勾选好分组方式，并设置显著性系数和输出区域；

第三步：点击“方差分析：单因素方差分析”对话框的确定按钮，返回结果；

二、双因素方差分析

（一）无重复双因素方差分析

第一步：使用“工具”——“数据分析”——“方差分析-无重复双因素分析”单击确定，进入无重复双因素方差分析界面；

第二步：输入区域点击右侧箭头，选择需要进行双因素方差分析的数据单元格，并选中“标志”复选框，并设置显著性系数和输出区域；

第三步：点击“方差分析：无重复双因素方差分析”对话框的确定按钮，返回结果；

注:此种方差分析要求各因子之间相互独立

（二）可重复的双因素方差分析

第一步：使用“工具”——“数据分析”——“方差分析-可重复双因素分析”单击确

定，进入可重复双因素方差分析界面；

第二步：输入区域点击右侧箭头，选择需要进行可重复双因素方差分析的数据单元格，按实际需要在“每一样本行数”的文本框中并输入对应数值，并设置显著性系数和输出区域；

第三步：点击“方差分析：可重复双因素方差分析”对话框的确定按钮，返回结果；注：此种方差分析要求各因子之间相互独立

统计学实验心得报告

通过本学期统计课程的学习，我了解了统计实验课是一门以统计数据为基础的，以统计实践为主要内容的课程，其只要任务是对客观现象和数据进行收集、整理和分析和并针对研究对象的某种特征和规律性进行研究。它所使用的工具主要是Excel软件，且在统计实验中主要通过函数来实现。我们不仅可以通过Excel预先定义好的函数，执行计算、分析等处理数据任务，还可以通过电子表格的形式对数字数据进行组织和计算或则将数字数据转化为可视化的图表等形象的我们需要的办公功能。而本学期我们主要系统的学习了Excel的基本的统计和数据分析功能，内容主要包括数据的收集与整理、描述统计的试验方法、统计数据的描述、参数估计、假设检验和方差分析。

一、首先，我们系统的学习了数据的收集与整理，它主要包括间接数据的收集、直接数据的搜集和数据的整理。而间接数据的整理又可有直接进入网站查询数据和通过搜索网站查询数据两种方法，相比之下，直接进入网站查询数据所获得的数据源更为准确。而直接数据的收集可通过统计调查或观察和实验两种方案获得，本节实验主要介绍了抽样调查取得直接数据的方法，步骤主要包括：调查方案的设计（包括调查目的、调查对象、调查单位、调查程序）、调查问卷的设计、问卷的发放、问卷的回收、问卷的收回、数据的初步整理。而数据的整理主要包括数据的编码、数据的录入、数据文件的导入、数据的筛选、数据的排序、数据文件的保存、数据的分组。下面举例说明我国五次人口普查的户人均数，且通过直接网站上查询数据：

1、浏览器中输入地址https://www.docsj.com/doc/9c128507.html,/，进入中华人民共和国国家统计局网站；

2、选择“统计数据——年度数据”，在年度选择下拉框中选择2010年，点击查询，进入北京市2010年度统计年鉴

3、在年鉴中点击“3-5 五次全国人口普查人口基本情况”，内容如图1-7所示。

4、查询得到我国近五次人口普查家庭户规模的结果分别为4.33、4.43、4.41、3.96、3.44

二、接着，我们系统的学习了描述数据的图表方法，主要包括频数频率表、和统计图。

而频数频率表又包括Frequency函数和直方图分析工具扩展函数，它们都是汇总表，主要功能是将数值型数据分成有序组。而统计图则是将数据以各种图表的形式直观而又形象的表现出来。下面用Frequency函数和直方图分析工具扩展函数对以上获得数据进行处理：（一）、用Frequency函数分析数据

1、在excel的单元格中录入数据

2、激活A1：A5单元格，点击函数调用卡片打开“插入函数”对话框（也可“插入”——“插入函数”进入），选择类别中选择“统计”，选择函数框中选择Frequency函数，单击确定

3、进入“函数参数”对话框，在excel表中选择或输入Data-array和Bins-array函数

的有效范围

4、使用组合键“Ctrl+Shift+Enter”,返回得到频数结果，并对结果进行修饰，加入分组标志及其值和频数的具体名称，并计算频率，最后结果如图所示：

户人口数户人口

数次数比率

4.33 3 0—3 0 0

4.43 4 3—4 2 40%

4.41 5 4—5 3 60%

3.96 5以上0 0

3.44

（二）、直方图分析工具

1、使用“工具”——“数据分析”——“直方图”;

2、单击“确定”按钮，进入直方图分析工具库对话框。输入“输入区域”、“接收区域”、“输出区域”，并勾选“图标输出”对话框，如图所示：

3、单击确定，返回结果，如下图所示：

三、之后，我们继续学习了统计数据的描述，它主要包括了和函数描述的使用和描述

工具的使用。而描述统计主要通过均值、中位数和众数来度量。而描述统计工具扩展函数则可用来综合反映数据的集中趋势、离散程度和形状分布，且将数据数组均视为样本数据来计算。下面。主要的函数数名称和功能如下图所示：

下面主要以1991年到2005年的第三产业国民生产总值举例说明描述统计工具的使用：

1、使用“工具”——“数据分析”——“描述统计”工具；

2、单击“确定”按钮，进入描述统计对话框，各值设计如下图所示：

3、点击确定。返回结果如图所示：

列1

平均246.56

标准误

差32.41241

中位数251.5

众数#N/A

标准差125.5327

方差15758.46

峰度-1.21233

偏度0.054658

区域382.6

最小值63.8

最大值446.4

求和3698.4

观测数15

最大(1)446.4

最小(1)63.8

置信度

(95.0%)69.5177

四、然后我们学习了参数估计的相关实验，其主要内容包括抽样和区间估计。“抽样”分析工具将输入区域视为总体，并使用总体来建立样本。当总体过大而无法处理或制成图表时，就可以使用代表样本。如果输入数据是周期性的，也可以建立只包含某个周期特定部分数值的样本。而区间估计的点估计是依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。通常它们是总体的某个特征值，如数学期望、方差和相关系数等。点估计问题就是要构造一个只依赖于样本的量，作为未知参数或未知参数的函数的估计值。区间估计则是依据抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，作为总体分布的未知参数或参数的函数的真值所在范围的估计。在此次实验中我们还应引入了TINV（返回作为概率和自由度函数的t 分布的t值）、NORMSINV（返回标准正态分布累积函数的逆函数）、ABS（求出相应数字的绝对值）、Chiinv（返回卡方分布单尾概率的逆函数）、FINV（返回F 概率分布的逆函数值，即F 分布的临界值）、CONFIDENCE(返回总体平均值的置信区间)等新的函数。

下面以某饭店在7星期内抽查29位顾客的消费额（元）如下：15 24 38 26 30 42 18 30 25 26 34 44 20 35 24 26 34 48 18 28 46 19 30 36 42 24 32 45 36 。求在概率90%的保证下，顾客平均消费额的估计区间。

1、构建的函数表单如下：

小样本抽样以样本均值推断总体均值

样本统计量

样本个数=COUNT(样本数据)

样本均值=Average(样本数据)

样本标准差=Stdev(样本数据)

用户输入

置信水平0.9

计算结果

抽样标准差=样本标准差/Sqrt(样本个数)

自由度=样本个数-1

t值=Tinv(1-置信水平，自由度）

置信区间半径=t值*抽样标准差

置信区间下限=样本均值-置信区间半径

置信区间上限=样本均值+置信区间半径

在使用标题时需注意需要指定设置标题名称才能使用。

2、得出的函数表单结果如下图：

样本统计量

样本个数29

样本均值30.86206897

样本标准差9.226220933

用户输入

置信水平0.9

计算结果

抽样标准差 1.713266216

自由度28

t值 1.701130908

置信区间半径 2.914490114

置信区间下限27.94757885

置信区间上限33.77655908

五、之后我们学习了假设检验的相关内容，其主要功能是对总体的概率分布作出假设，然后根据抽样得到样本观测值，并检验这种假设是否正确，从而判断该结果是否能被接受。其主要内容包括对应函数表单的构建、分析工具库。而分析工具库主要包括F-检验：双样本方差、t-检验: 双样本等方差假设、t-检验：双样本异方差假设、t-检验：成对双样本均值分析、Z-检验：双样本均值分析。下面举例说明F-检验：双样本方差：

1、数据的录入，如下图：

旧新

37661 31902

42342 41203

31108 38816

41239 43305

32903 35375

42658 52353

29829 30883

39616 49424

34625 38724

42650 43234

31923 34565

39990 43861

2、使用工具—数据分析—F-检验：双样本方差，点击确定；

3、“打开F-检验：双样本方差”对话框，设置格式如下图；

4、单击确定，返回结果，如下图所示：

F-检验双样本方差分析

旧新

平均37212 40303.75

方差23678506 43699518

观测值12 12

df 11 11

F 0.541848

P(F<=f) 单

尾0.162084

F 单尾临界0.35487

六、最后我们学习了方差分析的主要内容，通过方差分析，我们可以对多个总体之间的差异进行分析，这克服了假设检验只能分析两个总体差异的缺点。其主要内容包括单因素方差分析、无重复双因素方差分析和可重复双因素方差分析。下面主要举例说明无重复双因素方差分析。

1、录入数据如下图

处理1 处理2 处理3 处理4

样本1 5.27 5.27 4.94 4.61

样本2 5.27 5.22 4.88 4.66

样本3 5.88 5.83 5.38 5

样本4 5.44 5.38 5.27 5

样本5 5.66 5.44 5.38 4.88

样本6 6.22 6.22 5.61 5.22

样本7 5.83 5.72 5.38 4.88

样本8 5.27 5.11 5 4.44

2、使用“工具”——“数据分析”——“方差分析-无重复双因素分析”单击确定，进入无重复双因素方差分析界面；

3、设置输入区域点击右侧箭头，选择需要进行双因素方差分析的数据单元格，并选中“标志”复选框，并设置显著性系数和输出区域，如下图所示：

4、点击确定，返回的结果如下图：

方差分析：无重复双因素分析

SUMMARY 观测数求和平均方差

样本1 3 15.48 5.16 0.0363

3 15.37 5.123333 0.045033

3 17.09 5.696667 0.075833

样本2 3 16.09 5.363333 0.007433

3 16.48 5.493333 0.021733

3 18.05 6.016667 0.124033

样本3 3 16.93 5.643333 0.055033

3 15.38 5.126667 0.018433

3 16.16 5.386667 0.054033

样本4 3 16.84 5.613333 0.333233

3 16.1

4 5.38 0.1747

3 17.0

4 5.68 0.1168

处理1 12 66.84 5.57 0.097545

处理2 12 67.4 5.616667 0.153097

处理3 12 62.81 5.234167 0.067336

方差分析

差异源SS df MS F P-value F crit

行 2.417631 11 0.219785 4.476564 0.001365 2.258518

列 1.045072 2 0.522536 10.64299 0.000585 3.443357

误差 1.080128 22 0.049097

总计 4.542831 35

在做单因素方差分析和可重复双因素方差分析时，分析方法和步骤基本一样。而无重复双因素方差分析要求各因子之间相互独立，可重复双因素则方差分析要求各因子之间相互独立。

在本门课程中，张老师生动形象的授课方式和恰当的举例说明，深深地吸引了我。但在此我对本门课程也有一些小小的建议，首先，希望老师更严格的规范课堂纪律，比如偶尔清

点一下上课人数，虽然现在我们都已是成年人，应该为我们的行为负责，但是毕竟我们还没有置身于社会中，自控能力也不是很强；再则，希望学校能在上课的时候把网断掉，因为在上课的时候，很多到了的同学只是人在心不在，利用网络去做其他不相关的事情了，比如打游戏。

上了本学期的实验课，我获益匪浅，学会了很多基本的关于Excel的统计分析和数据处理知识，上面列举的也只是我学到的一部分知识。但我也深刻的认识到，目前我所学到的知识只是皮毛而已，在以后生活中可能也并不能解决多少实际问题，所以，在以后的学习生活中，我会更加努力，勤于练习，努力钻研，争取更加全面、专业的学习本门课程。在此，首先要感谢张老师对我的悉心教导，让我在有限的时间里学到了足够多的实用的统计实验知识，也感谢学校开设了这门课程，给我这个搭建了这个平台，让我有机会接触统计学实验这门课程。

统计学实验报告汇总

本科生实验报告 实验课程统计学 学院名称商学院 专业名称会计学 学生姓名苑蕊 学生学号0113 指导教师刘后平 实验地点成都理工大学南校区 实验成绩 二〇一五年十月二〇一五年十月

依据上述资料编制组距变量数列，并用次数分布表列出各组的频数和频率，以及向上、向下累计的频数和频率， 并绘制直方图、折线图。 学生 实验 心得

2.已知2001-2012年我国的国内生产总值数据如表2-16所示。 学生 实验 心得 要求：（1）依据2001-2012年的国内生产总值数据，利用Excel软件绘制线图和条形图。

（2）依据2012年的国内生产总值及其构成数据，绘制环形图和圆形图。 学生 实验 心得 3.计算以下数据的指标数据 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，每天大约生产袋装食品若干，按规定每袋的重量应为100g。为对产品质量进行检测，该企业质检部门采用抽样技术，每天抽取一定数量的食品，以分析每袋重量是否符合质量要求。现从某一天生产的一批食品8000袋中随机抽取了25袋（不重复抽样），测得它们的重量分别为： 学生实验心得 101 103 102 95 100 102 105 已知产品重量服从正态分布，且总体方差为100g。试估计该批产品平均重量的置信区间，置信水平为95%.

多元统计学SPSS实验报告一

华东理工大学2016–2017学年第二学期 《多元统计学》实验报告 实验名 称实验1数据整理与描述统计分析

教师批阅：实验成绩： 教师签名: 日期： 实验报告正文： 实验数据整理 (一)对“employee”进行数据整理 1.观察量排序 ( based on current salary） 2.变量值排序（based on current salary : rsalary） 3.计算新的变量（incremental salary=current salary - beginning salary）

4.拆分数据文件（based on gender） 结论：There are 215 female employees and 259 male employees. 5.分类汇总 (break variable: gender ; function: mean ) 结论：The average current salary of female is . The average current salary of male is . （二）分别给出三种工作类别的薪水的描述统计量 实验描述统计分析 1)样本均值矩阵 结论：总共分析六组变量，每组含有十个样本。 每股收益（X1）的均值为；净资产收益率（X2）的均值为；总资产报酬率（X3）的均值为；销售净

利率（X4）的均值为；主营业务增长率（X5）的均值为；净利润增长率（X6）的均值为. 2）协方差阵 结论：矩阵共六行六列，显示了每股收益（X1）、净资产收益率（X2）、总资产报酬率（X3）、销售净利率（X4）、主营业务增长率（X5）和净利润增长率（X6）的协方差。 3）相关系数 结论：矩阵共六行六列，显示了每股收益 （X1）、净资产收益率（X2）、总资产报酬 率（X3）、销售净利率（X4）、主营业务增 长率（X5）和净利润增长率（X6）之间的 相关系数。 每格中三行分别显示了相关系数、显著性 检验与样本个数。 4）矩阵散点图

统计学实验心得体会分享

统计学实验心得体会分享 在两天的统计学实验学习中，加深了对统计数据知识的理解和掌握，同时也对Excel操作软件的应用，统计学实验心得体会。下面是我这次实验的一些心得和体会。 统计学(statistics)一门收集，整理，显示和分析统计数据的科学，目的是探索数据内在的数量规律性。从定义中不难看出，统计学是一门针对数据而展开探求的科学。在实验中，对数据的筛选和处理就成为了比较重要的内容和要求了。同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。因此，Eexcel软件的安装与运行则变成了首要任务。 实验过程中，对Excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。虽然大多数计算机都已内存此软件，但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。按Excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松，既要细心又要用心。不仅仅是仔细的输入一组数据就可以，还要考虑到整个数据模型的要求，合理而正确的分配和输入数据。因此，输入正确的数据也就成为了整个统计实验的基矗。 数据的输入固然重要，但如果没有分析的数据则是一点意义都没有。因此，统计数据的描述与分析也就成了关键的关键。对统计数据的众数，中位数，均值的描述可以让我们对其有一个初步的印象和大体的了解，在此基础上的概率分

析，抽样分析，方差分析，回归问题以及时间序列分析等则更具体和深刻的向我们揭示了统计数据的内在规律性。在对数据进行描述和分析的过程中，Excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥，工具栏中的工具和数据功能对数据的处理是问题解决起来是事半功倍。 通过实验过程的进行，对统计学的有关知识点的复习也与之同步。在将课本知识与实验过程相结合的过程中，实验步骤的操作也变的得心应手。也给了我们一个启发，在实验前应该先将所涉内容梳理一遍，带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节，实现自己的全面提高。 本次实验是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。首先，我可以将自己所学的知识应用于实践中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也受到了锻炼;其次，本次实验开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。 在实验过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西，知道统计工作是一项具有创造性的活动，要出一流成果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。在实践的校对工作中，知道一丝不苟的真正内涵。 通过本次实验，不仅仅是掌握操作步骤完成实验任务而

软件工程实验报告

软件工程实验报告 姓名：冯巧 学号 实验题目：实验室设备管理系统 1、系统简介: 每天对实验室设备使用情况进行统计，对于已彻底损坏的作报废处理，同时详细记录有关信息。对于有严重问题（故障）的要即时修理，并记录修理日期、设备名、修理厂家、修理费用、责任人等。对于急需但又缺少的设备需以“申请表”的形式送交上级领导请求批准购买。新设备购入后立即对新设备登记（包括类别、设备名、型号、规格、单价、数量、购置日期、生产厂家、购买人等），同时更新申请表的内容。 2、技术要求及限定条件: 采用C#语言设计桌面应用程序，同时与数据库MySql进行交互。系统对硬件的要求低，不需要网络支持，在单机环境下也能运行，在局域网环境下也能使用。方案实施相对容易，成本低，工期短。 一：可行性分析 1、技术可行性分析 计算机硬件设备，数据库，实验室设备管理软件与实验室设备管理系统的操作人员组成，能够实现实验室设备管理的信息化，提高工作效率，实现现代化的实验室设备管理。系统需要满足实验室设备管理（包括对实验设备的报废、维修和新设备的购买）、实验室设备信息查询（包括按类别进行查询和按时间进行查询）、实验室设备信息统计报表（包括对已报废设备的统计、申请新设备购买的统计和现有设备的统计）。这些功能框图如下图所示： 2、经济可行性分析 依据用户的现实需求、技术现状、经济条件、工期以及其他局限性因素等等因素，考虑到工期的长短、技术的成熟可靠、操作方便等因素，本方案具备经济可行性。

3、系统可选择的开发方案 ①方案A用C#开发系统的特点是：开发工具与数据库集成一体，可视化，开发速度较快，但数据库能够管理的数据规模相对较小。系统对硬件的要求低，不需要网络支持，在单机环境下也能运行，在局域网环境下也能使用。方案的实施相对容易，成本低，工期短。 ②方案B：以小型数据库管理系统为后台数据库，该前台操作与数据库分离，也能够实现多层应用系统。系统对硬件的要求居中，特别适合在网络环境下使用，操作方便。但系统得实现最复杂，成本最高，工期也较长。 二：软件需求分析 1．软件系统需求基本描述： 实验室设备管理系统是现代企业资源管理中的一个重要内容，也是资源开发利用的基础性工作。实验室设备在信息化之前，在用户系统管理、设备维修管理、设备的增删改查管理等方面存在诸多不利于管理的地方，不适应现代的企业管理形势和资源的开发利用。 2．软件系统数据流图（由加工、数据流、文件、源点和终点四种元素组成）： 1)顶层数据流图 2）二层流程图 3)总数据流图

统计学实验报告

河南工业大学管理学院 课程设计（实验）报告书题目统计学实验 专业电子商务 班级1204班 学生姓名伍琴 学号201217050430 指导教师任明利 时间：2012 年 4 月 6 日

实验一：数据整理 一、项目名称：数据整理 二、实验目的 （1）掌握Excel中基本的数据处理方法； （2）学会使用Excel进行统计分组，能以此方式独立完成相关作业。 三、实验要求 1、已学习教材相关内容，理解数据整理中的统计计算问题；已阅读本次实验导引，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题及相应数据（可用本实验导引所提供问题与数据）。 3、以Excel文件形式提交实验报告（包括实验过程记录、疑难问题发现与解决记录）。 四、实验内容和操作步骤 （一）问题与数据 某百货公司连续40天的商品销售额如下（单位：万元）： 41 25 29 47 38 34 30 38 43 40 46 36 45 37 37 36 45 43 33 44 35 28 46 34 30 37 44 26 38 44 42 36 37 37 49 39 42 32 36 35 根据上面的数据进行适当分组,编制频数分布表,并绘制直方图. (二)操作步骤: 1、在单元区域A1：E9中输入原始数据，如图：

2、并计算原始数据的最大值（在单元格B10中）与最小值（在单元格D10中）。 3、根据经验公式计算经验组距和经验组数。 4、根据步骤3的计算结果，计算并确定各组上限、下限（在单元区域F1：G6），如图所示： 5、绘制频数分布表框架，如图所示： 6、计算各组频数： （1）选定B19:B23作为存放计算结果的区域。 （2）从“公式”菜单中选择“插入函数”项。 （3）在弹出的“插入函数”对话框中选择“统计”函数FREQUENCY.

医院信息系统 详细分析实验报告

信息与电气工程学院HIS信息系统详细分析报告（2016/2017学年第一学期） 题目： HIS信息系统详细分析 __ 专业班级：信息1401 姓名：谭玉龙 指导教师：崔东 设计周数： 设计成绩： 2016年12月8日

一、实验目的 1.详细分析个系统的详细内容，具体功能和相应流程图 二、具体内容 一、门诊管理系统 挂号系统 1、系统特点 ●提高医院工作效率，减轻工作人员的劳动强度，缩短患者 排队挂号的等候时间 ●支持多种挂号方式（随时挂号、电话预约挂号、磁卡/IC 卡自动挂号、网上预约挂号） ●支持各种身份的患者挂号（自费、公费、合同单位、医保） ●患者初诊的门诊号自动保存，方便患者复诊时基本信息及 上次就诊信息的快速查询调用 ●支持患者选择医生 ●可以对所有就诊患者的地域来源进行统计分析，服务于医 院的经营决策 ●实时快速准确的工作量统计 2、功能简介 ●日常挂号业务 ●预约挂号业务 ●专家门诊时间安排及专家限号功能

●患者挂号、退号、修改、转科业务 ●各种数据维护功能 ●挂号工作人员财务交款 3、查询统计 ●门诊患者挂号明细查询 ●门诊挂号科室工作量统计 ●门诊挂号费用收入统计 ●全院门诊量分科室统计 ●全院门诊量分类别统计 ●医生（专家）挂号量统计 ●就诊患者区域来源分布统计分析 4、业务流程图 图一：挂号业务流程路

收费系统 1、系统特点 ●支持划价、收费于一体和划价、收费分开两种业务工作模 式 ●各种费用同一窗口录入（西药处方，中药处方，检查化验 单等），根据价表自动划价 ●支持套餐和协定处方录入 ●支持病人信息IC卡存储及读取 ●支持多种结算方式，结算比例，同时提供结算比例的自定 义功能 ●与门诊药房库存关联，实现实时无药报警 ●支持与医生工作站，医技科室工作站联网，实现医生处方 的接收和信息传递 ●支持门诊患者费用明细清单的打印 ●具有前屏显示功能，通过语音和屏幕显示患者应收，实收， 找零及问候语等信息 ●提供严密的发票管理功能 ●强大的统计报表功能 ●快捷方便的录入方式，全键盘操作，简单易学 2、功能简介 ●划价收费 ●退费功能（处方退费，红方退费，检查单退费），退费权

统计学实验报告

第页（共12 页）课程：_应用统计学_____________ 实验日期：2011 年 5 月 3 日专业班号：__管095__ 组别：__________ 交报告日期：2011 年 5 月11 日姓名：__XXX____学号：3090511127_ 报告退发：（订正、重做） 同组者：XXXX 教师审批签字： 实验报告格式 一、预习准备：实验目的和要求、实验仪器和设备等； 二、实验过程：实验步骤和实验数据记录等； 三、实验总结：实验数据处理和实验结果讨论等。 实验名称 应用统计学综合实验

步骤一 认识EXCEL 系统，用EXCEL 计算描述统计量、进行方差分析、移动平均和指数平滑预测 1.某班30名学生的数学成绩如下表所示： 列1 平均 79.6 标准误差 2.039044 中位数 80.5 众数 76 标准差 11.1683 方差 124.731 峰度 -0.14235 偏度 -0.36365 区域 47 最小值 52 最大值 99 求和 2388 观测数 30 最大(1) 99 最小(1) 52 置信度(95.0%) 4.170314 2.有5种不同品种的种子和4种不同的施肥方案，在20块同样面积的土地上进行试验，取得的收获量数据如下表： 检验不同品种对收获量的影响是否显著，不同的施肥方案对收获量的影响是否显著？ （α＝0.05）

由于用于检验行因素的P<ａ=0.05,所以品种对收益有影响。用于检验列因素的P<ａ=0.05,故列因素施肥方案对收益有显著影响。 3.下表是81—2000年我国油菜籽单位面积产量数据： ⑴用5期移动平均法预测2001年的单位面积产量.

误差统计实验报告3

机械制造技术基础实验指导书 同济大学机械工程学院 二00九年十一月

实验一 加工误差统计分析 一、实验目的 1、学会用点图法研究被加工零件尺寸的变化规律和控制被加工零件 尺寸 2、在已调整好的机床上加工一批零件，鉴定该机床的工艺能力。 3、掌握绘制R x -点图的方法，能根据R x -点图分析工艺过程的稳定性，计算工序能力系数等。 二、实验使用的设备和工具 1、机床：斯来福临精密数控平面磨床K-P36 Compact 2、量具：螺旋测微仪、千分仪 三、实验内容 在数控磨床上加工一批零件,依次测量出其高度尺寸，然后绘制被加 工零件尺寸的R x -图，分析被加工零件尺寸的变化规律，从中找出误差的性质和原因，并计算机床的工艺能力系数、确定机床的工艺能力等级。 四、实验原理和方法 在磨床上用磨削45HRC59~62工件一批，做出R x -控制图。 应用数理统计方法对加工误差（或其他质量指标）进行分析，是进行过程控制的一种有效方法，也是实施全面质量管理的一个重要方面。其基本原理是利用加工误差的统计特性，对测量数据进行处理，作出R x -点图，据此对加工误差的性质、工序能力及工艺稳定性等进行识别和判断，进而对加工误差作出综合分析。详见教材相关章节。 1、 R x -图绘制： 1）确定样组容量，对样本进行分组 样组容量一般取m=2～10件，通常取4或5。 按样组容量和加工时间顺序，将样本划分成若干个样组。 2）计算各样组的平均值和极差 对于第i 个样组，其平均值和极差计算公式为： 1 1 n i i j m j x x == ∑，a x i n i i i 式中 i x ——第i 个样组的平均值；

统计学实验报告1

统计学实验报告1 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

实验报告

二、打开文件“数据 3.XLS”中“城市住房状况评价”工作表，完成以下操作。 1）通过函数，计算出各频率以及向上累计次数和向下累计次数；2）根据两城市频数分布数据，绘制出两城市满意度评价的环形图三、打开文件“数据 3.XLS”中“期末统计成绩”工作表，完成以下操作。 1）要求根据数据绘制出雷达图，比较两个班考试成绩的相似情况。 实验过程： 实验任务一: 1）利用函数frequency制作一张频数分布表 步骤1:打开文件“数据 3. XLS”中“某公司4个月电脑销售情况”工作表 步骤 2.在“频率(%)”的右侧加入一列“分组上限”，因统计分组采用“上限不在内”，故每组数据的上限都比真正的上限值小0.1，例如:“140-150”该组的上限实际值应为“150”，但我们为了计算接下来的频数取“149.9”. 步骤3.选定C20:C29，再选择“插入函数”按钮 3 步骤 4.选择类别“统计”—选择函数“FREQUENCY”

步骤5.在“data_array”对话框中输入“A2:I13”，在“bins_array”对话框中输入“E20：E29 该函数的第一个参数指定用于编制分布数列的原始数据，第二个参数指定每一组的上限. 步骤6.选定C20:C30区域，再按“自动求和” 按钮，即可得到频数的合计

步骤7.在D20中输入“=（C20/$C$30）*1OO” 步骤8:再将该公式复制到D21:D29中，并按“自动求和”按钮计算得出所有频率的合计。

概率统计实验报告

概率统计实验报告 班级16030 学号16030 姓名 2018 年1 月3 日

1、 问题概述和分析 （1） 实验内容说明： 题目12、（综合性实验）分析验证中心极限定理的基本结论: “大量独立同分布随机变量的和的分布近似服从正态分布”。 （2） 本门课程与实验的相关内容 大数定理及中心极限定理； 二项分布。 （3） 实验目的 分析验证中心极限定理的基本结论。 2、实验设计总体思路 2.1、引论 在很多实际问题中，我们会常遇到这样的随机变量，它是由大量的相互独立的随机 因素的综合影响而形成的，而其中每一个个别因素在总的影响中所起的作用是微小的，这种随机变量往往近似的服从正态分布。 2.2、 实验主题部分 2.2.1、实验设计思路 1、 理论分析 设随机变量X1，X2，......Xn ，......独立同分布，并且具有有限的数学期望和方差：E(Xi)=μ，D(Xi)=σ2(k=1,2....)，则对任意x ，分布函数 满足 该定理说明，当n 很大时，随机变量 近似地服从标准正 态分布N(0，1)。因此，当n 很大时， 近似地服从正 态分布N(n μ，n σ2)． 2、实现方法（写清具体实施步骤及其依据） (1) 产生服从二项分布),10(p b 的n 个随机数, 取2.0=p , 50=n , 计算n 个随 机数之和y 以及 ) 1(1010p np np y --; 依据：n 足够大，且该二项分布具有有限的数学期望和方差。 (2) 将(1)重复1000=m 组, 并用这m 组 ) 1(1010p np np y --的数据作频率直方图进 行观察. 依据：通过大量数据验证随机变量的分布，且符合极限中心定理。

统计学实验报告7.统计指数分析.docx

实验报告 课程名称统计学学号 11学生姓名辅导教师 系别经济与管理系实验室名称实验时间 1．实验名称 统计指数分析 2.实验目的 掌握各项指数的计算及因素分析法的运用。 在 Excel 中完成各项指数及有关数值的计算，主要用到的是公式和公式复制 3.实验内容 甲乙丙三种商品基期和报告期各项数据如下： 价格（元） P销量 q 商品计量单位 基期 p0报告期 p1基期 q0报告期 q1 甲个302810001200 乙双202120001600 丙公斤232515001500 合计 1）计算三种商品的个体销售量指数和个体价格指数。 2）三种商品的销售额总指数。 3）三种商品的销售量总指数和价格总指数。 4）分析销售量变动和价格变动对销售额影响的绝对额。（这一问分析要手写完成） 4.实验原理 在 Excel 中实现综合指数及其相关数值的计算，主要用到的是公式和公式的复制功 能 5.实验过程及步骤 (1)在工作表中输入已知数据的名称和数值（包括商品名称，计量单位，基期价格，报告 期价格，基期销售量和报告期销售量） （2）计算综合指标的各个综合总量在单元格G4中输入公式“ =C4*E4”,在H4中输入“=D4*F4”, 在 I4 中输入“ =C4*F4”, 在 J4 中输入“ =D4*E4”, 公式复制 在 A7 中输入合计，在单元格中输入“=SuM(G4:G6),再将单元格 G7的公式向右复制到 J7 (3)分别计算各个综合指标及其分子分母之差额 在单元格 A10 中输入“销售额总额指数” ，在单元格 F10 中输入公式“ =H7/G7*100” , 在单元格 H10 中输入公式” =H7-G7”

统计学实验报告

统计学实验报告 一.实验步骤总结数据的搜集与整理 一.数据的搜集 ●间接数据的搜集 方法一：直接通过进入专业的数据库网站查询数据 方法二：使用搜索引擎进行数据的搜索 ●直接数据的搜集 抽样调查： 1．调查方案设计 2．调查问卷设计 3．问卷发放 4．问卷回收 二.数据的整理 ●数据编码 1.在Excel中选择三列，将三列分别命名，后两列为：编码符号、代表含义 2.数据搜集好后，按照他们的特征进行分类，并依次放入第一列 3.在“编码符号”列为每一个列别编码，并在“代表含义”列说明编码的含义 ●数据的录入 转置（行与列换位）： 1.激活数据所在单元格 2.单击鼠标右键，选中“复制” 3.在空白处激活另一单元格，点击鼠标右键，选中“选择性粘贴”项。 4.在弹出的“选择性粘贴”对话框中，粘贴项选中“全部”，运算选中“无”，选中“转置” 复选框，点击确定按钮既得转置的结果。 单元格内部换行：“Alt+Enter”组合键 ●数据的导入 方法一：1.单击菜单栏“文件—打开”，在弹出的的“打开”对话框中找到要导入的文件。 2.双击鼠标左键或者单击打开按钮，所需要的文件就被导入了。 方法二：1.单击菜单栏“数据—导入外部数据—导入数据”，在弹出的“选取数据源”的对话框中找到要导入的文件。 2.双击鼠标左键或者单击打开按钮，所需要的文件就被导入了。 ●数据的筛选 自动筛选： 1.选中要筛选的数据区域 2.使用菜单栏中的“数据—筛选—自动筛选”，这时每列的第一个单元格的右边都会出现 一个下拉箭头，我们就可以通过下拉菜单中的选择实现筛选。 3.如果选择了下拉菜单中的“自定义”，就会弹出一个“自定义自动筛选方式”对话框， 在对话框中可自己选择筛选条件，然后点击确定按钮。 高级筛选： 1. 将要筛选数据区域的列标题复制粘贴在空白区域，并在他们对应下的单元格中输入所要

统计学实验报告

重庆大学 学生实验报告 实验课程名称统计学课程实验 开课实验室 DS1421 学院建管年级 2011级专业班财管02班学生姓名熊俸英学号 开课时间 2012 至 2013 学年第 2 学期 建设管理及房地产学院制

《统计学》实验报告 开课实验室：年月日

陈谦87769277 刘文55845182 周克66628579 程前75507288 徐非64859193 1)选中以上数据后，复制到excel表格中，点击工具栏中”数据”下“自动筛选”，点击统计学成绩栏分数等于“90”； 结果为： 2）继上一小题，点击“经济学成绩”下“前10个”，会出现对话框，把数字“10”改为“3”，点击确定；

结果为： 3）选中数据，前面留出两栏空白，并复制数据表头（选中数据第一排），到空白处第一排，在第二排各科成绩下面输入“>60”，如图：选中数据，点击“数据”—“高级筛选”，点击条件区 域（选中表格前2行），点击确定： 2.B 组题第5题 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为： A.好；B ．较好；C.一般；D.较差；E ．差。调查结果如下所示； B C A C B E C B A B D A D B C C E D E B A D B A C B E C B A B A C C D A B D D A C D C E B B C D C C A A C A C C D C E D A E C C A C D A A E B A D E C A B C E B A D A B C B E D B C A B C D C B A B A D 要求编制品质数列，列出频率、频数，并选用适当的统计图如：圆形图、条形图等形象地显示资料整理的结果。（要求展现整理过程） 留出两栏空白，条件区域时输入筛选条件 为查询结

统计学实验报告

实验1：数据整理 一、实验目的 1)掌握Excel中基本的数据处理方法； 2)学会使用Excel进行统计分组，能以此方式独立完成相关作业 二、实验时间及地点 试验时间：2014年9月23日实验地点：计算机房 三、实验内容和操作步骤 (一)问题与数据 某百货公司连续40天的商品销售额如下（单位：万元）： 41 25 29 47 38 34 30 38 43 40 46 36 45 37 37 36 45 43 33 44 35 28 46 34 30 37 44 26 38 44 42 36 37 37 49 39 42 32 36 35 根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并绘制直方图。 (二)实验内容：使用FREQUENCY函数绘制频数分布表（图） (三)实验步骤： 1.在A1输入：某百货公司连续40天的商品销售额如下。选中A1:D1选 择合并单元格。 2.在单元区域A2：D11中输入原始数据。 3.并计算原始数据的最大值（在单元格B12中）与最小值（在单元格D12 中）。 4.根据Sturges经验公式计算经验组距（在单元格B13）和（经验数据D13 中）。 5.根据步骤3的计算结果，计算并确定各组上限、下限（在单元区域E2： F7）. 步骤1~5如图所示：

6.绘制频数分布表框架，如图所示： 7.计算各组频数： 1)选定i7:i12作为存放计算结果的区域。 2)从“插入”菜单中选择“函数”项。 3)在弹出的“插入函数”对话框中选择“统计”函数FREQUENCY。 步骤（1）~（3）如图所示：

4)单击“插入函数”对话框中的“确定”按钮，弹出 “FREQUENCY”对话框。 5)确定FREQUENCY函数的两个参数的值。其中： Data-array:原始数据或其所在单元格区域(A2：D11) Bins-array:分组各组的上限值或其所在的单元格区域 （F2:F7）. 步骤(4)~(5)如图所示： 6)按Shift+Ctrl+Enter组合键，如图所示 7)用公式：频数密度=频数/组距选定G7输入=i7:i12/4按 Shift+Ctrl+Enter组合键 频率=频数/总数 如图所示：

多元统计分析实验报告

1. 正态性检验 Kolmogorov-Smirnov a Shapir o-Wilk 统计量df Sig. 统计量df Sig. 净资产收益率.113 35 .200*.978 35 .677 总资产报酬率.121 35 .200*.964 35 .298 资产负债率.086 35 .200*.962 35 .265 总资产周转率.180 35 .006 .864 35 .000 流动资产周转率.164 35 .018 .885 35 .002 已获利息倍数.281 35 .000 .551 35 .000 销售增长率.103 35 .200*.949 35 .104 资本积累率.251 35 .000 .655 35 .000 *. 这是真实显著水平的下限。 a. Lilliefors 显著水平修正 此表给出了对每一个变量进行正态性检验的结果，因为该例中样本中n=35<2000，所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。由Sig.值可以看到，总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布，因此，在下面的分析中，我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较，并认为这四个变量组成的向量遵从正态分布（尽管事实上并非如此）。这四个指标涉及公司的获利能力、资本结构及成长能力，我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似的度量。 2. 主体间因子 N 行业电力、煤气及水的生产和供应 业 11 房地行业15 信息技术业9 多变量检验a 效应值 F 假设df 误差df Sig. 截距Pillai 的跟踪.967 209.405b 4.000 29.000 .000 Wilks 的Lambda .033 209.405b 4.000 29.000 .000 Hotelling 的跟踪28.883 209.405b 4.000 29.000 .000 Roy 的最大根28.883 209.405b 4.000 29.000 .000 行业Pillai 的跟踪.481 2.373 8.000 60.000 .027 Wilks 的Lambda .563 2.411b8.000 58.000 .025 Hotelling 的跟踪.698 2.443 8.000 56.000 .024

统计学实验心得体会讲课稿

[标签:标题] 篇一：统计学实验心得体会 统计学实验心得体会 为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。 统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。 几次的实验课，我每次都有不一样的体会。个人是理科出来的，对这种数理类的课程本来就很感兴趣，经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣。每次做实验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不忘记操作方法，这样做可以加深我的记忆。根据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对知识和技能的真正以及掌握更久的掌握。就拿最近一次实验来说吧，我们做的是“平均发展速度”的问题，这是个比较容易的问题，但是放到软件上进行操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做实验的时候难免会有很多问题。不奇怪的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验老师讲完我们就差不多掌握了，但是这次似乎遇到了大麻烦，因为内容比较多又是一些没接触过的东西。我个人感觉最有挑战性也最有意思的就是编辑公式，这个东西必须认真听认真看，稍微走神就会什么都不知道，很显然刚开始我是遇到了麻烦。还好在老师的再次讲解下我终于大致明白了。回到寝室立马独自专研了好久，到现在才算没什么问题了。 实验的时间是有限的，对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。不仅是学习上，能掌握具体的应用方法，我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。我们每天都在学习理论，久而久之就会变成书呆子，问什么都知道，但是要求做一次就傻了眼。这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题，但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己，得到的好处会大于他自身的价值很多倍。例如在实验过程中如果我们要做出好的结果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。这就在我们的实践工作中，不知觉中知道一丝不苟的真正内涵。以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习，肯定会很少被挫 折和浮躁打败，因为统计的实验已经告知我们只有专心致志方能做出好的结果，方能正确的做好一件事。 最后感谢老师的耐心指导，教会我们知识也教会我们操作，老师总是最无私最和蔼的人，我一定努力学习，用自己最大的努力去回报。 篇二：统计学实验报告与总结

统计学实验心得体会

统计学实验心得体会 篇一：统计学实验心得体会 统计学实验心得体会 为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excl 软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。 统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。 几次的实验课，我每次都有不一样的体会。个人是理科出来的，

对这种数理类的课程本来就很感兴趣，经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣。每次做实验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不忘记操作方法，这样做可以加深我的记忆。根据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对知识和技能的真正以及掌握更久的掌握。就拿最近一次实验来说吧，我们做的是“平均发展速度”的问题，这是个比较容易的问题，但是放到软件上进行操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做实验的时候难免会有很多问题。不奇怪的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验老师讲完我们就差不多掌握了，但是这次似乎遇到了大麻烦，因为内容比较多又是一些没接触过的东西。我个人感觉最有挑战性也最有意思的就是编辑公式，这个东西必须认真听认真看，稍微走神就会什么都不知道，很显然刚开始我是遇到了麻烦。还好在老师的再次讲解下我终于大致明白了。回到寝室立马独自专研了好久，到现在才算没什么问题了。 实验的时间是有限的，对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。不仅是学习上，能掌握具体的应用方法，我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。我们每天都在学习理论，久而久之就会变成书呆子，问什么都知道，但是要求做一次就傻了眼。这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题，但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼

统计学实验报告模板学生版

成都工业学院 实验报告 专业国际商务 实验课程统计实务 实验项目统计数据整理与分析指导教师王晓燕 班级1403022 姓名学号赵澜豫18

一、实验目的项目一：《统计数据整理》实验通过上机实验，使每个学生掌握利用Excel 对 原始资料进行统计分组并编制分配数列的方法；掌握利用Excel 进行图表制作的方法。项目二：《数据分布 特征的描述及抽样推断》实验通过上机实验，使学生掌握Excel 在数据分布特征的描述及抽样推断中的应 用方法，并能对实验结果进行解释、分析，得出明确实验结论。项目三: 《回归分析》实验 通过上机实验，使学生掌握利用Excel 进行回归分析的方法，并能对实验结果进行解释、得出明确实验结论。 分析，二、实验内容 项目一：某灯泡厂准备采用一种新工艺，为检查新工艺是否使灯泡的寿命有所延长，对采用新工艺生产的100 只灯泡进行测试，结果如下：（单位：小时） 716 728 719 685 709 691 684 705 718 700 715 712 722 691 708 690 692 707 701 706 729 694 681 695 685 706 661 735 665 708 710 693 697 674 658 698 666 696 698 668 692 691 747 699 682 698 700 710 722 706 690 736 689 696 651 673 749 708 727 694 689 683 685 702 741 698 713 676 702 688 671 718 707 683 717 733 712 683 692 701 697 664 681 721 720 677 697 695 691 693 699 725 726 704 729 703 696 717 688 713

随机数的产生及统计特性分析-实验报告

电子科技大学通信与信息工程学院 标准实验报告 实验名称：随机数的产生及统计特性分析 电子科技大学教务处制表

电子科技大学 实验报告 学生姓名：吴子文学号：2902111011 指导教师：周宁 实验室名称：通信系统实验室 实验项目名称：随机数的产生及统计特性分析 实验学时：6（课外） 【实验目的】 随机数的产生与测量：分别产生正态分布、均匀分布、二项分布和泊松分布或感兴趣分布的随机数，测量它们的均值、方差、相关函数，分析其直方图、概率密度函数及分布函数。通过本实验进一步理解随机信号的一、二阶矩特性及概率特性。 编写MATLAB程序，产生服从N（m, sigma2）的正态分布随机数，完成以下工作： （1）、测量该序列的均值，方差，并与理论值进行比较，测量其误差大小，改变序列长度观察结果变化； （2）、分析其直方图、概率密度函数及分布函数； （3）、计算其相关函数，检验是否满足Rx(0)=mu^2+sigma2，观察均值mu 为0和不为0时的图形变化； （4）、用变换法产生正态分布随机数，重新观察图形变化，与matlab函数产生的正态分布随机数的结果进行比较。 【实验原理】 1、产生服从N（m, sigma2）的正态分布随机数，在本实验中用matlab中的函数normrnd()产生服从正态分布的随机数。 （1）R = normrnd(mu,sigma) 产生服从均值为mu，标准差为sigma的随机数，mu和sigma可以为向量、矩阵、或多维数组。 （2）R = normrnd(mu,sigma,v) 产生服从均值为mu 标准差为sigma的随机数，v是一个行向量。如果v是一个1×2的向量，则R为一个1行2列的矩阵。

统计学实验报告

统计学实验报告

实验一：数据特征的描述 实验内容包括：众数、中位数、均值、方差、标准差、峰度、偏态等实验资料：某月随机抽取的50户家庭用电度数数据如下： 88 65 67 454 65 34 34 9 77 34 345 456 40 23 23 434 34 45 34 23 23 45 56 5 66 33 33 21 12 23 3 345 45 56 57 58 56 45 5 4 43 87 76 78 56 65 56 98 76 55 44 实验步骤： (一)众数 第一步：将50个户的用电数据输入A1：A50单元格。 第二步：然后单击任一空单元格，输入“=MODE（A1：A50）”，回车后即可得众数。 (二)中位数 仍采用上面的例子，单击任一空单元格，输入“=MEDIAN（A1：A50）”，回车后得中位数。 (三)算术平均数 单击任一单元格，输入“=AVERAGE（A1：A50）”，回车后得算术平均数。 (四)标准差 单击任一单元格，输入“=STDEV（A1：A50）”，回车后得标准差。 故实验结果如下图所示：

上面的结果中，平均指样本均值；标准误差指样本平均数的标准差；中值即中位数；模式指众数；标准偏差指样本标准差，自由度为n-1；峰值即峰度系数；偏斜度即偏度系数；区域实际上是极差，或全距。 实验二：制作统计图 实验内容包括： 1.直方图：用实验一资料 2.折线图、柱状图（条形图）、散点图：自编一时间序列数据， 不少于10个。 3.圆形图：自编有关反映现象结构的数据，不少于3个。 实验资料：1.直方图所用数据：某月随机抽取的50户家庭用电度数数据如下： 88 65 67 454 65 34 34 9 77 34 345 456 40 23 23 434 34 45 34 23 23 45 56 5 66 33 33 21 12 23 3 345 45 56 57 58 56 45 5 4 43 87 76 78 56 65 56 98 76 55 44 2.折线图、柱状图（条形图）、散点图、圆形图所用数据： 2005年至2014年各年GDP总量统计如下： 年份 GDP (亿元） 2005 184575.8 2006 217246.6 2007 268631 2008 318736.1 2009 345046.4 2010 407137.8 2011 479576.1 2012 532872.1 2013 583196.7 2014 634043.4 实验步骤：

机械加工误差统计分析实验报告

机械加工误差统计分析实验 一、实验目的： 了解机械加工过程中工件的尺寸分布状态和变化规律，学习、掌握加工误差的统计分析方法。 二、实验原理： 机械加工过程中存在系统性和随机性误差的综合影响，造成工件的加工尺寸不断变化。统计分析方法就是以生产现场对一定数量的工件测量所得的结果为基础，运用数理统计方法进行处理，评定其加工情况，进而研究误差的性质及影响因素。 机械加工中采用的统计分析有两种方法：即分布图法和点图法。 1、分布图法 理论研究与生产实践证明，在调整好的机床上连续加工一批工件，如果没有系统性误差存在，只在随机性误差因素的作用下，加工工件的尺寸将服从正态分布，（见图4-1），它的方程为： ( )()2 2σ?Χ?Χ? Χ= 式中：X--工件的尺寸； Χ--工件的平均尺寸； σ--均方根偏差（标准差）。 根据概率论与数理统计原理： 工件的尺寸可近似的认为分布在X ±3σ的范围内，那么该工序的工艺能力系数： 6C δσ Ρ= 式中：δ—图纸上规定的工件的公差值。 在实验过程中，根据加工情况所做实验分布曲线符合正态分布，则说明工艺过程是稳定的。若出现明显差异，说明工艺过程不稳定，工艺系统中存在系统误差因素。因此，根据分布曲线可以很方便的推测、判断工序的加工情况。 2、点图法 在生产实践中常用点图法来观察尺寸变化趋势，控制加工过程。在调整好的机床上连续加工一批工件，依次进行分组，计算小组平均值 X 和极差R ，以加工组序或时间为横坐标，则平均值Χ为纵坐标，做出X 图;极差R 为纵坐标，作出R 图(见图 4-2)

Χ能够反映变值系统性误差的变化规律，R 图则反映随机性误差的大小。 对于稳定工艺过程，若样组数为m ，则点图的中心线及上、下控制线按表4-1 各式计算： 上表4-2式中：A 、D 1、D 2--系数，可根据工件分组情况查表得出；若点子超出R 图控制线，则说明随机误差过大，工艺系统出现了异常情况，都应对机床重新调整或停机检查。 对于不稳定工艺过程，由于系统存在变值系统误差因素的影响，被加工工件尺寸将按一定规律变化，其控制图就不能按上述办法来做了，具体做法可以参考教材。 三、实验所用设备、仪器、试件 机床：M1020A 无心外圆磨床 量具：千分尺一把 试件：（8~20）mm 的轴 四、 实验方法与步骤 五、本实验的试件在M1020A 无心外圆磨床上加工。磨床调整好以后，连续磨削100个轴， 按加工顺序排列，然后用千分尺进行测量，然后数据处理。 表-2 m 2 3 4 5 6 7 8 9 10 c 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.078 d 0.8528 0.8884 0.87980.86410.84800.83300.8200 0.808 0.797 A 1.8806 1.0231 0.72850.57680.48330.41930.3726 0.3367 0.3082D 1 3.2681 2.5742 2.2819 2.1145 2.0039 1.9242 1.8641 1.8162 1.7768D 2 0 0 0 0 0 0.0758 0.1359 0.1838 0.2232