统计分析综合实验答题-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
商学院财务管理专业
统计分析综合实验考题
一．样本数据特征分析：
要求收集国家统计局2011年与2000年全国人口普查相关数据，进行二者的比较，然后写出有说明解释的数据统计分析报告，文字通顺，对统计结果的说明分析重点突出，几条要求如下：
1．报告必须包含所收集的原始数据表，至少包括总人口，流动人口，城乡、性别、年龄、民族构成，教育程度，家庭户人口八大指标；
2．报告中必须有针对某些指标的条形图，饼图，直方图以及累计频率条形图，（茎叶图可选作）
3．采用适当方式分别检验二次调查得到的人口年龄比例以及教育程度这两个指标是否有显著不同，写明检验过程及结论。
二．一元线性回归分析：
回归模型：自由建立，如将某地人均食品消费支出与人均收入作为因变量与解释变量，或某地家用汽车消费量与人均收入作为因变量与解释变量等均可。
统计分析报告必须写明：实际问题的背景，所采用的模型与数据来源，至少有20个原始的样本数据，回归方差分析表以
及回归系数及显著性检验表（5%），回归系数的95%置信区间，散点图，分析结论，应用价值等均不可缺少。
特别提醒：按时交打印稿并且附此试题！
商学院财务管理专业
统计分析综合实验答题
一、样本数据特征分析
2000年全国人口普查与2011年全国人口普查相关数据分析报告
2000年与2011年全国人口普查各项指标原始数据单位（人）
（一）总人口
2011年第六次全国人口普查数据显示，总人口数为1339724852，比2000年的第五次人口普查的1242612226人次，总人口数增加97112626人，增长7.82%，平均年增长率为0.78%。
（二）家庭户人口
2000年人口普查家庭户人口数共有1178271219人，有家庭户340491197，平均每个家庭3.46人。2011年增长到1244608395人，平均每个家庭户的人口为3.10人，比2000年减少0.36人。
（三）流动人口
2011年人口普查数据中，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口为261386075人，同2000年第五次全国人口普查相比，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口增加116995327人，增长81.03%。
（四）城乡构成
2000年农村居民人口数为783841243人，占63.08%；城镇居民则有458770983人，占36.92%。2011年人口普查显示居住在城镇的人口为665575306人，占49.68%；居住在乡村的人口为674149546人，占50.32%。通过下面的条形图可以清楚的看到2000年—2011年十年间，农村居民减少而城镇居民增加，通过进一步计算可以得知城镇人口比重上升12.76个百分点。
城乡人口复式条形图 城乡人口堆积面积图 （五）性别构成
2000年第五次人口普查男性人口为640275969人占51.53%；女性人口为602336257人，占48.47%。2011年第六次人口普查显示男性人口为686852572人，占51.27%；女性人口为652872280人，占48.73%。通过下面的饼图可以放大百分比上些微的变化（两个年份左边较小的部分均为女性人口数），总人口性别比（以女性为100，男性对女性的比例）由2000年第五次全国人口普查的106.31下降为105.20。
（六）年龄构成
根据上面给出的原始数据表，两次普查的年龄构成大致如下。2000年人口普查：0-14岁人口为284527594人，占22.90%；15-59岁人口为828106762
男女人口数饼图
人，占66.64%；60岁及以上人口为 129977870人，占10.46%。20011年人口普查：0-14岁人口为222459737人，占16.60%；15-59岁人口为939616410人，占70.14%；60岁及以上人口为177648705人，占13.26%。
为了进一步分析各年龄段，根据联合国卫生组织的新划分标准将年龄进一步细分，用直方图进行分析。原始数据整理如下：
两次人口普查年龄数据单位（人）
首先利用SPSS软件将六个年龄段分别负值，1为少年，2为青年，3为中年4为年轻老年人，5为老年人，6为长寿老人。然后将描述统计量以400万为一单位分为个体数据，通过直方图显示其分布频数。
第五次人口普查年龄构成直方图第六次人口普查年龄构成直方图
通过直方图的分布可以得出，两次统计结果显示了相似的正态分布。青年人口数量占有绝对较高的比例。具体看到各个年龄段的人口变化（为了方便陈述，以数值代指各年龄段），年龄段1有较明显的人口数量减少，年龄段2、3、4、5在其原有基础上缓慢增长，年龄段3取代年龄段1变为人口数第二的年龄段。由于年龄段6人口数始终较少，在处理数据过程中其特征无法被放大，2000年年龄段6的频数为0.242，2011年增长到0.496，其增长比例是最为显著的，说明随着社会经济的发展高龄老年人数量逐渐增多。
（七）民族构成
2000年普查，汉族人口为1137386112人，占91.53%；少数民族人口为105226114人，占8.47%。2011年普查，汉族人口为1225932641人，占
91.51%；各少数民族人口为113792211人，占8.49%。
（八）教育程度
2000年人口普查时，具有大学（大专及以上）文化程度的人口为44020145人；具有高中（含中专）文化程度的人口为138283459人；具有初中文化程度
的人口为422386607人；具有小学文化程度的人口为441613351人，文盲人口（15岁及以上不识字的人）为85069667人。
2011年，具有大学（大专及以上）文化程度的人口为119636790人；具有高中（含中专）文化程度的人口为187985979人；具有初中文化程度的人口为519656445人；具有小学文化程度的人口为358764003人，文盲人口（15岁及以上不识字的人）为54656573人。
以累计频率条形图对教育程度进行进一步分析，类似于年龄构成的数据处理方法，以500万为单位对各个文化段的人口数进行调整，得出具体的个体值，再利用SPSS软件分别作出两次普查教育程度的累计频率条形图。
第五次普查教育程度数据累计频率条形图
从上图可以看到大学（大专及以上）文化程度的人口占比特别低。累计高中以上文化程度为20%不到，累计初中以上文化程度为50%左右，累计小学以上文化程度为90%左右。通过简单的相减可以得出结论，占比最大的文化段应该在小学文化程度。另外注意到小学文化程度过后的文盲，占比约有10%。
第六次普查教育程度数据累计频率条形图
看到第六次普查的数据，首先，大学（大专文化及以上）程度人口有显著增长，接近翻倍。其他文化程度（除文盲）也都有所增长，其中累计高中以上文化程度频率约为25%，累计初中以上文化程度频率约65%，累计小学以上文化程度频率约95%。同样可以直观的了解到，占比最大的文化段由小学文化程度移至初中文化程度。最后看到文盲所占比重，相比较十年前，削减了近二分之一。总的来说，对比两次普查，可以很肯定的说十年间我国教育事业取得了较为显著的成绩，国民受教育水平大大提升。
（九）对两次普查人口年龄比例这一指标是否有显著不同的检验。
单从两次普查三个年龄段的数据来看，表1和表2给出了各自的的均值、标准差、均值标准误差以及两次数据的相关系数，可以看出前后两次统计并没有发生显著的变化。表3配对样本t检验结果，包括配对变量差值的均值、标准差、均值标准误差以及差值的95%置信度下的区间估计，给出了t统计量和p 值。结果显示p＝0.588>0.05，所以，第五次人口普查和第六次人口普查在上述三个年龄段得到的人口数据没有显著不同。
表1：
两次人口普查三个年龄段（0—14岁，15—59岁，60岁及以上）的描述统计量
Paired Samples Statistics
Mean N
Std.
Deviation
Std. Error
Mean
表2：
两次人口普查三个年龄段（0—14岁，15—59岁，60岁及以上）数据的相关系
数
Paired Samples Correlations
N Correlation Sig.
3 .987 .102
Pair 1 第五次人口普查
& 第六次人口普
查
表3：
配对样本T检验结果
（十）对两次普查人口教育程度这一指标是否有显著不同的检验。这一指标下人口数分为五个：大学（大专及以上）文化程度人口数；高中（含中专）文化程度人口数；初中文化程度人口数；小学文化程度人口数；文盲（15岁及以上不识字）人口数。
单从两次普查五个分段的教育程度数据来看，表4和表5给出了各自的的均值、标准差、均值标准误差以及两次数据的相关系数，可以看出前后两次统
计并没有发生显著的变化。表6配对样本t检验结果，包括配对变量差值的均值、标准差、均值标准误差以及差值的95%置信度下的区间估计，给出了t统计量和p值。结果显示p＝0.451>0.05，所以，第五次人口普查和第六次人口普查在教育程度得到的人口数据没有显著不同。
表4：
两次人口普查教育程度的描述统计量
Paired Samples Statistics
Mean N
Std.
Deviation
Std. Error
Mean
Pair 1 第五次人口普
查
2.62E8 4 2.007E8 1.003E8
第六次人口普
查
2.97E8 4 1.796E8 8.978E7 表5：
两次人口普查教育程度数据的相关系数
Paired Samples Correlations
N Correlation Sig.
Pair 1 第五次人口普查 &
第六次人口普查
4 .91
5 .085
表6：
配对样本T检验结果
Paired Samples Test
Paired Differences
t df Sig. (2-tailed)
Mean
Std.
Deviation
Std. Error
Mean
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower Upper
Pair 1 第五次人口普查 -
第六次人口普查
-
3.493E7
8.089E7 4.045E7 -
1.637E8
9.379E7 -
.864
3 .451
二、一元线性回归分析
——江苏省南通市1993年—2006年农村人均收入与人均食品支出之间的关系（一）实际问题背景
影响居民消费的因素很多，包括社会的、历史的、经济的、预期收入等多方面因素，但最主要的是经济方面的因素。在市场经济条件下，收入是决定居民消费的最主要原因。而食品支出作为消费中最为基础的生存型消费，具有较高的研究价值。另一方面，消费、投资、净出口是拉动经济增长的“三驾马车”，近年来，国民经济持续快速发展，但居民消费对经济增长贡献却在逐步走低，居民消费的增长低于经济的增长，而其中农村居民的消费又更弱于经济的快速发展。提升农村居民的消费水平，对于增加居民消费对经济增长的贡献份额，提高经济运行质量具有重要的现实意义。
本次分析以江苏省南通市农村居民十五年的人均收入和人均食品支出为样本，进行线性回归分析，研究两个变量之间的关系。进而了解该地区农村经济和消费情况，提出合理建议。
（二）数据来源
从江苏省统计局网站上取得1993年—2006年各年江苏省南通市农村的人均收入和人均食品支出的数据，以及中国统计局网站上得到的各年居民消费价格指数（CPI）。为了剔除价格因素对人均消费和人均收入的影响，需要对原始数据进行调整。具体步骤如下：
1.以1999年为基期，计算各年CPI值。[上年调整后的CPI*当年CPI/100=当年调整后的CPI]
2.根据调整后的CPI，对各年的人均消费和人均收入数据进行调整。[调整后的
人均消费=人均消费/调整后的CPI*100]；[调整后的人均GDP=人均GDP/调整
后的CPI*100]
原始数据如下表：
1993年—2006年江苏省南通市农村人均收入和人均食品支出原始数据单位：（元）
调整后的数据如下表：
1993年—2006年江苏省南通市农村人均收入和人均食品支出可比数据单位：（元、%）
（三）数据分析
对这两个变量，考虑人均收入对人均食品支出的影响，建立的模型如下：yi=α+βxi
其中，yi是人均食品支出，xi是人均收入
1.人均食品支出与人均收入的散点图
通过SPSS工具作出人均消费与人均收入的散点图从图上可以直观地看出这两个变量之间存在线性相关关系。
2.人均消费与人均收入相关系数表
Correlations
人均收入人均食品支
出
人均收入Pearson
Correlation
1 .768**
Sig. (2-tailed) .001
N 14 14
人均食品支出Pearson
Correlation
.768** 1 Sig. (2-tailed) .001
N 14 14
Correlations
人均收入人均食品支
出
人均收入Pearson
Correlation
1 .768**
Sig. (2-tailed) .001
N 14 14
人均食品支出Pearson
Correlation
.768** 1 Sig. (2-tailed) .001
N 14 14
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
从表中可得到两变量之间的皮尔逊相关系数为0.768，双尾检验概率p值尾0.001<0.05，故变量之间显著相关。根据住人均食品支出与人均收入之间的散点图与相关分析显示，人均食品支出与人均收入之间存在显著的正相关关系。在此前提下进一步进行回归分析，建立一元线性回归方程。
3.线性回归分析
（1）回归模型拟和优度评价
上表给出了回归模型的拟和优度（R Square）、调整的拟和优度（Adjusted R Square）、估计标准差（Std. Error of the Estimate）。从结果来看，回归的可决系数和调整的可决系数分别为0.768和0.590，即人均消费的60％左右的变动可以被该模型所解释。
（2）回归模型的方差分析表
可以看到，F统计量为17.277，对应的p值为0.001，所以，拒绝模型整体不显著的原假设，即该模型的整体是显著的。
（3）回归系数估计及其显著性检验
从表中可以看到无论是常数项还是解释变量，其t统计量对应的p值都小于显著性水平0.05，因此，在5%的显著性水平下都通过了t检验。变量的回归系数为0.149，即人均收入每增加1元，人均食品支出就增加0.149元。
y=584.836+0.149x。
（5）为了判断随机扰动项是否服从正态分布，观察下图所示的标准化残差的P －P图，可以发现，各观测的散点基本上都分布在对角线上，据此可以初步判断残差服从正态分布。
（四）分析结论及应用价值
通过上面的回归分析，并结合原始数据，可以得出这样的结论：
首先，一直以来，江苏省南通市农村居民的人均食品支出与人均收入是存在正向内在联系的。
其次，此次的数据分析可以验证经济理论：收入是影响收入的决定性因素；随着收入的增加，收入中用来购买食物的支出则会下降。
最后，在已知两者存在正相关关系的前提下，一方面对于江苏省而言，要重视苏北地区农村发展，统筹城乡和区域，大力发展经济、增加国民生产总值，也就是经常说的“把蛋糕做大”。从而增加农村居民可支配收入，提高其消费水平，促进农村消费结构的转变，使农村居民的生存型消费保持由量到质的转变，增加其他消费（如发展型消费、享受型消费）在总支出中所占的比重，进而提高广大农民的生活水平。另一方面，要重视消费对经济的反作用，调动起农民群体的消费能量，充分发挥合理适度消费对生产的导向作用，对产业的
带动作用，对劳动者的激励作用，使得“消费”与“出口”“投资”这三辆拉动经济增长的马车并驾齐驱。
实验五栅格数据的空间分析 一、实验目的 理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。 二、实验内容 根据某月的降水量，分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值，生成中国陆地范围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。 三、实验原理与方法 实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDW）、 样条插值法（Spline）和克里格插值方法（Kriging）。 实验方法：分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。 四、实验步骤 ⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化， 对行政区划数据中的多边形取消颜色填充 ⑵点击空间分析工具spatial analyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹
⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points 下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000
统计学数学实验报告 单因素方差分析 姓名 专业 学号
单因素方差分析 摘要统计学是关于数据的科学，它所提供的是一套有关数据收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的方法，统计研究的是来自各个领域的数据。单因素方差分析也是统计学分析的一种。单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。关键字单因素、方差、数据统计 方差分析（analysis of variance，ANOVA）就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。当方差分析中之涉及一个分类型自变量时称为单因素方差分析(one-way analysis of variance). 单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。例如要检验汽车市场销售汽车时汽车颜色对销售数据的影响，这里只涉及汽车颜色一个因素，因而属于单因素方差分析。 为了更好的理解单因素方差分析，下面举个例子来具体说明单因素方差所要解决的问题。从3个总体中各抽取容量不同的样本数据，结果如下表1所示。检验3个总体的均值之间是否有显著差异（α=0.01）P29210.1 样本1 样本2 样本3 158 153 169 148 142 158 161 156 180 154 149 169 如果要进行单因素方差分析时，就需要得到一些相关的数据结构，从而对那些数据结构进行分析，如下表2所示： 分析步骤 1.提出假设 与通常的统计推断问题一样，方差分析的任务也是先根据实际情况提出原假设H0与备择假设H1，然后寻找适当的检验统计量进行假设检验。本节将借用上面的实例来讨论单因素试验的方差分析问题。
统 计 分 析 综 合 实 验 报 告 专业：班级： 姓名：学号： 规定题目
一．问题提出及分析目的 （一）问题提出 夏春同学打算毕业后去上海创办一家属于自己的投资咨询服务公司，以便利用在学校里学到的经济学知识，去为广大的货币市场从业人员提供必要的投资指导。为了能顺利地实现自己的创业计划，他着手编辑了一份投资信息简报、分发给一些投资商，希望这些人能提供各方面的建议，进而了解投资商们感兴趣的东西。（二）分析目的 （1）、对货币市场的交易规模和收益情况进行描述分析。 （2）在95%的置信水平下，对整个货币市场的投资规模、每周收益率和每月收益率进行区间估计，并作出解释。 （3）对周收益率和月收益率进行比较。 （4）资产规模大小对收益率影响是否显著？ 二．数据收集及录入
1.打开SPSS 应用程序，在“变量视图”编辑框中录入以下数据： 2.在“数据视图”编辑框中依据收集的数据录入以下数据：（因版面需要在此呈现前5行数据，后面27行按前5行方式录入） 三．数据分析 （一）描述性分析 1.在SPSS 中依次选取“分析”—“描述统计”—“描述”，将资产规模和过去一周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框： 2.在描述性对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，选中“均值”、“标准差”、“最大值”、“最小值”、“峰度”、“偏度”、“变量列表”选项：
（二）区间估计 1.在SPSS中依次选取“分析”—“描述统计”—“探索过程”，将资产规模和过去一周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框： 2. .在“探索”对话框中点击右侧“统计量”，进入统计量设置对话框，设置均值置信区间为95%： （三）周月收益率分析 1.在SPSS中依次选取“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，将过去一周、一月的平均收益率选取转至右侧方框： 2. .在“配对样本T检验”对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，设置置信区间为95%：
综合测试题 一、选择题： 1．为筹备班级的初中毕业联欢会，班长对全班学生爱吃哪几种水果作了民意调查，决定最终买什么水果，下面的调查数据中最值得关注的是（）. A.中位数 B.平均数 C.众数 D.加权平均数 2．为了了解某中学某班的睡眠情况，随机抽取该班10名学生，在一段时间里，每人平均每天的睡眠时间统计如下（单位：小时）：6，8，8，7，7，9，10，7，6，9，由此估计该班多数学生每天的睡眠时间为（） A.7小时 B.7.5小时 C.7.7小时 D.8小时 3．小明准备参加校运会的跳远比赛，下面是他近期六次跳远的成绩（单位：米）：3.6，3.8， 4.2，4.0，3.8，4.0，那么这组数据的（） A、众数是3.9米 B、中位数是3.8米 C、极差是0.6米 D、平均数是4.0米 4．小伟五次数学考试成绩分别为：86分、78分、80分、85分、92分，老师想了解小伟数学学习变化情况，则老师最关注小伟数学成绩的（） A、平均数 B、众数 C、中位数 D、方差 5．已知一组数据为：4、5、5、5、6，其中平均数、中位数和众数的大小关系是（）A、平均数＞中位数＞众数 B、中位数＜众数＜平均数 C、众数＝中位数＝平均数 D、平均数＜中位数＜众数 6．如果一组数据6，x，2，4的平均数是3，那么x是（）. A. 0 B.3 C.4 D. 2 7．某班一次英语测验的成绩如下：得100分的3人，得95分的6人，得90分的5人，得80分的2人，得70分的18人，得60分的6人，则该班这次英语测验成绩的众数是（）. A.70分 B. 18人 C. 80分 D.10人 8．某校四个科技兴趣小组在“科技活动周”上交的作品数分别如下：10、10、x、8，已知这组数据的众数与平均数相等，则这组数据的中位数是（） A.8 B. 12 C.9 D. 10 9．甲、乙两人在同样的条件下练习射击，每人打5发子弹，命中环数如下： 甲：6，8，9，9，8 乙： 10，7，7，7，9 则两人射击成绩谁更稳定（）. A.甲 B.乙 C.一样稳定 D.无法确定 10．若数据的平均数为m，2，5，7，1，4，n则的平均数为4，则m、n的平均数为（）A、7.5 B、5.5 C、2.5 D、4.5
广东药学院自编教材试验设计与统计分析 卫生统计学教研室 2014.8
第一章绪论 在医药卫生、食品等专业研究领域，常需要开展大量的试验来确定或验证研究者在科研过程中提出的科学假设，例如临床上研究某种新的降糖药的疗效时，研究者需要将研究对象（如糖尿病患者）随机地分组，使其中一组患者服用研究中的该降糖药，另一组患者服用传统的降糖药，进而比较两组药物的疗效。但在具体的试验实施之前，研究者需要面对很多问题，如试验中试验对象应如何选择和分组？如何在试验过程中避免服用不同试验药物对试验对象心理产生影响，继而影响到最终疗效的判断？选择什么样的指标可更好的反映药物疗效？样本量需要多少？试验数据应如何收集以及运用何种统计方法进行分析等等问题。因为研究过程中研究结果会受到诸多因素影响，如研究对象的年龄、性别和病情可能影响药物疗效，如果不采取科学的方法使这些因素在比较组间分布均衡，就不能得到令人信服的结论。因此为使科学研究在消耗最少人力和物力的情况下，最大限度地减少误差，获得科学可靠的结论，需要在研究开始之前对整个试验过程做出精心安排，制定详细具体的试验实施方案，即进行试验设计（experimental design）。一个科学合理的试验设计，可以达到事半功倍的效果，是试验获得成功的关键。 一、试验设计的基本要素 医学试验包括三个基本要素：即处理因素、试验对象和试验效应。如研究某降糖新药的疗效，处理因素为降糖新药及比较的传统降糖药；研究者需用糖尿病患者作为试验对象；试验效应是能反映药物疗效的指标，如患者空腹血糖或餐后血糖的下降。处理因素作用于试验对象后产生试验效应（图1），三个要素缺一不可，因此试验设计时要先明确三个基本要素，再制定详细的研究计划。 1. 处理因素 处理因素（treatment）是指研究者根据研究目的施加于试验对象，以考察其试验效应的因素。如临床上研究降糖药的疗效，降糖药即为处理因素。在试验过程中处理因素的状态称为水平（level），如比较降糖新药和传统降糖药的疗效，
实验一 一、实验目的及要求 对应分析是你也降维的思想以达到减化数据结构的目的，凤的研究广泛用于定义属性变量构成的列联表利用对应分析方法分析问卷中教育程度与网上购物支付方式之间的相互关系。 二、实验环境 SPSS 19.0 window 7系统 三、实验内容及实验步骤（实践内容、设计思想与实现步骤） 实验题目： 通过分析问卷数据，绘制如下的教育程度与网上购物支付方式的交叉表，运用对应分析方法研究教育程度与网上购物所选择的支付方式之间的相关性，及揭示不同人群网上购物的特征等问题。 设计思想：原假设：H1：χ2>χα2[(n?1)(p?1)] 实现步骤： 1.在变量视窗中录入3个变量，用edu表示【教育程度】，用fangshi表示【在网上购物时采用什么样的支付方式】，用pinshu表示【频数】；如图所示：
2.先对数据进行预处理。执行【数据】→【加权个案】命令，弹出【加权个案】对话框。选中【加权个案】按钮，把【频数】放入【频率变量】框中，点击【确定】按钮完成。 3.打开主窗口，选择菜单栏中的【分析】→【降维】→【对应分析】命令，弹出【对应分析】对话框。 4.将【教育程度】导入【行】，将【在网上购物时采用什么样的支付方式】导入【列】。 5. 单击【定义范围（D）】，打开【对应分析：定义行范围】对话框； 定义行变量分类全距最小值为1，最大值为4，单击【更新】；点击【继续】，返回【对应分析】对话框；同方法打开【对应分析：定义列范围】对话框； 定义列变量全距最小值为1，最大值为5，单击【更新】； 6. 单击【统计量】打开【对应分析：统计量】对话框；选择【行轮廓表】，【列轮廓表】；单击【继续】，返回【对应分析】对话框， 7.选择【绘制】→【对应分析：图】对话框，选择【散点图】中的【行点】、【列点】选择【线图】中的【已转换的行类别】、【已转换的列类别】，单击【继续】，返回【对应分析】对话框。 8.单击【确定】按钮，完成设置并执行列联表分析。 四、调试过程及实验结果（详细记录实验在调试过程中出现的问题及解决方法。记录实验的结果） SPSS实验结果及分析： 上表显示了在32155名被调查者中，大多数消费者在网上购物时选择第三方支付和网上银行支付，在网上购物的消费人群以大学本科生相对最多。
实验一熟悉SPSS 一、实验目的 通过本次实验，了解SPSS的基本特征、结构、运行模式、主要窗口等，了解如何录入数据和建立数据文件，掌握基本的数据文件编辑与修改方法,对SPSS有一个浅层次的综合认识。 二、实验性质 必修，基础层次 三、主要仪器及试材 计算机及SPSS软件 四、实验内容 1.操作SPSS的基本方法(打开、保存、编辑数据文件) 2.问卷编码 3.录入数据 五、实验学时 2学时(可根据实际情况调整学时) 六、实验方法与步骤 1.开机 2.找到SPSS的快捷按纽或在程序中找到SPSS，打开SPSS 3.认识SPSS数据编辑窗、结果输出窗、帮助窗口、图表编辑窗、语 句编辑窗 4.对一份给出的问卷进行编码和变量定义 5.按要求录入数据 6.联系基本的数据修改编辑方法 7.保存数据文件 8.关闭SPSS，关机。 七、实验注意事项
1.实验中不轻易改动SPSS的参数设置，以免引起系统运行问题。 2.遇到各种难以处理的问题，请询问指导教师。 3.为保证计算机的安全，上机过程中非经指导教师和实验室管理人员 同意，禁止使用移动存储器。 4.每次上机，个人应按规定要求使用同一计算机，如因故障需更换， 应报指导教师或实验室管理人员同意。 5.上机时间，禁止使用计算机从事与课程无关的工作。 八、上机作业 （1）、定义变量：试录入以下数据文件，并按要求进行变量定义。 1）变量名同表格名，以“（）”内的内容作为变量标签。对性别（Sex）设值标签“男=0；女=1”。 2）正确设定变量类型。其中学号设为数值型；日期型统一用“mm/dd/yyyy“型号；生活费用货币型。
3）变量值宽统一为10，身高与体重、生活费的小数位2，其余为0。
《空间数据结构基础》上机实验报告（2010级） 姓名 班级 学号 环境与测绘学院 1.顺序表的定义与应用（课本P85习题） 【实验目的】 熟练掌握顺序表的定义与应用，通过上机实践加深对顺序表概念的理解。 【实验内容】
设有两个整数类型的顺序表A（有m个元素）和B（有n个元素），其元素均从小到大排列。试编写一个函数，将这两个顺序表合并成一个顺序表C，要求C的元素也从小到大排列。【主要代码】 #include
精心整理 综合练习（二） 一.判断题： 1.所谓序时平均数就是将同一总体的不同时期的平均数按时间顺序排列起来。× 2.发展水平就是时间数列中的每一项指标的数值，又称发展量。（√） 3.定基发展速度等于相应各个环比发展速度的连乘积，定基增长速度也等于相 应各个环比增长速度的连乘积。（×） 4.季节变动指的就是现象受自然因素的影响而发生的一种有规律的变动。（×） 5. 6. 7. 8. 9. 10. 二. 1. C. 2. A. 3. 4. 5. 6. （D 7. C.各期发展水平. D.平均增长速度. 8.平均发展速度是（C） A.定基发展速度的算术平均数. B.环比发展速度的算术平均数. C.环比发展速度连乘积的几何平均数. D.增长速度加上100%. 9.说明现象在较长时期内发展的总速度的指标是（C） A.环比发展速度. B.平均发展速度 C.定基发展速度. D.定基增长速度. 10.若要观察现象在某一段时期内变动的基本趋势，需要测定现象的（C）. A.季节变动. B.循环变动. C.长期趋势. D.不规则变动. 三.多项选择题： 1.下列哪些现象侧重于用几何平均法计算平均发展速度（ BDE ）.
A.基本建设投资额. B.商品销售量. C.垦荒造林数量. D.居民消费支出状况. E.产品产量. 2.下列哪些属于序时平均数（ ABDE ） A.一季度平均每月的职工人数. B.某产品产量某年各月的平均增长量. C.某企业职工第四季度人均产值. D.某商场职工某年月平均人均销售额. E.某地区近几年出口商品贸易额增长速度. 3.增长1%的绝对值（ AD ） A.等于前期水平除以100. B.等于逐期增长量除以环比增长速度. C.等于逐期增长量除以环比发展速度. D.表示增加1%所增加的绝对量. E.表示增加1%所增加的相对量. 4.定基增长速度等于（ BDE ）. A. 5. 6. 7. . 8. A. D. 9. A. D. 10. A. D. 样调查资料。③综合指数的分子与分母之差具有一定的经济内容，即说明由于指数化因素变动带来的价值总量指标的增减量，而平均指数的分子与分母之差却不具有价值总量指标增减的经济内容。特别是采用固定权数的平均指数，只有相对数的意义。因此，纵然平均指数有许多优点，也不能完全取代综合指数的应用。 2.平均发展速度的几何平均法和方程式法的计算原理有何不同？各适用于哪些现象？ 几何平均法（水平法）和代数平均法（累计法或方程式法） 几何平均法侧重于考察最末一年发展水平，按这种方法所确定的平均发展速度，推算最末一年发展水平，等于最末一年的实际水平；几何平均法的实质是要求从最初水平出发，按所求的平均发展速度发展，计算出的末期水平应等于实际末期水平。适用预测目标发展过程一贯上升或下降，且逐期
一、实验类型 验证型实验。分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点，运用名义利率、通货膨胀率和物价指数的数据用两种方法来计算并分析哪种方法更科学。 二、实验目的 1、掌握实际利率的两种计算方法，并分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点。 2、比较两种实际利率测算方法的差异性及科学性。 三、实验背景 利率是国家调控经济的重要杠杆之一，特定的宏观经济目标和微观经济目标可以通过利率调整实现。利率调整是在一定的经济运行环境下进行的，它的调整对经济增长、居民消费、居民储蓄、市场投资等都会产生直接或是简洁的影响。 实际利率(Effective Interest Rate/Real interest rate) 是指剔除通货膨胀率后储户或投资者得到利息回报的真实利率。研究实际利率对经济发展有很大的作用，本实验就1991年至2013年中国1年期实际储蓄利率的变化特点进行探讨，并比较分析实际利率的计算方法。 四、实验环境 本实验属于自主实验，由学员课后自主完成，主要使用Excel软件。 数据来源：通过国家统计局网站、中国人民银行网站获取数据。 五、实验原理 1、实际利率=名义利率-通货膨胀率。 2、实际利率=（名义利率-通货膨胀率）/（1+通货膨胀率）。 六、实验步骤 1、采集实验基础数据。通过网上登录国家统计局网站查看中国统计年鉴，以及登录中国人民银行网站获取相应数据。数据样本区间为1991-2013年。 2、利用Excel软件分别按照两种方法计算实际利率。 3、做出实际储蓄存款利率的变化以及两种不同算法下实际利率变化的折线图。 4、分析图表，考察实际存款利率变化特点并比较两种计算方法的科学性。 七、实验结果分析 (一)实验结果 经过整理和测算的结果如图所示
1. 研究变量间的关系用什么方法。回归相关 2. 比较多个平均数的差异用什么方法。方差分析 3. 方差组分估计解决的问题. 4.协方差分析能够解决的问题。 5. 聚类分析能够解决的问题。 7. 规划求解能够解决的问题。 8. PB 试验要解决的问题。 9．主成分分析要解决的问题。 10.随机单位组试验设计允许试验单元有差异，要求是什么,它的模型是什么. 11.相关系数的意义. 12.12,x x 与 y 二元三次回归方程?y . 13通径分析中谁反映两变量间的综合作用,反映变量间的直接作用。 14.有1、2、3、4四个处理，要比较它们的总体平均数的差异是否显著,试验单元情况如下图，请进行试验设计： 变化方向 15.SPSS 运算得树状图如下，现要聚成二类、三类、四类，分别写出各类所含地块号。 16.因素A 有4个水平，因素B 有3个水平，共有11、…、43个不同搭配 （1） 要研究搭配的不同平均数一致否，请说明试验数据在SPSS 中的数据格式 （2） 要研究A 、B 有无交互作用，请说明试验数据在SPSS 中数据格式。 17. 为求1 2,,x x y 的的二元二次回归方程，请说明数据在SPSS 中数据格式。能够 根据运算结果给出统计结论. 18.混料试验设计题（10分） y 与x 1、x 2、x 3有关系，x 1∈[0.2，1]，x 2∈[0.1，1]，x 3∈[0.1，1],现采用单纯形重心设计，请给出试验设计（每个试验x 1、x 2、x 3用实值）。 19.响应面分析试验设计题,y 与x 1、x 2有关系，x 1∈[3,11]，x 2∈[6,10]，现采用通用旋转组合设计，请给试验方案（每个试验x 1、x 2用实值）。
空间分析原理 及应用 上机实验
练习1：利用缺省参数创建一个表面 1．1 启动ArcMap并激活地统计分析模块 单击窗口任务栏的Start按扭，光标指向Programs，再指向ArcGIS，然后单击ArcMap。在ArcMap中，单击Tools，在单击Extensions，选中Geostatistical Analyst复选框，单击Close按扭。 1.2 添加Geostatistical Analyst工具条到ArcMap中。 单击View菜单，光标指向Toolbars，然后单击Geostatistical Analyst。 1．3 在ArcMap中添加数据层 一旦数据加入后，就能利用ArcMap来显示数据，而且如果需要，还可以改变没一层的属性设置（如符号等等） 1.单击Standard工具条上的Add Data按扭。 找到安装练习数据的文件夹（缺省安装路径是C:\ArcGIS\ArcTutor\Geostatistics）,按住Ctrl键，然后点击并高亮显示Ca_ozone_pts和ca_outline数据集。 3.单击Add按扭。 4.单击目录表中的ca_outline图层的图例，打开Symbol Selector对话框。 5.单击Fill Color下拉箭头，然后单击No Color。 6.在Symbol Selector对话框中单击OK按钮。 点击Standard工具条上的Save按扭。新建一个本地工作目录（如C:\geostatistical）,定位到本地工作目录。
1．4 利用缺省值创建表面 单击Geostatistical Analyst，然后单击Geostatistical Wizard。 2.点击Input Data下拉箭头，单击并选中ca_ozone_pts。 3.单击Attribute下拉框箭头，单击并选中属性OZONE。 4.在Methord对话框中单击Kriging. 单击Next按扭。缺省情况下，在Geostatistical Method Selection对话框中，Ordinary Kriging和Prediction Map被选中. 6．在Geostatistical Method Selection对话框中单击next按扭。 7．点击next按扭。
综合实验课程设计 一、实验目的 综合运用统计学知识和SPSS软件整理分析问卷调查信息，独立完成调查报告，初步具备实际中的应用能力。 二、实验内容 选择一个与学生学习生活的相关问题，制订统计调查方案、设计相应的调查问卷，然后进行问卷调查，根据需要，利用SPSS软件对问卷调查获得的数据信息进行整理、分析，最后写出4000字以上的统计调查报告。 三、实验步骤 EXCEL软件整理分析问卷调查信息，根据需要参照实验一到实验五，调查方案设计参见附件1，调查问卷设计参见附件2，问卷调查报告参见附件3。 四、实验要求 EXCEL软件实验要求根据情况分别参照实验一到实验六，调查方案设计参见附件1，调查问卷设计参见附件2，问卷调查报告参见附件3。 要求每组6--8个同学,选取一个组长,选择以下十个题目中的一个作为统计调查对象,要完成：统计问卷设计-----发放----回收----数据收集和整理----用统计学方法分析统计数据---到最后统计分析报告的撰写，完整的统计活动过程，最后每组上交一份统计分析报告，包括四部分：调查方案设计、调查问卷、数据收集和分析和最后报告结果。组长在最后的统计报告中要注明小组里每个成员主要完成了什么任务，作为最后给分数的凭证。统计报告在第十八周的周五之前必须上交。 五、调查项目（同一个班不允许有相同的调查题目） 项目1 我校大学生生活费支出状况调查 项目2 我校大学毕业生择业志向调查 项目3 我校大学生选择专业情况调查 项目4 我校大学生恋爱观念调查 项目5 我校大学生服装生活费支出情况调查 项目6 我校大学生手机普及情况调查
项目7 我校大学生上网情况调查 项目8 我校大学生逃课情况调查 项目9 我校大学生电脑使用情况调查 项目10 我校图书馆或体育馆利用情况调查 附件1 调查方案设计 一、调查方案的内容 1、确定调查目的。明确调查目的便于确定向谁调查、调查什么、用什么样的方式进行调查等等。 2、确定调查对象。确定调查对象，要明确总体的界限，调查的范围（统计总体），每一被调查的单位就是总体单位。 3、确定调查项目。调查项目是所要调查的具体内容，即总体单位所承担的基本标志，就是向被调查者调查什么，需要被调查者回答什么问题。 （1）确定调查项目时应注意的4个问题： ①现实调查目的所急需要的项目，可有可无和备而不用的项目一律不要列入。 ②调查项目应是能够取得实际资料的项目。 ③调查项目要注意彼此衔接，避免重复和相互矛盾。 ④列出调查项目的表格形式。可采用一览表形式，亦可采用单一表形式，这应依调查目的、任务而定。一览表是在一张表上登记若干个调查单位的资料，每个单位都同时填写解答调查项目所提出的问题，但只适合在调查项目不多时使用。单一表是在一张表上只登记一个调查单位，可以比较详细地列出各种标志，内容比较详尽，并便于整理汇总，但费时较多。 （2）问卷调查表的设计应遵守的一定原则是： ①问卷形式应服从调查目的，并适合于调查对象的特点。 ②问卷中备选的项目必须具有互斥性。 ③问卷中应防止渗入调查者的主观意图。 4、确定调查时间、调查期限、调查地点 调查时间：指调查资料所属的时间（时期或时点）。明确规定调查的时期或时点，是保证调查资料准确性的重要备件。如果所要调查的资料是某一时期的总量，就要规定报告期的起止日期；如果调查资料是某一时点上的水平，就要规定统一的标准时点。 调查期限：指进行调查工作的时间，包括搜集资料和报送资料的整个工作所需的时间。
常见的实验设计与举例 一、单因素实验设计 单因素完全随机设计、单因素随机区组设计、单因素拉丁方实验设计和单因素重复测量实验设计是四种基本的实验设计，复杂的实验设计大多都是在这四种形式上的组合。研究者根据不同的研究假设、实验目的与条件使用不同的实验设计，但无论哪种实验设计都有一个共同的目标，即控制无关变异，使误差变异最小。 1.完全随机设计研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平，采用随机化方法，通过随机分配被试给各个实验处理，以期实现各个处理的被试之间在统计上无差异，这种设计每个（组）被试只接受一个水平的处理。完全随机实验的方差分析中，所有不能由处理效应解释的变异全部被归为误差变异，因此，处理效应不够敏感。 例：研究阅读理解随着文章中的生字密度的增加而下降。自变量为生字密度，共有四个水平：5:1、10:1、15:1、20:1，因变量是被试的阅读理解测验分数。实验实施时，研究者将32名被试随机分为四个组，每组被试阅读一种生字密度的文章，并回答阅读理解测验中有关文章内容的问题。 完全随机实验设计实施简单，接受每个处理水平的被试数量可以不等，但需要被试的数量较大，且被试个体差异带来的无关变异混杂在组内变异中，从而使实验较为不敏感。完全随机实验数据的统计分析，如果是单因素两组设计，采用独立样本t检验；如果是单因素完全随机多组设计则采用一元方差分析（One -Way ANOV A）。 2.随机区组设计研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平，研究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平，并且自变量的水平与无关变量的水平之间没有交互作用。当无关变量是被试变量时，一般首先将被试在这个无关变量上进行匹配，然后将他们随机分配给不同的实验处理。 例：仍以文章的生字密度对阅读理解影响的研究为例，但由于考虑到学生的智力可能对阅读理解测验分数产生影响，但它又不是该实验感兴趣的因素，于是研究者采用单因素随机区组设计，在实验实施前，研究者首先给32个学生做了智力测验，并按智力测验分数将学生分为8个区组，然后随机分配每个区组内的4个同质被试分别阅读一种生字密度的文章。
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”
一、判断题 1. 在采用分层随机抽样时，若各区层所包含的抽样单位数不同，则从各区层抽取单位数应根据其所包含的抽样单位数按比例配置。(√) 2.二项分布属于连续型概率分布(×) 3.一般情况下，长方形尤其是狭长形小区的试验误差比正方形小区的大(×) 4.准确性是指在试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度(√) 5.调和平均数主要用于反映研究对象不同阶段的平均速率(√) 6.在计算植物生长率时，用调和平均数比用算术平均数更能代表其平均水平(×) 7.就同一资料而言，调和平均>数几何平均数>算术平均数(×) 8.通常将样本容量n30的样本称为大样本，将样本容量n30的样本称为小样本(√) 9.正态分布属于离散型概率分布(×) 10.统计分析的试验误差主要指随机误差。这种误差越小，试验的准确性越高(×) 二、填空题 1. 正交试验设计表的主要性质有正交性、代表性、综合可比性。 2. 两个变量数据依据确定性关系可分为函数关系和相关关系2种类型。 3. 常用统计图的绘制方法主要有直方图、多边形图、条形图、圆图这4种图形。 4.在田间试验中,由观察、测量所得的资料，一般可分为数量性状资料和质量性状资料两大类。 5. 小样本抽样分布主要包括三类分布：t分布、 X2分布和F分布。 6. 随机事件可分为：必然事件、不可能事件和基本事件3种类型 7. 常用的田间试验设计方法主要有随机区组试验、随机裂区试验、拉丁方试验。 8. 正交试验设计表的主要类型有两种分别相同水平正交表和混合水平正交表 9. 田间试验常用的随机抽样方法有简单随机抽样、分层随机抽样、整群随机抽样和多级随机抽样 10. 试验地土壤差异测量的方法有目测法和肥力测定法 12. 试验处理重复的作用分别是估计试验误差和降低试验误差。 13. 试验地土壤肥力差异的表现形式大致可分为肥力梯度的变化和斑块状变化。 14. 在研究玉米种植密度和产量的相关关系中，其中种植密度是自变数，产量是依变数 15. 小麦品种A每穗小穗数的平均数和标准差值为18和3（厘米），品种B为30 和4.5（厘米），根据 CV A 大于_ CV B _，品种_ A _ 的该性状变异大于品种_ B _。 16. 田间试验常用的随机抽样方法有、、和等 17.根据试验的内容将田间试验分为：品种试验、栽培试验、品种和栽培相结合的试验3种类型。 18. 统计学中，一般来说常见抽样的方法有典型抽样、随机抽样和顺序抽样3种方法。 19. 在Excel表格中计算正态分布概率值和反正态分布随机变量的函数分别是NORMDIST 和NORMINV
实验四空间数据处理 实验容： 掌握空间数据的处理（融合、拼接、剪切、交叉、合并）的基本方法和原理，领会其用途。掌握地图投影变换的基本原理和方法，熟悉ArcGIS中投影的应用及投影变换的方法和技术，并了解地图投影及其变换在实际中的应用。 实现方法： （一）空间数据处理 打开ArcMap，在菜单栏中选择“地理处理->环境”，打开环境变量对话框。在环境变量对话框中的常规设置选项中，设定“临时工作空间”为“D:\04实验四\04实验四\Exec4”，如图1所示。 图1 第1步裁剪实体 在ArcMap中，添加数据“县界.shp”、“clip.shp”（Clip中有四个实体），添加完后如图2所示。
图2 ●开始编辑，激活Clip图层，选中Clip图层中的一个实体，如图3所示。 图3 ●点击工具栏上按钮，打开ArcToolBox，选择“分析工具->提取->裁剪”， 如图4所示，弹出裁剪对话框，指定输入的实体为“县界”，剪切的实体为“Clip”（必须为多边形实体），并指定输出实体类路径及名称为“县界_Clip1”，如图5所示。裁剪完成后弹出如图6所示的对话框。
图4 图5
图6 ●依次选中Clip主题中其他三个实体，重复以上操作步骤，完成操作后得到四 个图层——“县界_Clip1”，“县界_Clip2”，“县界_Clip3”，“县界_Clip4”，如图7所示。完成操作后，保存编辑。 图7 第2步拼接图层 ●在ArcMap中新建一个地图文档，加载在上一步操作中得到的4个图层，如 图8所示。
图8 ●在工具箱中选择“数据管理工具->常规->追加”,设置输入实体和输出实体，拼 接效果如图9所示。 图9 ●右键点击图层“县界_Clip1”,在出现的右键菜单中执行“数据->导出数据”,弹 出导出数据对话框，将输出的图层命名为“YONK.shp”,如图10所示。
统计学实验报告 一、实验主题:大学生专业与实习工作的关系 二、实验背景: 二十一世纪的今天大学生已是一个普遍的社会群体，高校毕业人数日益增加，社会、企业所提供的职位日益紧张，大学生就业问题是当今社会关注的焦点。面对日益沉重的就业压力，越来越多的大学毕业生选择了企业需求的职业，而这种职业与自己在校所学专业根本“无关”或相去甚远，大学毕业生就业专业不对口的现象非常严重。专业对口是个广义的概念，就是说你所学的专业与你所作的工作相关，比如你专业是会计，工作后你到了一个企业做会计，或者到银行做柜员，这都是与经济相关的，这就是对口。如果你学机械设计，但工作后却做了统计员，业务员等于你所学专业无关的工作，这就叫专业不对口。专业不对口导致毕业生所学知识没有用武之地，所以这是一种人力资源的浪费。 三、实验目的: 大学生就业专业不对口是客观存在的问题，我们研究此问题有这几点目的:①了解当代大学生实习工作与专业是否对口的情况，当代大学生对工作与专业不对口现象的态度。②分析大学生就业结构和
专业对口问题，了解当今大学生专业对口情况，为以后大学生选择专业、选择工作岗位提供有效的信息和借鉴。③寻找导致专业不对口的原因，以减少社会普遍存在的人力资源的浪费。 四、实验要求:就相关问题收集一定数量的数据，用EXCEL进行如下 分析:1进行数据筛选、排序、分组;2、制作饼图并进行简要解释;3、制作频数分布图，直方图等并进行简要解释。 五、实验设备及材料:计算机，手机，EXCEL软件，WORD软件。 六、实验过程: (一)制作并发放调查问卷。 (二)收回并统计原始数据:收回了102名大学生填写的调查问卷，并对相关数据进行统计。 (三)筛选与实验相关问题: 1.您的性别( ): A. 男B.女
统计分析综合实验考题 一．样本数据特征分析： 要求收集国家统计局2011年与2000年全国人口普查相关数据，进行二者的比较，然后写出有说明解释的数据统计分析报告，文字通顺，对统计结果的说明分析重点突出，几条要求如下：1．报告必须包含所收集的原始数据表，至少包括总人口，流动人口，城乡、性别、年龄、民族构成，教育程度，家庭户人口八大指标； 2．报告中必须有针对某些指标的条形图，饼图，直方图以及累计频率条形图，（茎叶图可选作） 3．采用适当方式分别检验二次调查得到的人口年龄比例以及教育程度这两个指标是否有显著不同，写明检验过程及结论。二．一元线性回归分析： 回归模型：自由建立，如将某地人均食品消费支出与人均收入作为因变量与解释变量，或某地家用汽车消费量与人均收入作为因变量与解释变量等均可。 统计分析报告必须写明：实际问题的背景，所采用的模型与数据来源，至少有20个原始的样本数据，回归方差分析表以及回归系数及显著性检验表（5%），回归系数的95%置信区间，散点图，分析结论，应用价值等均不可缺少。 特别提醒：按时交打印稿并且附此试题！
统计分析综合实验答题 一、样本数据特征分析 2000年全国人口普查与2011年全国人口普查相关数据分析报告 2011年第六次全国人口普查数据显示，总人口数为1339724852，比2000年的第五次人口普查的1242612226人次，总人口数增加97112626人，增长7.82%，平均年增长率为0.78%。 （二）家庭户人口 2000年人口普查家庭户人口数共有1178271219人，有家庭户340491197，平均每个家庭3.46人。2011年增长到1244608395人，平均每个家庭户的人口为3.10人，比2000年减少0.36人。 （三）流动人口 2011年人口普查数据中，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口为261386075人，同2000年第五次全国人口普查相比，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口增加116995327人，增长81.03%。 （四）城乡构成 2000年农村居民人口数为783841243人，占63.08%；城镇居民则有458770983人，占36.92%。2011年人口普查显示居住在城镇的人口为665575306人，占49.68%；居住在乡村的人口为674149546人，占50.32%。通过下面的条形图可以清楚的看到2000年—2011年十年间，农村居民减少而城镇居民增加，通过进一步计算可以得知城镇人口比重上升12.76个百分点。
填空题 1.数据资料按其性质不同各分为资料和资料两种。 2.有共同性质的个体所组成的集团称为。从总体中抽取部分个体进行观测，用以估计总 体的一般特性，这部分被观测的个体总称为。 3.由总体中包含的全部个体求得的能够反映总体性质的特征数称为；由样本的全部观察 值求得的用以估计总体参数的特征数叫。 4..试验误差可以分为误差和误差两种类型。 5.从总体中抽取的样本要具有代表性，必须是抽取的样本。 6.样本根据样本容量的多少可以分为和。 8.小麦品种A穗长的平均数和标准差值为12cm和3cm，品种B为18cm和3.5cm，根据__________，判断品种______的 该性状变异大。 9.某海水养殖场进行贻贝单养和贻贝与海带混养的对比试验，收获时各随机抽取抽取50绳测其毛重，结果如下所示： 平均数X(kg)极差R(kg)标准差S(kg)变异系数CV% 贻贝单养42.70307.0816.58贻贝与海带混养52.1030 6.3412.16根据和，判断的效果好。 10.在统计学中，常见平均数主要有和。 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 简答题 1.如何控制、降低随机误差，避免系统误差？ 2.什么是准确性，精确性？如何提高试验的正确性？ 3.统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？ 4.生物统计学中常用的平均数有几种？各在什么情况下应用？ 5.为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？ 多选题 1.下列总体中属于有限总体的是（）。 A 保定地区棉田中棉铃虫的头数 B 20m2的试验小区中鲁玉4号玉米的株高 C 66.7万公顷鲁玉4号玉米的株高 D 320株水稻中糯稻的株数 2.下列数据资料中属于连续型变数资料。