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，编织频数分布表，并绘制直方图。
（二）实验内容一：使用FREQUENCY函数绘制频数分布表
1.在单元区域A2：H6中输入原始数据；
2.并计算原始数据的最大值（在单元格B7中）与最小值（在单元格
D7中）。
3.根据Sturges经验公式计算经验组距（在单元格B8中）和经验组数
（在单元格D8中）。
4.根据步骤3的结果，计算并确定各组上限、下限（在单元区域I2：
J9中）
步骤1～4如图1-1所示
图1-1 组数和组限的确定
5.绘制频数分布表框架，如图1-2所示
图1-2 频数分布表框架
6.计算各组频数：
（1）选定B16：B23作为存放计算结果的区域。
（2）从“插入”菜单中选择“函数”项。
（3）再弹出的“插入函数”对话框中选择“统计”函数FREQUENCY.
步骤（1）～（3）如图1-3所示
图1-3 选择FREQUENCY函数
（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。
步骤（4）~（5）如图1-4所示。
图1-4 确定FREQUENCY函数的参数（6）按Shift+Ctrl+Enter组合键，结果图1-5所示
图1-5 FREQUENCY函数计算结果7.用各种公式计算表中的其他各项，结果如图1-6所示.
图1-6 频数分布表中的其他计算
8、作频数分布图
使用excel做某百货公司连续40天的商品销售额频数分布直方图.
如图1-7所示。
图1-7 频数分布直方图
实验感想：通过这个实验我学会了制作频数分布图，并了解到了excle的更深入的运用，excle不仅仅是制作表格，而且是科学计算。
实验二：数据分布特征的测度
一、项目名称：数据分布特征的测度
二、实验目的：学会使用Excle计算各种数字特征，能以此方式独立完成相关
作业。
三、实验内容和操作步骤
（一）问题和数据
某月某高校50名大学生花费资料如下：（单位：元）
560 650 790 650 550 780 1200 1780 300 780 530 660 320 280 260 800 890
770 800 1600 800 900 750 660 650 450 400 340 500 450 450 780 400 450
700 890 450 400 450 1650 300 500 400 350 600 780 400 600 400 450
使用“描述统计工具计算该样本的各描述统计特征。
（二）操作步骤
1、于A1：A50单元格区域中输入样本数据
2、从“工具”菜单中选择“数据分析”项；在所弹出的“数据分析”对话框的
“分
析工具”列表中选择“描述统计”工具，如下图
3、单击“数据分析”对话框中的确定。弹出“描述统计”对话框
4、确定对话框中各选项，如下图
5、单击“描述统计”对话框的“确定”按钮。结果如下图
实验感想：通过此次实验，学会了数据分布特征的测度，此次实验比较简单易懂，更深入的了解到统计学的知识。
实验三：抽样推断
一、项目名称：抽样推断
二、实验目的：
学会使用Excle进行抽样推断，能以此方式独立完成相关作业。
三、实验内容和操作步骤
（一）问题和数据
某市工商局抽查一家超市攻击50袋食盐的重量（克）如下：求在概率为95%的保证下，单袋食盐重量的估计区间？
495,486,490,494,498,502,506,510,514,490,497,503,500,516,490,489,495,498,502,4 90,499,502,514,501,496,489,507,505,493,490,501,497,498,492,480,495,503,506,50 0,490,503,480,487,498,501,487,489,485,503,490
使用excel，求在概率为95%的保证下，单袋食盐重量的估计区间。
（二）操作步骤
1、输入样本数据。
2、绘制计算表
3、在计算表中用各种公式和函数计算，得到单带食盐重量的估计区间
区间估计
实验感想：通过此次实验，学会了使用excle进行统计学的抽样估计，并可以进行推断。了解到进行科学计算的方便和快捷。
实验四：相关与回归分析
一、项目名称：相关与回归分析中的统计计算
二、实验目的
学会用excel进行相关与回归分析，能以此方式独立完成相关作业。
三、实验内容和操作步骤
（一）问题与数据
下面是20个城市写字楼出租率和每平方米月租金的数据：
设月租金为自变量，出租率为因变量，用excel进行回归，并对结果进行解释和分析。
（二）实验内统计去操作步骤如下
1、从“工具”菜单中选择“数据分析”项，在所弹出的“数据分析”对
话框的“分析工具”列表中选择“回归”，然后单击“确定”。
2、当对话框出现时：在“Y值输入区域”方框内键入数据区域
在“X值输入区域”方框内键入数据区域
在“置信度”选项中给出隐含值95%
在“输出选项”中选择输出区域（新工作表组）
在“残差”分析选项中选择所需选项（这里未选）其结果如图所示
单击【确定】后得到下面的结果，如下表所示。
实验感想：通过使用excle的相关与回归分析，回归分析等则更具体和深刻的解释了统计数据的内在规律性，开阔了视野，使我对统计在现实中的运作有所了解。
1、数据分析结果如下表： 表1 水稻F2代株高数据的基本特征数 基本特征数计算结果 平均数x109.7131667cm 离均差平方和SS720022.226cm2 方差S21202.040444cm2 标准差S34.67045492cm 变异系数CV31.6009974% 最大值max177.6cm 最小值min24.4cm 极差R153.2cm 样本大小n600 峰值g2-0.589380069 偏斜度g1-0.6121756 分析：根据上表结果，在水稻F2代株高调查中，共抽取了600个样本。样本中最大值为177.6cm，最小值为24.4cm，极差为153.2cm；变异系数为31.6009974%；其峰值为-0.589380069，为一个小于0的值，说明其次数分布曲线比正态分布低，为低润峰；其偏斜度为-0.6121756，小于0，说明该次数分布曲线不对称，且峰往右边偏。 表2 玉米单交种株高数据的基本特征数 基本特征数计算结果 平均数x229.2075cm 离均差平方和SS68065.63625cm2 方差S2113.6321139cm2 标准差S10.65983649cm 变异系数CV 4.6507363% 最大值max257.8cm 最小值min200.3cm 极差R57.5cm 样本大小n600 峰值g2-0.112906602 偏斜度g10.005430104 分析：根据上表结果，在玉米单交种株高调查中，共抽取了600个样本。样本中最大值为257.8cm，最小值为200.3cm，极差为57.5cm；变异系数为4.6507363%；其峰值为-0.112906602，小于0，说明其次数分布曲线比正态分布低，为低润峰；其偏斜度为0.005430104，大于0，说明该次数分布曲线不对称，且峰往左边偏。
进行分组，编制分配数列，计算出频率。 可用fx统计函数FREQUENCY进行统计分组 Ctrl+shift+enter 也可用“工具”菜单“数据分析”下的“直方图”进行统计分组 出现这个是经常的，最好的方法是上限-1 之后就是修饰，好这个表格弄的好看些。合计的频率42. 这个功能非常好用，反正我觉得是的，高级筛选经常会忘，而且失败率略高。在选择你要的条件就好了，之
后要你要的结果复制到一边就完成筛选了。保留下这个样子，让老师明白你是怎么做出来会 比较好。 抽样的那个，就不说了。 在细讲下，直方图 编制分配数列，计算各组次数和频率，以及累计次数和频率。 全距最大数-最小数（=max（）-min（）） 组数1+3.3*log(N) 组距全距/组数 上限-1依然是主要的 单击直方图，看到数据点格式直方图不是条形图，各矩形之间不应有间隔，所以需要调整。在“选项”栏中将“分类间隔”的数据设为0 再改改，弄好看些。
其他的制作也差不多，没那么难。 描述统计 把数据排一列或一行。在点击工具里面的数据分析 四分位差q1:QUARTILE(A1:A40,1) q3: =QUARTILE(A1:A40,3) (q3-q1)/2即可的7.25 移动平均法 在工具的数据分析里找咯3年移动平均 折线图是原数据来做的。最后把函数给修改一下咯yt = 74.67Ln(t) + 370.73
长期趋势值是前列两数的平均值，新数列是这一行y/T 这下面的数据是从新数列来的。
平均数是一列的平均数。总平均数就是平均数的平均数。季节指数就是平均数除以总平均数。Average（。。。。） 计算相关系数 利用函数法(统计函数) r (=CORREL(X,Y) a（=intercept(Y,X) b (=slope(Y,X)) r^2 可容易得到 利用工具里的数据分析，相关系数 可以得到 利用散点图来找函数趋势线，就可以找到a和b R^2 求回归系数在工具数据分析里找回归
河南工业大学管理学院 课程设计（实验）报告书题目统计学上机实验 专业物流管理 班级 学生姓名 学号 指导教师 时间：2013 年05 月30 日
实验1：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，能以此方式独自完成相关作业。 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关数据 3、以Excel文件形式提交实验报告。 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A2：H6中输入原始数据。 2、并计算原始数据的最大值(在单元格B7)与最小值(在单元格D7)。 3、根据Sturges经验公式计算经验组距(在单元格B8)和经验组数(在单元格D8)。 4、根据步骤3的计算结果，计算并确定各组上限、下限（在单元格）。
5、绘制频数分布表框架 6、计算各组频数 （1）选定B20：B24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. （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：H6) Bins-array:分组各组的上限值或其所在单元格区域(J2:J6) （6）按Shift+Ctrl+Enter组合键 （7）用各种公式计算表中其他各项 （8）作频数分布图 使用EXCEL的“图表向导”工具，结果如图所示
统计学基础（贾俊平）课后简答题 第一章 1 ?什么是统计学统计方法可以分为哪两大类 统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。统计方法可以分为描述统计和分类统计。 2.统计数据可分为哪几种类型不同类型的数据各有什么特点 按照所采用的计量尺度不同，分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法，分为观测的数据和实验的数据；按照被描述的对象与时间的关系，分为截面数据和时间序列数据。 按计量尺度分时：分类数据中各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序是可以任意改变的；顺序数据的类别之间是可以比较顺序的；数值型数据其结果表现为具体的数值。按收集方法分时：观测数据是在没有对事物进行人为控制的条件下等到的；实验数据的在实验中控制实验对象而收集到的数据。按被描述的对象与时间关系分时：截面数据所描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据所描述的是现象随时间而变化的情况。3.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体是包含所研究的全部个体（数据）的集合 样本是从总体中抽取的一部分元素的集合 参数是用来描述总体特征的概括性数字度量 统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量 变量是说明现象某种特征的概念。 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一 百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特 征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数 值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 4.什么是有限总体和无限总体举例说明。 根据总体所包含的单位数目是否可数可以分为有限总体和无限总体。总体的范围能够明 确确定，而且元素的数目是有限可数的。比如，由若干个企业构成的总体就是有限总 体，一批待检验的灯泡也是有限总体。无限总体是指总体所包括的元素是无限的，不可 数的。例如，在科学试验中，每一个试验数据可以看作是一个总体的一个元素，而试验
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。
1、一家大型商业银行在多个地区设有分行，其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的增长，这给银行业务的发展带来较大压力。为弄清楚不良贷款形成的原因，管理者希望利用银行业务的有关数据做些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法。该银行所属的25家分行2002年的有关业务数据是“例11.6.xls”。 （1）试绘制散点图，并分析不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资额之间的关系；
2计算不良贷款、贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资额之间的相关系数 （2）求不良贷款对贷款余额的估计方程；
从表系数可以看出常量、应收贷款、项目个数、固定资产投资额，都接受原假设，只有贷款余额拒绝原假设，所以只有贷款余额对不良贷款起作用。 从共线性可以看出，第五个特征值对贷款余额解释87%，对应收账款解释度为12%、对贷款个数解释度为63%、对固定资产投资解释度为5%。 所以不是太共线。、 线性方程为Y=0.01X Y为不良贷款,X为贷款余额。
4 检验不良贷款与贷款余额之间线性关系的显著性（α=0.05）；回归系数的显著性（α=0.05）； 共线性诊断a 模型维数特征值条件索引 方差比例 (常量) 各项贷款余额 (亿元) 1 1 1.837 1.000 .08 .08 2 .16 3 3.35 4 .92 .92 a. 因变量: 不良贷款 (亿元） 通过对上表分析得出：贷款余额线性关系通过显著性检验，回归系数通过显著性检验。 5绘制不良贷款与贷款余 额回归的残差图。
Excel在统计学中的应用 用Excel搜集与整理数据 用Excel搜集数据 统计数据的收集是统计工作过程的基础性环节，方法有多种多样，其中以抽样调查最有代表性。在抽样调查中，为保证抽样的随机性，需要取得随机数字，所以我们在这里介绍一下如何用Excel生成随机数字并进行抽样的方法。需要提醒的是，在使用Excel进行实习前，电脑中的Excel需要完全安装，所以部分同学电脑中的office软件需要重新安装，否则实习无法正常进行。本书中例题全部用Excel2007完成。 使用Excel进行抽样，首先要对各个总体单位进行编号，编号可以按随机原则，也可以按有关标志或无关标志，具体可参见本书有关抽样的章节，编号后，将编号输入工作表。 1.我们假定统计总体有200个总体单位，总体单位的编号从1到200，输入工作表后如图10-1所示： 图10-1 总体各单位编号表 各总体单位的编号输入完成后，可按以下步骤进行操作： 第一步：选择数据分析选项（如果你使用的是Excel2003，单击工具菜单，若无数据分析选项，可在工具菜单下选择加载宏，在弹出的对话框中选择分析工具库，便可出现数据分
析选项；如果你使用的是Excel2007，点击左上角Office标志图标，Excel选项，加载项，在下面的管理下拉列表中选择“Excel加载项”，转到，勾选“分析工具库”，确定。），打开数据分析对话框，从中选择抽样。如图10-2所示。 图10-2数据分析对话框 第二步：单击抽样选项，确定后弹出抽样对话框。如图10-3： 图10-3 抽样对话框 第三步：在输入区域框中输入总体单位编号所在的单元格区域，在本例是$A$1:$J$20，系统将从A列开始抽取样本，然后按顺序抽取B列至J列。如果输入区域的第一行或第一列为标志项（横行标题或纵列标题），可单击标志复选框。 第四步：选择“随机模式”，样本数为10。 在抽样方法项下，有周期和随机两种抽样模式。 “周期”模式即所谓的等距抽样（或机械抽样），采用这种抽样方法，需将总体单位数除以要抽取的样本单位数，求得取样的周期间隔。如我们要在200个总体单位中抽取10个，则在“间隔”框中输入20；如果在200个总体单位中抽取24个，则在“间隔”框中输入8
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
统计学知识竞赛题目 及答案 Revised on November 25, 2020
必答题 1. 欲研究广东省 6 岁儿童的身高情况, 在广东省随机抽取了 200 名 6 岁儿童进行调查，以此为例说明同质、变异、总体与样本这几个概念。 答：同质体现在同为广东省、同为 6 岁儿童，变异体现在 200 名儿童的身高不同。 总体是指所有广东省 6 岁儿童，样本为 200 名 6 岁儿童。 2．卫生统计工作中的统计资料主要的来源有哪些 答：①统计报表。②经常性工作记录。③专题调查或实验。 3．简述统计工作全过程的四个步骤。 答：研究设计、收集资料、整理资料、统计分析。 4．试举例说明常见的三种资料类型。 答：(1).计量或测量或数值资料，如身高、体重等。 (2).计数或分类资料，如性别、血型等。 (3).等级资料，如尿蛋白含量－、＋、＋＋、＋＋＋、…。 5. 统计学上的变异、变量、变量值是指什么 答：变异：每个观察个体之间的测量指标的差异称为变异。 变量: 表示个体某种变异特征的量为变量。 变量值：对变量的测得值为变量值。 6. 简述编制频数表的步骤与要点。 答：(1)找出最大和最小值，计算极差。 (2)确定组距和列出分组计划： 第一组应包括最小值；最末组应包括最大值，并闭口。 (3)将原始数据整理后，得到各组频数。
7．描述计量资料集中趋势（一般水平）的指标有哪些，各适用于什么情况 答：常用描述平均水平的平均数有算术均数、几何均数和中位数。 算术均数适合：对称资料，最好是近似正态分布资料。 几何均数适合：经对数转换后近似对称分布的原始变量，常用于微生物学和免疫学指标。中位数适合：数据非对称分布、分布不清楚或开口资料的情形。 8. 描述计量资料离散程度（差别大小）的指标有哪些，各适用于什么情况 答：常见的几种描述离散程度的指标：极差或全距，四分位数差距，方差与标准差，变异系数。 极差适合：数据分布非对称的情形。 四分位数差距适合：数据分布非对称的情形。 方差与标准差适合：对称分布或近似正态分布资料，能充分利用全部个体的信息。 变异系数适用：当比较两资料的变异程度大小时，如果变量单位不同或均数差别较大时，直接比较无可比性，适用变异系数比较。 9. 统计描述的基本方法有哪些，各自有何特点 答：统计描述的基本方法：用表、图和数字的形式概括原始资料的主要信息。 表：详细、精确。图：直观。指标：综合性好。 10．简述变异系数的适用条件。 答：变异系数适用于变量单位不同或均数差别较大时，直接比较无可比性，适用变异系数比较。 11. 怎样正确描述一组计量资料 答：(1).根据分布类型选择指标。 (2).正态分布资料选用均数与标准差，对数正态分布资料选用几何均数，一般偏态分布资料
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。
统计课后思考题答案 第一章思考题 什么是统计学 统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。 解释描述统计和推断统计 描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。 推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 统计学的类型和不同类型的特点 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述； （定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。解释分类数据，顺序数据和数值型数据 答案同 举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 变量的分类 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。 举例说明离散型变量和连续性变量 离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。 第二章思考题 什么是二手资料使用二手资料应注意什么问题 与研究内容有关，由别人调查和试验而来已经存在，并会被我们利用的资料为“二手资料”。
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题：“平均数±标准差”是用来表达呈正态分布的资料，说明其数据分布的集中趋势和离散趋势。从表中数据可以看出，大部分标准差大于平均数，有的甚至是平均数的4倍，基本上可以认为此资料服从偏态分布，不适合用正态分布法说明此资料的集中趋势和离散趋势。描述偏态分布资料的集中趋势应该选用中位数，描述其分散趋势应该选用四分位数间距，其形式为“M（QR）”，M代表中位数，QR代表四分位数间距，QR= Q3 –Q1,由第3四分位数减第1四分位数得来。由于没有原始数据，故只能解释一下。 2题：此实验涉及三个因素，分别为时间、“缺氧与否”和“中毒与否”，后两个因素的水平组合形成表格第一列的四个实验组，因而本资料的实验设计类型应属于三因素析因设计，三因素各水平的组合形成4×2×2=16个实验条件，如果每个实验条件下重复做6次实验，那么总共需要做16×6=96次实验。然而原作者没有按照与此实验设计相匹配的表格（见表2.14）进行实验和收集数据，只在以上10个实验点上做了实验，这样不能很好地分析各因素及其交互作用的实验效应，只能错误地选择其他方法进行统计分析。编制出与实验设计相匹配的表格，在不同的实验条件下进行独立重复实验，并把测定的数据对应地填在表内，这对合理选用统计分析方法处理数据是极为有利的。 3.此实验涉及两个因素，即“激素用与否”和“补骨1号用与否”，如果这两个因素不是互相独立的，存在着交互作用，则第三组的效应就包括激素的效应，补骨1号的效应，以及它们共同作用的效应，本实验只安排了激素组，并没有安排单用补骨1号组，因而在实际分析时就不能将两因素之间可能存在的交互作用的效应反映出来，而有可能将其交互作用的效应归结为单用补骨1号的效应。应再安排一组单用补骨1号组，这样就有四个组，为两个因素各有两个水平的四种组合，这样的设计类型为两因素析因设计，不仅可以分析出各因素单独的效应，而且可以分析出因素之间可能存在的交互作用的效应大小。 4.题本资料有四个实验组，实际上涉及到两个实验因素，一个因素是“是否患有糖尿病”，其有两个水平：是、否；另一个因素是“是否服用格列本脲”，其有两个水平：是、否。两个因素各有两个水平，它们互相组合，得到四个实验组，见表4.8。而本例单用组别来表示，掩盖了因素间各水平的组合关系，使人容易误认为是单因素四水平设计的定量资料。原作者采用t检验进行统计分析，同样是错误的，因为t检验只能分析单组设计、配对设计和成组设计的资料，其只涉及一个因素，且这个因素最多只有两个水平。这种资料属于析因设计的定量资料，应该采用与其相对应的方差分析，可以分析出各因素及其可能存在的交互作用的效应来。如果在专业上三项指标需要同时考察，还应选用该设计下资料的多元方差分析。
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 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
0≠β《田间试验与统计分析》复习题目1 一、判断题：判断结果填入括弧，以√表示正确，以×表示错误。（每小题2分，共14分） 1 多数的系统误差是特定原因引起的，所以较难控制。（ × ） 2 否定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。（ √ ） 3 A 群体标准差为5，B 群体的标准差为12， B 群体的变异一定大于A 群体。（ × ） 4 “唯一差异”是指仅允许处理不同，其它非处理因素都应保持不变。（ √ ） 5 某班30位学生中有男生16 位、 女生14位，可推断该班男女生比例符合1∶1（已知 84.32 1,05.0=χ） 。 （ √ ） 6 在简单线性回归中，若回归系数，则所拟合的回归方程可以用于由自变数X 可靠地预测 依变数Y 。（ × ） 7 由固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于 推断处理的总体。（ √ ） 二、填空题：根据题意，在下列各题的横线处，填上正确的文字、符号或数值。（每个空1分，共16分 ） 1 对不满足方差分析基本假定的资料可以作适当尺度的转换后再分析，常用方法有 平方根转换 、 对数转换 、 反正旋转换 、 平均数转换 等。 2 拉丁方设计在 两个方向 设置区组，所以精确度高，但要求 重复数 等于 处理数 ，所以应用受到限制。 3 完全随机设计由于没有采用局部控制，所以为保证较低的试验误差，应尽可能使 试验 的环境因素相当均匀 。 4 在对单个方差的假设测验中：对于C H =20σ:，其否定区间为2,2 12 ν α χχ-<或 2 ,22ν αχχ>；对于C H ≥2 0σ:，其否定区间为2,12 ναχχ -<；而对于C H ≤2 0σ:，其 否定区间为2 ,2ναχχ>。 5 方差分析的基本假定是 处理效应与环境效应的可加性 、 误差的正态性 、 误差的同质性 。
统计学实验二 文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]
新疆财经大学实验报告课程名称：统计学 实验项目名称：平均与离散指标统计分析 姓名： 学号： 班级： 指导教师：陈海龙老师 2014 年 11 月 12日 新疆财经大学实验报告
附:实验数据 1、一种产品需要人工组装，现有三种可供选择的组装方法。为检验哪种方法更好，随机抽取15名工人，让他们分别用三种方法组装。15名工人分别用 :
①、计算各方法的平均值、中位数、标准差，离散系数。 方法A 方法B 方法C 平均 165.7778 平均 128.6111 平均 125 中位数 165.5 中位数 128.5 中位数 126 标准差 2.129776 标准差 1.649916 标准差 3.37813 离散系 数 0.012847 离散系 数 0.012829 离散系 数 0.027025 ②、评价采用什么方法来组装较优？试说明理由。 采用方法B 组装最优，因为B 的离散系数最小，离散程度越小，表示生产的产品最稳定，所以选A 组。 2、 有三种工业类股票的价格和发行量数据见。 方法1：=?+?+??+?+?= = ∑∑2000 55.14350036.121200042.6 2000 6.1535005.121200002.60F P F P I i i i p 0.9852 方法2：988 .0200055.14350036.121200042.6200055.1455.146.15200055.14350036.121200042.63500 36.1236.125.122000 55.14350036.121200042.612000 42.642.602.60 00 1=?+?+??? +?+?+??? + ?+?+??? = ?=∑∑ F P P P P I p
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
川农学生节约用电用水情况调查方案设计1.调查目的及背景： 电能是我国高校的主要能耗之一。高校作为培养国家高级人才的摇篮,管理好能源、开展节能活动不仅仅是节约几度电、几吨水、几吨煤的问题,而且是关系到所培养的人才具有什么样的精神面貌和思想品质的大问题。节能是管理育人、服务育人的一个重要方面,要培养学生勤俭节约、爱护公物、发扬艰苦奋斗的优良传统,为我们国家培养德智体美全面发展的人才。因此，通过问卷调查了解学生用水用电情况后，才可以采取各种相应的有效措施和领先的管理模式来节约能源。 另外，学生宿舍也有许多不必要用电。高校学生宿舍用电管理的目的是在保证学生正常生活用电的基础上，合理控制，加强管理，杜绝浪费。定期给学生一定量的免费基础用电，保证日常照明生活用电；学生使用电脑等其它电器，超出电量自行购买。但如今大家节电意识都不强，常常不随手关灯，出门也把电脑开着，这样就导致了许多不必要的耗能。通过调查学生用水用电情况就了解学生节水节电情况和浪费水电的情况，进而学校可以制定相应的规定。 2.调查对象：四川农业大学都江堰校区在校学生 3.调查项目： 1.学生用电用水的具体情况 2.学生有无节水节电的意识 3.学生对用水用电的建议 附件 1.你的性别? （） A 、男 B、女 2.您目前是（） A．大一 B.大二 C.大三 D.大四 3.您的专业所属院是（） A．商学院 B.旅游学院 C.土木工程学院 D.建筑与城乡规划学院 4.你所在宿舍平均每学期超出的电费的金额为（） A、不需要，没学期都够用 B、10元以内 C、10——50元 D、50——100元 E、100元以上 5.您对节水节电的真实态度（） A、交一样钱，不用白不用
统计学实验报告记录(实验三、四)
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
重庆工商大学数学与统计学院 实验报告 实验课程：统计学实验 指导教师：叶勇 专业班级： 14信管__ 学生姓名： __安琪___ _ 学生学号：2014033109_____
实验报告 实验 项目 实验三统计数据的描述实验四长期趋势和季节变动测定 实验 日期 2016.5.3 实验地点80608 实验目的1、熟练掌握各种描述统计指标对应的函数 2、掌握运用“描述统计”工具进行描述统计的方法，对结果能进行解释 3、掌握测定长期直线趋势的方法 4、掌握测定季节变动的方法 实验内容1、《统计学实验》教材第三章第（1）题。 2、联合食品公司为了了解客户的支付方式和金额，作了抽样调查并得到100个客户的样本资料如下： 现金支付个人支票信用卡支付现金支付个人支票信用卡支付 7.40 27.60 50.30 5.80 52.87 69.77 5.51 30.60 33.76 20.48 78.16 48.11 4.75 41.58 2 5.57 1 6.28 25.96 15.10 36.09 46.42 15.57 31.07 8.81 2.67 46.13 6.93 35.38 1.85 34.67 14.44 7.17 58.11 7.41 58.64 43.79 11.54 49.21 11.77 57.59 19.78 13.09 31.74 12.07 43.14 52.35 16.69 50.58 9.00 21.11 52.63 7.02 59.78 5.98 52.04 57.55 18.09 72.46 7.88 18.77 27.66 2.44 37.94 5.91 42.83 44.53 1.09 42.69 3.65 55.40 26.91 2.96 41.10 14.28 48.95 55.21 11.17 40.51 1.27 36.48 54.19 16.38 37.20 2.87 51.66 22.59 8.85 54.84 4.34 28.58 53.32 7.22 58.75 3.31 35.89 26.57 17.87 15.07 39.55 27.89 69.22 要求： （1）利用公式法计算各种支付方式对应的支付金额的平均数和标准差； （2）利用“描述统计”工具计算各种支付方式对应的支付金额的平均数和标准差； （3）对得到的结果进行简要的解释。 3、某大学的学生为了了解该校学生使用电脑的情况，随机抽取了30名女生和30名男生，数据见 下表。 性别 每周使用 电脑时间 其中上 网时间 使用电 脑用途 性别 每周使用 电脑时间 其中上 网时间 使用电 脑用途女20 20 CE 男 5 3.5 ACE 女8 6 CDE 男30 10 ABCE
统计分析综合实验报告 学院： 专业： 姓名： 学号：
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年全国人口普查与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，具体要求如下： 1．报告必须包含所收集的公开数据表，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，茎叶图以及累计频率条形图；（注：不同图形针对不同的指标）3．采用适当方式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。 4．报告文字通顺，通过数据说明问题，重点突出。 二．线性回归模型分析： 自选某个实际问题通过建立线性回归模型进行研究，要求： 1.自行搜集问题所需的相关数据并且建立线性回归模型； 2.通过SPSS软件进行回归系数的计算和模型检验； 3.如果回归模型通过检验，对回归系数以及模型的意义进行 解释并且作出散点图
一、样本数据特征分析 2010年全国人口普查与2000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1370536875，比2000年的第五次人口普查的1265825048人次，总人口数增加73899804人，增长5.84%，平均年增长率为0.57%。
做茎叶图分析： 描述 年份统计量标准误 人口数量2000年均值40084265.35 4698126.750 均值的 95% 置信区间 下限30489410.50 上限49679120.21 5% 修整均值39305445.50 中值35365072.00 方差 68424424372574 4.400 标准差26158062.691 极小值2616329