课程实验报告
课程名称：社会经济统计学
学生姓名：马子然
学号：3120130704328
专业：会计学
年级：2013级
学院：工商管理学院
指导教师：刘薇
实验一：EXCEL的数据整理与显示
一、实验结果与数据处理
1．1（1）某企业50名工人生产状况（日加工零件数）
日加工零件数（个）工人人数（人）工人数比重105-110 3 6%
110-115 6 12%
115-120 8 16%
120-125 13 26%
125-130 10 20%
130-135 5 10%
135-140 4 8%
140及以上 1 2% 合计50 100%
（2）50名工人每日产量分布条形图：
（3）50名工人每日产量频数分布表：
按零件个数分组（个）组中值x 频数（人）频率(%) 105-110 107.5 3 6
110-115 112.5 6 12
115-120 117.5 8 16
120-125 122.5 13 26
125-130 127.5 10 20
130-135 132.5 5 10
135-140 137.5 4 8
140及以上145 1 2
总和- 50 100
（4）假设日加工零件数大于等于130为优秀。
加工零件个数（个）人数（人）等级比重
130以下40 不优秀80%
130及以上10 优秀20%
二、讨论与结论
统计学是一门收集、整理，显示和分析统计数据，研究统计方法论的科学。本实验主要是通过EXCELL软件的相关运用，对50名工人的日零件加工数据进行加工整理分析。
首先，观察数据，对数据进行组距式分组。在分组过程中，我了解到组距式分组需要满足保持组内总体单位的同质性和组间总体单位的差异性原则、互斥性和上限不在内原则等。在该组数据中，除了一个极端值以外的数据，其余数据较为集中，找出最大值和最小值，从而确定组数及组距。其次统计每组数据出现的
次数，保证每个数据都有归属的分组，然后将整理好的数据输入EXCELL表中并计算出每组数据所占比重。最后，利用EXCELL功能绘出条形图。在制作频数分布表和直方图的步骤与前面的操作大多数相同。
通过对条形图的分析，我们可以清晰地了解到工人日加工零件数在某个范围内人数的多少，其数据分布较为分散，说明每个工人日零件加工数差异较大，但大多集中在115-120,120-125和125-130这几个区域，两端数据分布较少。通过直方图，可以清晰反映日加工零件数在某范围内的人数占总人数的比重，可帮组我们了解工人的水平一般集中在什么范围。假设日加工零件数在大于等于130的为优秀，即达到优秀水平达到人数为10个，占样本比例20%，说明该企业工人生产水平达到优秀的比例较少，大部分位于一半部分。
通过这个实验，我对应用EXCELL软件进行数据整理和分析有了初步的了解，在某种程度上也熟悉了EXCELL数据输入、输出和编辑。不可否认，EXCELL对统计工作提供了非常有利的帮助。
实验二：EXCEL的数据特征描述、抽样推断
一、实验结果与数据处理
（1）特征值计算
单位总量50
标志总量6356.00
最大值328.00
最小值107.00
平均值127.12
中位数123.00
几何平均数125.19
调和平均数124.05
平均差11.13
标准差30.08
方差904.68
峰度42.73
偏度 6.30
t值 2.85
极限误差8.34
t=(127.12-115)/(30.08/SQRT(50))=2.849
所以置信区间为[118.78,135.46]
二、讨论与结论
在本次实验中，通过对特征值的计算，我学会了EXCELL函数功能的使用和各个函数的具体功能及公式，为统计数据的分析提供了便捷的渠道。该企业50名工人日加工零件总数为6356件，平均日加工零件数为127.12与日加工零件最大值328和最小值107差异较大，说明改组数据波动幅度较大。变异统计的平均差11.13表示数据与其均值的绝对偏差的平均值。方差和标准差是测度数据变异程度最重要最常用的指标，这三个数据表明数据相对离散。
了解完特征值的计算，从而对数据进行进一步分析。运用点估计的思想可以用样本均值估计总体均值得到企业工人日平均零件加工数，然后算的极限误差，进而得到优秀率置信区间。最后运用区间估计的思想进行假设检验。假设检验是抽样推断的继续和必要补充，在推断统计中起着重要作用。所谓假设检验，也称显著性检验，是事先对总体参数做出一个假设，然后利用样本信息来判断该假设是否合理，即判断样本信息与原假设是否有显著差异。
实验三：时间序列分析一、实验结果与数据处理
年/月度用电量移动平
均
中心化后的移动平
均
比值
第一年 1 559 - -
2 447 - -
3 345 426.25 403.125 0.855814
4 354 380 369 0.95935
5 374 358 360.5 1.037448
6 359 363 373.375 0.9615
7 365 383.75 381.125 0.957691
8 437 378.5 370.5 1.179487
9 353 362.5 373.625 0.944798
10 295 384.75 387.25 0.761782
11 454 389.75 417.375 1.087751
12 457 445 466.75 0.979111 第二年 1 574 488.5 477.5 1.202094
2 469 466.5 450.25 1.041644
3 366 43
4 413.7
5 0.884592
4 327 393.
5 379 0.862797
5 412 364.5 366.375 1.124531
6 353 368.25 384.875 0.917181
7 381 401.5 393 0.969466
8 460 384.5 379.25 1.21292
9 344 374 383 0.898172
10 311 392 395.25 0.786844
11 453 398.5 428.625 1.056868
12 486 458.75 476.75 1.019402 第三年 1 585 494.75 482.125 1.213378
2 455 469.5 451.375 1.008031
3 352 433.25 408.625 0.861426
4 341 384 368.62
5 0.925059
5 388 353.25 358.25 1.083043
6 332 363.25 374.25 0.887108
7 392 385.25 381.875 1.026514
8 429 378.5 373.375 1.148979
9 361 368.25 368.625 0.979315
10 291 369 376.75 0.772395
11 395 384.5 407.125 0.970218
12 491 429.75 448.125 1.095676 第四年 1 542 466.5 459.75 1.178902
2 438 45
3 445 0.98427
3 341 437 41
4 0.823671 4 427 391 380.62
5 1.121839 5 358 370.25 374.625 0.955622
6 355 379 380.75 0.9323
7 7 376 382.5 385.5 0.975357
8 441 388.5 391.25 1.127157
9 382 394 396.75 0.962823 10 377 399.5 397.875
0.947534
11 398 396.25
12 428
移动平均
移动平均
200400600800100012001
4710131619222528313437404346
月份
中心化的移动平均
01002003004005006007001
4
710131619222528313437404346
用电量中心化的移动平均
季节指数 月
份 第一年
第二年 第三年 第四年 合计 月平均 季节指数 1 - 1.20209424 1.21337827 1.1789016 3.594374 1.198125 1.199098 2 - 1.04164353 1.00803102 0.9842697 3.033944 1.011315 1.012136 3 0.855814 0.88459215 0.86142551 0.8236715 3.425503 0.856376 0.857071 4 0.9593496 0.86279683 0.92505934 1.1218391 3.869045 0.967261 0.968047 5 1.037448 1.12453088 1.08304257 0.9556223 4.200644 1.050161 1.051014 6 0.9614998 0.9171809 0.88710755 0.9323703 3.698159 0.92454 0.925291 7 0.957691 0.96946565 1.02651391 0.9753567 3.929027 0.982257 0.983055 8 1.1794872 1.21292024 1.14897891 1.1271565 4.668543 1.167136 1.168084 9 0.9447976 0.89817232 0.97931502 0.9628229 3.785108 0.946277 0.947046 10 0.7617818 0.78684377 0.77239549 0.9475338
3.268555 0.817139 0.817802 11 1.0877508 1.05686789 0.97021799 - 3.114837 1.038279 1.039122 12 0.9791109 1.0194022
1.09567643
-
3.09419
1.031397 1.032234 平均值 0.999188
季节指数
0.6
0.70.80.911.11.21.31
4
7101316192225283134374043
季节指数
SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.186821716 R Square 0.034902354 Adjusted R
Square
0.01392197
标准误差 40.55321574
观测值 48
方差分析
df SS MS F Signif icance
F
回归分析1
2735.84
75
2735.8
475
1.66357
0.2035
7
残差46 75649.9
121
1644.5
633
总计47 78385.7 596
Coeffici
ents 标准
误差
t Stat
P-va
lue
Lower
95%
Uppe
r
95%
下限
95.0
%
上限
95.0
%
Intercep
t 417.2916
082
12.47
93895
33.43
84634
6.34
E-34
392.1
719
442.
4113
392.
1719
442.
4113
X Variable
1 -2.18699
5694
1.695
61513
-1.28
97949
0.20
3569
-5.60
0092
1.22
61
-5.6
0009
1.22
61
二、讨论与结论
一个时间序列中包含四种变动因素：长期趋势变动、季节性变动、循环变动和偶然变动。也就是说，任何一个时间序列通常是上述四种变动因素综合作用的结果。长期趋势是是时间序列的注要构成因素，要对时间序列进行分析就要采取一定的方法来消除季节性和偶然性因素的影响来掌握现象的规律性。移动平均法是趋势变动分析的一种比较简单的常用方法。该方法通过扩大原时间序列的时间间隔，并按一定时间间隔长度逐期移动，分别计算出一系列移动平均数，这些平均数形成的新的时间序列对原时间序列的波动起到一定的修匀作用，削弱了原时间序列中短期偶然因素的影响，从而呈现出现象发展的变动趋势。
在本实验中，首先将数据输入EXCELL中，对数据进行了移动平均和中心化的移动平均的计算，从而我们得到了两张移动平均和中心化的移动平均图表。通过对图标的分析，我们发现预测值的幅度相对比较平稳，与其相反的是实际值波动幅度较大，并且与预测值相比波动较大。然后利用季节指数法对用电量的未来发展趋势作出预测。季节指数法是一种时间序列预测技术，来源于经济活动中销
售量的预测。
与前两个实验相比，本次试验操作起来较为复杂。并且前两个实验主要涉及EXCELL的基础操作，而这个实验让我接触到了EXCELL的数据分析、数据整理的高级应用。能够对原始数据进行分析并对其发展趋势进行预测，这对管理工作是相当有益的。
实验四：一元线性回归分析
一、实验结果与数据处理
Regression
表1
Descriptive Statistics
均数（Mean）标准差（Std. Deviation）
N
国内生产总值8.40E+04 49179.01322 16 财政收入 1.20E+04 8810.4166 16
表2
相关性（Correlations）
国内生产总
值
财政收入
皮尔逊相关（Pearson Correlation）国内生产总
值
1 0.981 财政收入0.981 1
Sig. (1-tailed) 国内生产总
值
. 0 财政收入0 .
N 国内生产总
值
16 16 财政收入16 16
表3
Variables Entered/Removed b
Model Variables
Entered
Variables
Removed
Method
1 财政收入a. Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: 国内生产总值
表4
Model Summary b
Mode l R
R
Squar
e
Adjus
ted R
Squar
e
Std. Error
of the
Estimate
Change Statistics
Durbin-
Watson
R
Square
Change
F
Change
df1 df2
Sig. F
Change
1 .981a0.963 0.96 9840.64758 0.963 360.631 1 14 0 0.186
a. Predictors: (Constant),
财政收入
b. Dependent Variable: 国内
生产总值
表5
ANOVA b
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 3.49E+10 1 3.49E+10 360.631 .000a Residual 1.36E+09 14 9.68E+07
Total 3.63E+10 15
a. Predictors: (Constant), 财政收入
b. Dependent Variable: 国内生产总值
表6
Coefficients a
Mo de l Unstandard
ized
Coefficien
ts
Standar
dized
Coeffic
ients
t
Sig
.
95%
Confidence
Interval for
B
Correlations
Collinear
ity
Statistic
s
B
Std.
Erro
r
Beta
Lowe
r
Boun
d
Upper
Bound
Zero-
order
Part
ial
Par
t
Toler
ance
V
I
F
1 (Cons
tant)
1854
7.6
4234
.35
4.3
8
0.0
01
9465
.811
27629
.365
财政
收入
5.47
7
0.28
8
0.981
18.
99
4.85
8
6.095 0.981
0.98
1
0.9
81
1 1
a. Dependent Variable: 国内生产总值
表7
Coefficient Correlations a Model 财政收入
1 Correlations 财政收入 1 Covariances 财政收入0.083
a. Dependent Variable: 国内生产总值
表8
Collinearity Diagnostics a
Model Dimension Eigenvalue Condition
Index
Variance Proportions
(Constant) 财政收入
1 1 1.814 1 0.09 0.09
2 0.186 3.122 0.91 0.91
a. Dependent Variable: 国内生产总值
表9
Residuals Statistics a
Minimum Maximum Mean
Std.
Deviation
N
Predicted
3.46E+04 1.92E+05 8.40E+04 48251.3511 16
Value
Std.
-1.023 2.236 0 1 16
Predicted
Value
Standard
Error of
2464.489 6190.83 3.35E+03 969.917 16
Predicted
Value
Adjusted
Predicted
3.71E+04 1.98E+05 8.46E+04 48936.6744 16
Value
Residual -1.60E+04 1.30E+04 0 9506.96877 16
Std.
-1.622 1.326 0 0.966 16
Residual
Stud.
-1.742 1.376 -0.026 1.033 16
Residual
Deleted
-1.84E+04 1.41E+04 -5.74E+02 10937.3891 16
Residual
Stud.
-1.896 1.426 -0.036 1.068 16
Deleted
Residual
Mahal.
0.003 4.999 0.938 1.271 16
Distance
Cook's
0.001 0.433 0.08 0.114 16
Distance
Centered
0 0.333 0.062 0.085 16
Leverage
Value
a. Dependent Variable: 国内生产总值
二、讨论与结论
通过本次实验，我掌握了回归分析的相关概念和建立回归分析模型的步骤。首先根据理论和对问题的分析判断，将变量分为自变量和因变量，即数据中的国内生产总值和财政收入；其次，设法找到合适的数学方程式描述变量间的关系，并应用一定的方法对回归模型中的有关参数进行估计。由于涉及的变量具有不确定性，必须对所估计的参数和回归模型进行统计检验；统计检验后，最后利用回归模型，根据自变量估计、预测因变量的平均变化情况。
对于相关与回归分析，在理论课程中便是学习的一个难点，且对于SPSS的功能也更是不熟悉，于是便加大了在实验过程中的难度。本次主要运用数据分析回归中的一元线性回归分析从1990年到2005年的国内生产总值和财政收入的关系。在本次试验中我将国内生产总值作为自变量，将财政收入作为了因变量。相关系数R=0.981；拟合优度R方=0.963；调整后的拟合优度=0.960；标准估计的误差=1762.95129。因此实验所采用的这个回归模型是有效。
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%.
《管理统计学》 实验二假设检验与方差分析 实验项目名称 案例4.1 谷类食品生产商的投资问题 案例4.2 数控机床的选购问题 案例5.1 运动员团体成绩预测问题 案例5.2 手机电池通话时间测试 案例5.3 月份与CPI的关系 目录
一、实验目的 (3) 二、实验原理 (3) 三、设备 (3) 四、实验内容和实验步骤 (3) 1、案例4.1 谷类食品生产商的投资问题 (3) 2、案例4.2 数控机床的选购问题 (6) 3、案例5.1 运动员团体成绩预测问题 (11) 4、案例5.2 手机电池通话时间测试 (17) 5、案例5.3 月份与CPI的关系整理 (22) 五、实验总结 (29)
一、实验目的 1. 掌握SPSS数据文件的建立 2. 掌握SPSS统计分析中的均值比较和T检验方法 3. 掌握单因素方差分析和多因素方差分析的原理与步骤 4. 学习并将管理统计学课程所学的知识用于解决实际问题 二、实验原理 SPSS软件有数据整理、分析数据的功能，其中包括假设检验及方差分析实验可以用到的工具，如均值比较、参数分析、建立线性模型等。 三、设备 SPSS软件（英文名称Statistical Package for the Social Science） 四、实验内容和实验步骤 1、案例4.1 谷类食品生产商的投资问题 1）启动SPSS，在变量视图里面输入案例变量“食用者类型（字符串）”和“热量摄取量（数值，小数设为0位）” 2）在数据输入窗口输入数据
3）分别对两种食用者类型的热量摄取量均值进行检验（α=0.05），按照”分析-比较均值-独立样本检验”，加入检验变量“热量摄取量”、加入分组变量“食用者类型”，设置组1、2分别为A、B组，点击选项，设置置信区间百分比为95%
四川师范大学经济与管理学院统计分析实训报告册 课程名称统计分析软件应用实训 专业_________ 班级2015 级4班___________________ 学生姓名杨冬梅 _______________ 学号_29 __________________ 指导老师张谦 _______________________
/实训一 一、实训目的 利用Excel掌握建立数据文件、数据整理、数据描述与显示等操作。能计算各种平均指标、离散指标，会应用基本统计函数，会使用Excel描述统计工具进行统计分析。 二、实训内容、步骤、结果分析 （一）基本函数使用 1. 实训内容 （1）计算个人平均成绩，按平均分从大到小进行排序，挑选出学习成绩最好、最差的3个同学； （2）求这3门课的平均分和标准差、最大值、最小值、峰度、偏度； 表1某班学生期末成绩单 2. 实训步骤 （1）先使用AVERAG E数，计算出学号为301的平均分，然后使用填 充柄计算出其他同学的平均分。选中A1: F21，选择自定义排序，按 “平均分”降序排序，再突出显示单元格，分别筛选出排名最靠前和靠后的三 名同学，用红色字体突出显示成绩最好的三位同学，用蓝色字体显示成绩最差的 三名同学。 （2）用AVERAG E数计算出全班数学、语文、外语的平均数; 用STDEVS数计算出全班数学、语文、外语的标准差； 用MA）函数计算出全班数学、语文、外语的最大值；用MIN函数计算出全班 数学、语文、外语的最小值； 用KURT函数计算出全班数学、语文、外语的峰度系数; 用SKEV函数计算出
全班数学、语文、外语的偏度系数。 3. 实验结果分析 （1）计算出全班每位同学的平均分，降序排序后，筛选出成绩最好的三名同学为310,307,317 ;成绩最差的三名同学306,305,311。 （2）①用AVERAG E数计算出全班数学、语文、外语平均分分别为,,； ②用STDEVS数计算出全班数学、语文、外语标准差分别为11.,;; ③用MAX函数计算出全班数学、语文、外语最大值分别为98,92,96 ; ④用MAN函数计算出全班数学、语文、外语最小值分别为56,50,58 ; ⑤用KURT函数计算出全班数学、语文、外语峰度系数分别为,,,分别为平峰、尖峰、平峰分布； ⑥用SKEW E数计算出全班数学、语文、外语偏度系数分别为，，，分别为右偏、左偏、右偏分布。 （二）计算各种平均指标 1. 实训内容 （1）（算术平均数）中国股市中的10种股票在2014年9月1日收盘价如表, 求该10种股票价格当日的平均价格。 (2)(加权平均数)某公司员工工资情况如下表，计算平均工资
《管理统计学》 综合性实验报告 题目：大学生消费情况综合分析 班级：____________姓名：____________学号：____________ 综合实验报告评分标准 评分项目比例得分 所有同学每月生活费的平均值，最大值和最小 10％ 值 10％ 男生、女生每月生活费的平均值，最大值和最 小值 所有同学每月生活费的茎叶图10％ 频数分布表10％ 方差分析部分40％ 聚类分析部分10％ 语言表达与排版10％ 实验报告总评（用A，B，C，D和E表示） 1.通过综合性实验检验对SPSS的掌握情况，并作为期末的考核标准之一。 二、实验内容： 1.用SPSS分别计算农村学生的比例，女生比例 2.用SPSS计算出所有同学每月生活费的平均值，最大值和最小值。 3.用SPSS分别计算出男生、女生每月生活费的平均值，最大值和最小值。 4.作出所有同学每月生活费的茎叶图。 5.整理所有同学每月生活费数据，制作一个频数分布表（分成5组）。 6.从每个班中随机抽10人，这10人每月生活费可以看作本班的一个随机样本，试分析信 管1班，2班，3班，4班，工业工程1班，2班之间的每月生活费的方差是否齐性，判 断每个班同学的月均生活费是否有显著差异；分析户口所在地、性别对每月的生活费的 影响是否显著。（显著性水平为0.05）
7.以每月平均生活费、伙食费所占比例、生活费来源中家庭给予所占比例为观测变量，对 本专业学生进行聚类分析。 三、实验详细过程与结果 问题1解：采用频率分布表解答。将户口与性别放入变量中，得到户口与性别的频率统计 答：由上面得到的第二个表格得出农村学生的比例为48.8，女生的比例为37.7。 问题2解：采用频率分布表解答。在统计量选项中勾中均值、最大值和最小值。
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.
管理统计学综合训练二统计分析报告（判断男生成绩与女生成绩是否有显著性差异） 专业班级：经济14-2班 指导教师: 王宏新 小组成员：宋佳玉林曼雪 潘香宇刘月 刘晓东刘子楗刘志强 时间：2016 年5月 分数：
一、训练要求与考查内容 1、训练要求：搜集某一个学期某个班级全部学生所学的全部学科的成绩，利用SPSS 软件进行处理，给出一个完整的统计分析报告。 2、考察内容：区间估计和假设检验知识单元 二、涉及的知识点回顾 （一）区间估计 1、两个总体均值差的区间估计 若随机变量)(~),(~2 2222 111σμσμ，，X X ， （1）方差已知 经标准化后两个总体平均数之差服从标准正态分布，即 则两个总体平均数之差（μ1-μ2）在（1-α）置信水平下的双侧置信区间为 。 （2）方差未知（教材P 117,，不进行详细说明） ○1σ12=σ22，则两个总体平均数之差经标准化后服从自由度为（n 1+n 2-2）的t 分布； ○ 2σ12 ≠σ22，则两个总体平均数之差经标准化后近似服从自由度为v 的t 分布。 最终得到两个总体均值差的置信区间若是包含“0”，则认为两个总体之间不存在显著性差异，反之，若不包含“0”，则认为两个总体之间存在显著性差异。 2、两个总体方差比的区间估计 在总体均值μ1与μ2未知的情况下，)(~),(~2 2222 111σμσμ，，X X ， 两个总体方差比服从 ， 所以得到两个总体方差之比在1-α置信水平下的双侧置信区间为 ) 1,0(~) ()(2 2 2 1 2 1 2121N n n x x z σσμμ+ ---= 22 21212 21212221212 21)()()(n n z x x n n z x x σσμμσσαα ++-≤-≤+--)1,1(~//212 2 212 2 21--=n n F S S F σσ
“统计学实验”课程实验报告课程编号：21090261K 课程序号：24 课程名称：统计学实验 实验教师： 学生班级： 学生姓名： 学生学号： 实验地点： 实验日期：年月日 实验成绩：
Ⅰ【实验编号】2014_2（数据的图表描述与描述性统计量） Ⅱ【实验内容】 A.第2章机上作业3 某投资者为了对沪深证券市场金融类上市公司有一个全面了解，对其34家金融类上市公司的行业细分、现价等指标整理成如下表格形式： 表2.12 某日沪深金融类上市公司行业细分表 要求： （1）根据上述资料建立SPSS数据集。 （2）绘制金融业行业细分频数分布表、条形图、饼形图。 （3）制作公司现价的频数分布茎叶图、直方图与盒形图。 B.（第2章机上作业6） 为了解和掌握商品广告次数与商品销售额的关联性，某商场记录了10个星期里面广告次数与销售额数据： 表2.13 10个星期里面的广告次数与销售额
要求：绘制散点图，并观察广告次数与销售额两者之间的关系。 C.（第3章机上作业7） 下表是一组大学生外出就餐的月费用样本数据： 表3.14 25名大学生外出吃饭的月费用 253 101 245 467 131 0 225 80 113 69 198 95 129 124 11 178 104 161 0 118 151 55 152 134 169 要求： （1）计算均值、中位数和众数。 （2）确定上下四分位数。 （3）计算极差和四分位差。 （4）计算方差和标准差。 Ⅲ【实验结果】 （实验结果应包括的内容：SPSS主要操作步骤的截屏、主要输出结果的截屏以及必要的分析与结论） Ⅳ【教师评定成绩】
数据管理 一、实验目的与要求 1.掌握计算新变量、变量取值重编码的基本操作。 2.掌握记录排序、拆分、筛选、加权以及数据汇总的操作。 3.了解数据字典的定义和使用、数据文件的重新排列、转置、合并的操作。 二、实验内容提要 1．自行练习完成课本中涉及的对CCSS案例数据的数据管理操作 2．针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。 （1）根据变量bdate生成一个新变量“年龄” （2）根据jobcat分组计算salary的秩次 （3）根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总 （4）生成新变量grade，当salary<20000时取值为d，在20000~50000范围内时取值为c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a 三、实验步骤 1、针对CCSS案例数据的数据管理操作 1.1.计算变量，输入TS3到目标变量，在数字表达式中输入3，把任意年龄段分成三个组20-30设为1组，1-40设为2组41-50设为3组。图1， 图1 1.2.对已有变量的分组合并，在“名称”文本框中输入新变量名TS3单击“更改”按钮，原来的S3->?就会变为S3->TS3,单击“旧值和新值”按钮，系统打开“重新编码到其他变量：旧值和新值”，如下图2，
图2 图3 1.3.可视离散化，选择“转换”->“可视离散化”,打开的对话框要求用户选择希望进行离散化的变量，单击继续，如下图4，
图4 单击“生成分割点”，设定分割点数量为10，宽度为5，第一个分割点位置为18，单击“应用”，如下图， 图5 结果显示如下，
重庆大学 学生实验报告 实验课程名称统计学 开课实验室DS1421 学院建管学院年级2011级 专业班级财管1班 学生姓名丁朝飞学号20110730 开课时间至学年第学期 总成绩 教师签名
建设管理及房地产学院制 《统计学》实验报告 开课实验室：年月日学院建管学院年级、专业、班11级财管01班姓名丁朝飞成绩 课程名称统计学 实验项目 名称 统计学实验 指导教 师 陈政辉 教师 评语教师签名： 年月日
一、实验目的： 通过对具体的搜集到的资料进行计算机操作、处理的训练，熟练掌握分组与分布数列编制的原则，并能根据实际资料设计出适当的统计表和统计图，通过对反映数据分布特征的重要指标的计算练习，使学生更加熟悉普及的Excel在统计学中的运用，切实感受到利用计算机实现资料的整理、计算和分析能够减轻在实践中进行资料处理的负担，进一步提高学生发现问题、分析问题、解决问题的能力。 二、实验内容： A 1. 要求筛选出（1）统计学成绩等于75分的学生；（2）数学成绩高的前3名学生；（3）4门课程成绩都大于70分的学生。 姓名统计学成绩数学成绩英语成绩经济学成绩 张已69 68 84 86 王翔91 75 95 94 田雨54 88 67 78 李华81 60 86 64 赵颖75 96 81 83 宋华83 72 66 71 袁方75 58 76 90 陈云87 76 92 77 刘文55 84 61 82 周克66 62 88 79 程前75 60 72 88 胡纳75 88 90 92 1.选中原始数据，点击“筛选”，出现下图所示窗口
2.统计学成绩等于75分的学生，点击“统计学成绩”上的，弹出下图所示对话框，在标识框 处输入“75” 单击“确定”按钮结果如下： 3.数学成绩高的前3名学生，点击“数学成绩”上的，选择“十个最大的值”，弹出如图所示
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。
实验报告 ——（关于小麦品种对小麦产量显著性影响的分析研究） 班级：09工商2班组长：tjs学号：09513285成绩： 小组成员姓名: tjs 09513285 wdh 09513286 ww 09513287 wj 09513288 一、实验目的与意义 本文运用单因素方差分析的统计方法对小麦品种对小麦产量是否具有显著性影响进行实证研究，经过数据分析得出了不同小麦品种对小麦产量具有显著性影响的结论。 二、实验内容 1、为了研究不同的小麦品种对小麦的产量是否有显著性影响，我们选取三个小麦品种：品种1、品种 2、品种3并且对每个品种选取四个地块的产量作为观测值。设三个品种总体均值分别为μ1 μ2 μ3 提出假设：H0 ：μ1 =μ2 =μ3 总体均值完全相等，自变量对因变量没有显著性影响。 H1 ：μ1 μ2 μ3总体均值不完全相等，自变量对因变量有显著性影响 设置显著性水平为0.05 其数据结构如下： 2、运用spss软件进行数据处理，以下是具体操作过程 （1）选择[Analyze]=>[Compare Means]=>[One-Way ANOVA...]，打开[One-Way ANOVA]主对 话框（如图所示）。
（2）从主对话框左侧的变量列表中选定小麦产量[var01]，单击按钮使之进入[DependentList]框，再选定变量小麦品种[var02]，单击按钮使之进入[Factor]框。单击[OK]按钮完成。 （3）生成统计结果如下：
3、结果分析 根据上面的计算结果，SS为离差平方和； df为自由度；MS为均方；F为检验的统计量；Sig=0.009 为P 值。我们直接运用计算出的P值与显著性水平α的进行比较，若P>α则不能拒绝原假设H0；若P<α则拒绝原 假设H0 ；在本题中，P=0.009<α=0.05 所以拒绝原假设H0 即小麦品种对产量有显著性影响。
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，描述统计和推断统计的区别和联系 描述统计学研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表的形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。其内容包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据的分布特征与分析方法等。推断统计学则是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，他是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。 描述统计学和推断统计学的划分，一方面反映了统计方法发展的前后两个阶段，同时也反映了应用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程。描述统计是整个统计学的基础，推断统计学则是描述统计的进一步深入。 二，统计分组的原则 完备性:所分的组能涵盖总体，从而使总体中的任何一个个体都有组可归 互斥性:各组之间的界限必须明确，从而使总体中的每个个体只能划归到其中一个组 三，统计调查有哪些方式？其特点和适用范围如何？ 统计调查的方式主要包括普查、统计报表、抽样调查、重点调查和典型调查。 （1）普查是一种专门组织的一次性全面调查。重点了解重要的国情国力的一种调查方式。 （2）统计报表是按照国家有关的规定，自上而下同一布置，自下而上逐级提供统计资料的调查组织方式。 （3）抽样调查是取得数据资料的最主要的一种方式，它是按照随机原则从总体中抽取部分单位组成样本，对样本指标进行测定，根据样本指标推断总体指标的一种非全面调查。抽样调查有三个特点：第一，从总体中随机抽取样本。提高了样本的代表性。第二、利用样本指标可推断总体指标的数值。第三、抽样误差可以准确计算并事先加以控制。抽样调查有简单随机抽样、分层抽样、等距抽样和整群抽样四种组织形式。 （4）重点调查是为了了解总体的基本情况，在总体中选择个别重点单位进行调查。重点单位是指其标志总量占全部单位标志总量的绝大比重的单位。 （5）典型调查是对总体单位有初步了解的基础上，有意识的选择部分有代表性的单位进行调查。代表性单位是指那些最充分、最集中地体现总体某些共性的单位。 四，为什么要计算离散系数？ 极差、平均差、方差和标准差等都是反映数据分散程度的绝对值，都具有一定的量纲，其数值的大小除了与变量的离散程度有关外，还受两个方面的影响：（1）与原变量值本身水平高低有关，也就是说各变异指标与变量的均值大小有关，变量值绝对水平高的，离散程
管理统计学综合实验 根据给定的数据Employee data.sav完成以下数据分析: 1.根据出生日期变量生成一个新变量“年龄”,并考察其是否服从正态分布 2.根据雇员的教育水平对起始薪金的平均值进行汇总 3.选择合适的图形考查不同雇佣类别人群的当前薪金的分布 4.通过假设检验来推断不同性别的人群的教育水平是否有差异 5.考察经验和当前薪金之间的数量关系,并建立二者的回归模型,预测当经验为300时,相应的薪金应是多少? 实验步骤及结论: 1.根据出生日期变量生成一个新变量“年龄”,并考察其是否服从正态分布 1）选择“转换”到“计算变量” 2）在“目标变量”中输入“年龄” 3）在“数学表达式”中选择“XDA TE.YEAR”，选择“出生日期”。以2014为减数。 4）确定
1）选择“分析”到“描述统计”到“P_P图”2）在“变量”中选择“年龄” 3）在“检验分布”中选择“正态分布” 4）确定 模型描述 模型名称MOD_4 序列或顺序 1 年龄 转换无 非季节性差分0 季节性差分0 季节性期间的长度无周期性
标准化未应用 分布类型正态位置估计标度估计 部分排序估计方法Blom 为结指定秩同数的值的秩均值正在应用来自 MOD_4 的模型指定。 个案处理摘要 年龄 序列或顺序长度474 图中的缺失值数 用户缺失0 系统缺失 1 个案未进行加权。 估计的分布参数 年龄 正态分布 位置57.6723 标度11.78409 个案未进行加权。
由图可知，偏差大于0.05，所以不服从正态分布 2.根据雇员的教育水平对起始薪金的平均值进行汇总1）选择“数据”到“分类汇总”
统计学期末复习题答案 期末复习题考试题型说明：单选15道15分，多选10道20分，判断10道10分，计算6道55分，考试知识点涵盖大纲要求的每一章节。第一章总论 1.社会经济统计学的研究对象是 A.社会经济现象总体的数量特征和数量关系 B.社会经济现象的规律性及表现 C.国民经济和社会现象的规律 D.社会经济调查.整理.分析的原理原则和方式方法 2.统计研究的基本特点是A．从数量上认识总体单位的性质和规律性B．从数量上认识总体的性质和规律性C．从性质上认识总体单位的性质和规律性D．从性质上认识总体的性质和规律性 3.统计学的基本方法包括有A．调查方法、整理方法、分析方法、预测方法B．调查方法、汇总方法、预测方法、实验设计C．相对数法、平均数法、指数法、
汇总法D．实验设计、大量观察、统计描述、统计推断 3.统计总体的特点是A.大量性、同质性、差异性 B.数量性、综合性、具体性 C.数量性、社会性、工具性 D.数量性、同质性、差异性4.构成总体的个别事物称为。A．调查总体B．标志值C．品质标志D．总体单位 5.要了解某市工业企业生产设备情况，此场合的统计总体是A.该市全部工业企业 B.该市的所有企业 C.某工业企业的一台设备D.该市全部工业企业的所有生产设备6.要考察全国居民的人均住房面积，其统计总体是 A.全国所有居民户 B.全国的住宅 C.各省市自治区 D.某一居民户7.总体有三个人，其工资分别为645元.655元和665元。其平均工资655元是A．指标值B．标志值C．变异度D．变量8.下列各项中属于连续变量的有。 A.产值 B.职工人数 C. 电视机台数 D.设备数量9. 一个统计总体A．只能有
[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
实验一SPSS基本操作与描述统计 实验目的： 1. 掌握SPSS数据文件的建立 2. 掌握描述性特征量的计算 3. 掌握频数分布图的制作 4.根据已存在的变量建立新变量以及对记录进行排序 5. 对观测值进行摘要分析 实验内容： 一SPSS数据文件的建立 SPSS对数据的处理是以变量为前提的，因此下面先介绍定义变量。 启动SPSS后，出现如图1所示数据编辑窗口。由于还没有输入数据，因此显示的是一个空文件。 输入数据前首先要定义变量。定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度(小数位数)、变量标签(或值标签)和变量的格式。 单击数据编辑窗口左下方的“Variable View”标签或双击列的题头（变量），进入如图1所示的变量定义窗口，在此窗口中即可定义变量。 图1 SPSS数据变量定义窗口 变量的定义信息 该窗口的每一行代表一个变量的定义信息，包括名称、类型、宽度、小数、标签、
值、缺失、列、对齐、度量标准等。 1．定义变量名 SPSS默认的变量为Var00001、Var00002等。用户也可以根据自己的需要来命名变量。SPSS变量的命名和一般的编程语言一样，有一定的命名规则，具体内容如下： （1）变量名必须以字母、汉字或字符＠开头，其他字符可以是任何字母、数字或_、@、#、$等符号。 （2）变量最后一个字符不能是句号。 （3）变量名总长度不能超过8个字符（即4个汉字）。 （4）不能使用空白字符或共他待殊字符（如“！”、“?”等）。 （5）变量命名必须唯一，不能有两个相同的变量名。 （6）在SPSS中不区分大小写，例如，HXH、hxh或Hxh对SPSS而言，均为同一变量名称。 （7）SPSS的句法系统中表达逻辑关系的字符串不能作为变量的名称，如ALL、AND、WITH、OR等。 2．定义变量类型 单击“类型”相应单元中的按钮，出现如图2所示的对话框，在对话框中选择合适的变量类型并单击“确定”按钮，即可定义变量类型。 图2 变量类型定义对话框 SPSS的常用变量类型如下： （1）数值：数值型。定义数值的宽度(Width)，即“整数部分＋小数点＋小数部分”的位数，默认为8位；定义小数位数(Decimal Places)，默认为2位。 （2）逗号：加显逗号的数值型，即整数部分每3位数加一逗号，其余定义方式同数值型，也需要定义数值的宽度和小数位数。 （3）点：与逗号类似，即整数部分每3位数加一点号。 （4）科学计数法：科学记数型。同时定义数值宽度(width)和小数位数(Decimal)，在数据编辑窗口中以指数形式显示。如定义数值宽度为9，小数位数为2，345.678就显示为3.46E+02。
统计学期末考试试题 第一章思考题及练习题填空题1．统计工作与统计资料的关系是_________________ 和_________________的关系。2．统计工作与统计学的关系是_________________和_________________ 的关系。3．统计活动具有__________. __________ __________ __________和__________的职能。4．统计指标反映的是___________的数量特征，数量标志反映的是__________的数量特征。5．在人口总体中，个体是“__________”，“文化程度”是__________标志。6．统计研究过程的各个阶段，运用着各种专门的方法，如大量观察法__________综合指标法和统计推断法等。7．统计标志是总体中各个体所共同具有的属性或特征的名称。它分为__________和
__________两种。8．要了解一个企业的产品质量情况，总体是__________.个体是__________ 。9．性别是__________ 标志，标志表现则具体为__________或__________两种结果。10．一件商品的价格在标志分类上属于__________。11．一项完整的统计指标应该____________________.__________.___ _______.和__________等构成。12．统计指标按所反映的数量特点不同，可以分为__________和__________。13．反映社会经济现象相对水平或工作质量的指标称为__________指标。 14.统计活动过程通常被划分为__________.__________ 和__________三个阶段。15．经过__________余年的发展，形成了今天的统计学。16．古典统计学时期有两大学派，它们分别是__________ 和__________ 。17．《关于死之表的自然和政治观察》一书的作者是，他第一次编制了“生
假设检验的SPSS实现 、实验目的与要求 1. 掌握单样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 2. 掌握两样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 3. 熟悉配对样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 二、实验内容提要 1. 从一批木头里抽取 5根，测得直径如下（单位： cm），是否能认为这批木头的平均直径是1 2.3cm 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 2. 比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器 材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题） 3. 配对 t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本 13.4进行重新分析，比较其结果和配对 t检验的结果有什么异同。 4．一家汽车厂设计出 3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、和型号 III中随机选取了 5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下： 传统手刹：21.213.417.015.212.0 型号 I ：21.412.015.018.924.5 型号 II ：15.219.114.216.524.5 型号 III ：38.735.839.332.229.6 （ 1）各种型号间寿命有无差别 ? （2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III 与传统手刹寿命的比较结果。此时应 当考虑什么样的分析方法？如何使用 SPSS实现？ 三、实验步骤 为完成实验提要 1. 可进行如下步骤 1. 在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t 检验，将直径添加到检验变量，点击确定。
统计学 实验报告册 姓名： 学号： 专业： 华北水利水电大学管理与经济学院
第一次实验课数据的图表展示及概括性度量 环节1: 统计图表的制作 一、实验目的 熟悉Excel统计软件，学会数据整理与显示。 二、实验要求 利用Excel统计软件，绘制统计图表。 三、实验原理及内容 数据收集后要进行整理和显示，熟悉统计软件，掌握数据整理与显示的操作步骤；学会制作频数分布表；绘制直方图、累计百分比的折线图是最基础的要求。 本节实验要求完成以下内容： 1、数据排序与分组； 2、编制次数分布表与累计次数分布表； 3、制作统计图直方图、累计百分比的折线图表。 四、实验步骤及结论分析 （一）数值型数据数据分组及统计图表的绘制 1、录入数据(某地区60家企业2014年的产品销售收入数据如下表1(单位:万元) 表1某地区60家企业2014年的产品销售收入 152 103 123 105 88 95 105 137 116 117 129 142 117 138 115 97 114 136 97 92 110 124 105 146 124 118 115 119 127 117 119 120 100 100 135 113 108 112 87 87 117 138 107 119 88 129 88 95 125 114 108 105 115 97 107 119 103 104 103 123 2、对数据进行排序 实验步骤: 3、进行数据分组,制作频数分布表(关键点：（1）选择和接收区域同样行数的区域（2）使用=FREQUENCY(原始数据区域,接受数据区域)（3）同时按下Ctrl+Shift+Enter ) 实验步骤:
《管理统计学》实验报告 学号： 姓名： 班级： 指导老师： 2020年9 月11 日
目录 熟悉SPSS的使用方法___________________________________________________________ 3实验（或实训）总结、评价 ____________________________________________________ 6描述统计、参数估计及假设检验 _________________________________________________ 6实验（或实训）总结、评价 ___________________________________________________ 24方差分析（含单因素和双因素） ________________________________________________ 24实验（或实训）总结、评价 ___________________________________________________ 31相关系数、回归参数估计和检验 ________________________________________________ 32实验（或实训）总结、评价 ___________________________________________________ 36
熟悉SPSS的使用方法 一、实验目的、任务 （1）了解SPSS 的运行模式，熟悉其主要窗口的结构； （2）理解并掌握有关数据文件创建和整理的基本操作，学习如何将收集到的数据输入计算机，建成一个正确的 SPSS 数据文件； （3）掌握如何对原始数据文件进行整理，包括数据查询，数据修改、删除，数据的排序等。 二、实验基本内容 （1）SPSS的启动和退出方法； （2）创建数据文件和读取外部数据的方法； （3）数据的编辑、保存和整理。 实验（实训）结果 例题：实验原始数据 某航空公司38 名职员性别和工资情况的调查数据，如表所示，试在SPSS 中进行如下操作： 1、将数据输入到SPSS 的数据编辑窗口中，将gender 定义为字符型变量，将salary 定义为数值型变量，并保存数据文件，命名为“实验1.sav”。 /插入一个变量income，定义为数值型变量。 将数据文件按性别分组。 查找工资大于40000 美元的职工。 当工资大于40000 美元时，职工的奖金是工资的20％；当工资小于40000 美元时， 职工的奖金是工资的10%，假设实际收入＝工资＋奖金，计算所有职工的实际收入，并添加到income 变量中。
实验报告 科目管理统计学 班级2011级信息管理与信息系统成员 成都理工大学工程技术学院 二○一三年五月
实验一 一、实验名称：4S调查问卷基本信息统计的分析 二、实验目的：熟练的使用SPSS软件关于数据统计的描述与图表 方法。 三、实验内容： 使用SPSS软件对性别分布状况，年龄分布状况，受教育分布状况，车辆品牌分布状况选择合适的统计图加以分析与说明。 四、实验步骤 1、打开SPSS软件，打开文件中打开数据选项，打开4S调查问卷数据。 2、从SPSS软件的“图形”—>“旧对话”—>“饼图”，启动数据分析过程 3、选择个案分析，定义需要的变量分区 4、最后在此对话框中点击“选项”按钮，弹出“缺省值”对话框。根据需要 进行选择，最后点击确定即可。 五、实验结果
六、 实验结论 1、性别分布状况 就性别分布来看，男性顾客85人，占总人数的85.29%；女性顾客17人，占总人数的14.71%. 2、年龄分布状况 就年龄分布来看，26~45之间的人占大多数人，某种程度上也可以说明这一年龄阶段是4S 店的主要客服。 3、受教育的程度分布状况 就受教育程度分布状况来看，被调查的者大专学历的51人，占总人数的50% ；其次为本科学历的18 人，占总人数的17.65%. 4、车辆品牌分布状况 就车辆品牌分布状况来看，伊兰特和索纳塔是该服务店的主要车型。
实验二 一、实验名称：测量变量的信度 二、实验目的：对各个变量的信度做进一步的分析，保证数据的对 整个实验过程确定性。 三、实验内容： 使用SPSS软件，对评价最低，最高的得分题目，个性化服务度量项目可靠性系数，服务态度度量项目可靠性系数，顾客忠诚度量项目可靠系数，促销活动度量项目可靠系数，服务流程项目可靠系数，顾客满意项目可靠系数，进行分析与说明 四、实验步骤 1、打开SPSS软件，调入数据文件，进入SPSS主界面。 2、单击“分析”菜单中的“尺度分析”，再在“尺度分析”的子菜单中点击“可靠性”分析，打开“可靠性分析”的主对话框。 3、在左侧的源变量框中选择上述四个项目所对应的变量加入到对话框右边的“项目”中，作为分析变量，再在对话框下面的“模型”中选择“Alpha”，进行Alpha 信度分析。 4、点击对话框中的“统计量”按钮，打开相应的对话框，选择要输出的统计量、变量描述、 方差分析，总结等。在 4、点击“继续”按钮，回到“可靠性分析”的主对话框，勾选“列出项目标签”，再单击“确定”按钮，这样软件系统就会自动进行四个项目的分析。 五、实验结果