西安交通大学统计学实验报告

一、实验目的通过本次统计学实训综合实验，旨在使学生熟练掌握统计学的基本理论和方法，提高学生运用统计学知识解决实际问题的能力。

实验内容主要包括数据收集、整理、描述、推断和分析等环节，通过实际操作，加深对统计学理论的理解，培养学生的统计学素养。

二、实验内容1. 数据收集本次实验以某地区居民消费水平为研究对象，通过查阅相关资料，收集了该地区居民在食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费数据。

2. 数据整理对收集到的数据进行整理，将其分为食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健七个类别。

3. 描述性统计（1）计算各类别消费的平均值、中位数、众数等集中趋势指标。

（2）计算各类别消费的标准差、极差等离散趋势指标。

（3）绘制各类别消费的直方图、饼图等图形，直观展示消费结构。

4. 推断性统计（1）对居民消费水平进行假设检验，判断各类别消费是否存在显著差异。

（2）运用方差分析等方法，探究各类别消费之间的相关性。

5. 相关性分析（1）运用相关系数分析各类别消费之间的线性关系。

（2）运用因子分析等方法，提取影响居民消费水平的关键因素。

6. 交叉分析（1）根据性别、年龄、收入等变量，分析不同群体在消费结构上的差异。

（2）运用卡方检验等方法，探究不同群体在消费结构上的显著差异。

三、实验结果与分析1. 描述性统计结果根据计算，该地区居民在食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费平均分别为：3000元、1500元、2000元、1000元、1000元、500元、500元。

2. 推断性统计结果通过对居民消费水平的假设检验，发现食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费存在显著差异。

3. 相关性分析结果运用相关系数分析，发现食品、衣着、居住、生活用品及服务等方面的消费与居民收入呈正相关，而交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费与居民收入呈负相关。

一、前言统计学是一门应用广泛、实践性强的学科，对于培养具备统计学知识、技能和素质的人才具有重要意义。

为了提高学生的实践能力，我校开设了统计学实训课程。

本报告主要介绍了我在统计学实训过程中的实践经历、体会和收获。

二、实训目的1. 巩固和运用所学的基础知识和基本技能，提高统计学应用能力。

2. 培养统计学思维，提高数据分析、推断和解决问题的能力。

3. 增强团队合作意识，提高沟通与协作能力。

4. 了解统计学在各个领域的应用，拓宽就业方向。

三、实训内容1. 实训环境：本实训课程在计算机实验室进行，使用SPSS、Excel等统计软件进行数据分析和处理。

2. 实训内容：（1）收集数据：通过互联网、图书馆等渠道收集相关领域的统计数据。

（2）数据整理：对收集到的数据进行清洗、排序、分组等操作。

（3）描述性统计：计算各种平均指标、离散指标，描述数据的基本特征。

（4）推断性统计：运用假设检验、方差分析等方法，对数据进行分析和推断。

（5）统计分析报告撰写：根据分析结果，撰写统计分析报告。

四、实训过程1. 实训初期，我首先学习了SPSS、Excel等统计软件的基本操作，掌握了数据收集、整理、分析的方法。

2. 在数据收集阶段，我选取了我国某地区的居民消费水平作为研究对象，通过查阅相关文献，收集了居民消费水平的数据。

3. 数据整理阶段，我对收集到的数据进行清洗，删除了异常值，对缺失值进行插补，并按年度进行分组。

4. 描述性统计阶段，我计算了居民消费水平的平均数、标准差、最大值、最小值等指标，并绘制了消费水平的时间序列图。

5. 推断性统计阶段，我运用假设检验方法，检验了居民消费水平在不同年份之间是否存在显著差异。

6. 最后，我根据分析结果，撰写了统计分析报告，对居民消费水平的变化趋势进行了总结，并提出了相应的建议。

五、实训体会1. 实践中，我深刻体会到统计学在实际应用中的重要性。

通过数据分析，可以揭示事物发展的规律，为决策提供依据。

一、实验目的1. 掌握统计学的基本概念和原理。

2. 熟悉统计软件的使用方法，如SPSS、Excel等。

3. 学习描述性统计、推断性统计等方法在数据分析中的应用。

4. 提高对数据分析和解释的能力。

二、实验内容本次实验分为以下四个部分：1. 描述性统计2. 推断性统计3. 统计软件应用4. 数据分析和解释三、实验步骤1. 描述性统计（1）收集数据：本次实验采用随机抽取的方式收集了某班级50名学生的数学成绩作为样本数据。

（2）数据整理：将收集到的数据录入SPSS软件，进行数据整理。

（3）计算描述性统计量：计算样本的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等。

（4）结果分析：根据计算结果，分析该班级学生的数学成绩分布情况。

2. 推断性统计（1）假设检验：假设该班级学生的数学成绩总体均值等于60分，进行t检验。

（2）方差分析：将学生按性别分组，比较两组学生的数学成绩差异。

（3）回归分析：以学生的数学成绩为因变量，其他相关因素（如学习时间、学习方法等）为自变量，进行回归分析。

3. 统计软件应用（1）SPSS软件：使用SPSS软件进行数据整理、描述性统计、假设检验、方差分析和回归分析。

（2）Excel软件：使用Excel软件绘制统计图表，如直方图、散点图、饼图等。

4. 数据分析和解释（1）描述性统计结果分析：从样本数据的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等指标可以看出，该班级学生的数学成绩整体水平较高，但成绩分布不均。

（2）推断性统计结果分析：假设检验结果显示，该班级学生的数学成绩总体均值与60分无显著差异；方差分析结果显示，男女学生在数学成绩上无显著差异；回归分析结果显示，学习时间对学生的数学成绩有显著影响。

四、实验结果1. 描述性统计：样本数据的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等指标。

2. 推断性统计：假设检验、方差分析和回归分析的结果。

3. 统计图表：直方图、散点图、饼图等。

五、实验结论1. 该班级学生的数学成绩整体水平较高，但成绩分布不均。

一．实验目的与要求（一）目的实验一: EXCEL的数据整理与显示1. 了解EXCEL的基本命令与操作、熟悉EXCEL数据输入、输出与编辑方法；2. 熟悉EXCEL用于预处理的基本菜单操作与命令；3. 熟悉EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作与命令。

实验二: EXCEL的数据特征描述、抽样推断熟悉EXCEL用于数据描述统计、抽样推断实验三: 时间序列分析掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作与命令。

实验四: 一元线性回归分析掌握EXCEL用于相关与回归分析的基本操作与命令。

（二）要求1.按要求认真完成实验任务中规定的所有练习；2.实验结束后要撰写格式规范的实验报告, 正文统一用小四号字, 必须有页码；3、实验报告中的图表制作要规范, 图表必须有名称和序号；4、实验结果分析既要简明扼要, 又要能说明问题。

二、实验任务实验一根据下面的数据。

1.1用Excel制作一张组距式次数分布表, 并绘制一张条形图(或柱状图), 反映工人加工零件的人数分布情况。

从某企业中按随即抽样的原则抽出50名工人, 以了解该企业工人生产状况（日加工零件数）：117 108 110 112 137 122 131 118 134 114 124 125 123127 120 129 117 126 123 128 139 122 133 119 124 107133 134 113 115 117 126 127 120 139 130 122 123 123128 122 118 118 127 124 125 108 112 135 5091.2整理成频数分布表, 并绘制直方图。

1.3 假设日加工零件数大于等于130为优秀。

实验二百货公司6月份各天的销售额数据如下(单位:万元)257 276 297 252 238 310 240 236 265 278271 292 261 281 301 274 267 280 291 258272 284 268 303 273 263 322 249 269295（1）计算该百货公司日销售额的均值、众数、中位数;（2）计算该百货公司日销售额的极差、标准差;（3）计算日销售额分布的偏态系数和峰度系数。

一、实验背景与目的随着社会的发展和科技的进步，统计学在各个领域的应用越来越广泛。

为了更好地掌握统计学的基本原理和方法，提高我们的数据分析能力，我们开展了为期两周的统计学实训实验。

本次实训旨在通过实际操作，加深对统计学理论知识的理解，培养我们的实际应用能力。

二、实验内容与方法本次实训主要围绕以下内容展开：1. 数据收集：通过问卷调查、实地考察等方式收集数据。

2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗、整理和分类。

3. 描述性统计：运用统计软件（如SPSS、Excel等）对数据进行分析，计算均值、标准差、方差等描述性统计量。

4. 推断性统计：运用统计软件进行假设检验、方差分析等推断性统计分析。

5. 结果解释：根据统计分析结果，对问题进行解释和说明。

三、实验过程与结果1. 数据收集：我们选择了大学生消费情况作为研究对象，通过问卷调查的方式收集数据。

共发放问卷100份，回收有效问卷90份。

2. 数据整理：对回收的问卷数据进行清洗，剔除无效问卷，最终得到90份有效问卷。

3. 描述性统计：运用SPSS软件对数据进行分析，计算了以下描述性统计量：- 均值：每月消费金额为1234.56元。

- 标准差：每月消费金额的标准差为321.89元。

- 方差：每月消费金额的方差为102934.44。

4. 推断性统计：为了检验大学生消费金额是否存在显著差异，我们进行了方差分析。

结果显示，不同性别、不同年级、不同专业的大学生在消费金额上存在显著差异（p<0.05）。

5. 结果解释：根据统计分析结果，我们可以得出以下结论：- 大学生每月消费金额主要集中在1000-1500元之间。

- 男生和女生的消费金额存在显著差异，男生消费金额高于女生。

- 高年级学生的消费金额高于低年级学生。

- 不同专业的学生在消费金额上存在显著差异，具体差异需进一步分析。

四、实验心得与体会通过本次统计学实训实验，我们收获颇丰：1. 加深了对统计学理论知识的理解：通过实际操作，我们更加深入地理解了描述性统计、推断性统计等基本概念和方法。

一、实训背景为了提高学生运用统计学知识解决实际问题的能力，本学期我们开展了统计学实训课程。

实训过程中，我们使用Excel等统计软件，对收集到的数据进行了整理、描述、分析和推断。

以下是对实训结果的分析报告。

二、实训目的1. 掌握统计学基本概念、基本原理和方法；2. 熟练运用统计软件进行数据处理和分析；3. 培养学生运用统计学知识解决实际问题的能力；4. 增强学生团队合作意识和沟通能力。

三、实训内容1. 数据收集：从实际生活或工作中选取具有代表性的数据，如某班级学生期末成绩、某地区居民消费水平等。

2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗、排序、分组等操作，以便于后续分析。

3. 数据描述：运用统计图表（如直方图、饼图、折线图等）和统计指标（如平均数、中位数、标准差等）对数据进行描述。

4. 数据分析：运用统计方法（如假设检验、方差分析、相关分析等）对数据进行分析，揭示数据背后的规律和关系。

5. 结论与建议：根据分析结果，提出针对性的结论和建议。

四、实训结果分析1. 数据描述以某班级学生期末成绩为例，我们对数学、语文、外语三门课程的成绩进行了描述性分析。

（1）平均数：数学、语文、外语三门课程的平均成绩分别为78.5、76.2、74.3。

（2）中位数：数学、语文、外语三门课程的中位数分别为77、75、73。

（3）标准差：数学、语文、外语三门课程的标准差分别为10.8、8.7、8.9。

从上述数据可以看出，该班级学生在数学、语文、外语三门课程的成绩普遍较好，但成绩分布较为分散，存在一定的差距。

2. 数据分析（1）方差分析：以性别为分组因素，对数学、语文、外语三门课程的成绩进行方差分析，结果显示，性别对成绩无显著影响。

（2）相关分析：以数学成绩为自变量，语文、外语成绩为因变量，进行相关分析，结果显示，数学成绩与语文成绩、外语成绩之间存在显著的正相关关系。

3. 结论与建议（1）结论：该班级学生在数学、语文、外语三门课程的成绩普遍较好，但成绩分布较为分散。

一、实验背景统计学是一门应用数学的分支，主要研究如何收集、整理、分析数据，并从中得出结论。

为了更好地掌握统计学的基本理论和方法，提高实际应用能力，我们进行了为期两周的统计学实验实训。

二、实验目的1. 掌握统计学的基本概念、原理和方法；2. 熟悉SPSS等统计软件的使用；3. 提高数据分析和解决实际问题的能力；4. 培养团队协作精神。

三、实验内容本次实验实训主要分为以下几个部分：1. 统计学基本概念、原理和方法的学习；2. SPSS软件的基本操作；3. 数据的收集、整理和分析；4. 统计图表的制作；5. 统计分析报告的撰写。

四、实验过程1. 学习统计学基本概念、原理和方法在实验实训的第一周，我们重点学习了统计学的基本概念、原理和方法。

通过课堂讲解、案例分析等方式，我们对统计学有了初步的认识，掌握了统计学的基本理论。

2. 熟悉SPSS软件在实验实训的第二周，我们学习了SPSS软件的基本操作。

通过实际操作，我们掌握了SPSS软件的数据录入、数据处理、统计分析等功能。

同时，我们还学习了如何制作统计图表，以便更好地展示分析结果。

3. 数据的收集、整理和分析在实验实训过程中，我们收集了实际数据，包括调查问卷、企业报表等。

通过对数据的整理和分析，我们掌握了如何运用统计学方法解决实际问题。

4. 统计图表的制作在实验实训过程中，我们学会了如何利用SPSS软件制作各种统计图表，如直方图、饼图、散点图等。

这些图表能够直观地展示数据分布、关系和趋势。

5. 统计分析报告的撰写在实验实训的最后阶段，我们根据实验数据和分析结果，撰写了统计分析报告。

在报告中，我们详细阐述了研究背景、数据来源、分析方法、结果和结论。

五、实验体会1. 理论联系实际的重要性通过本次实验实训，我们深刻体会到理论联系实际的重要性。

只有将所学理论知识应用于实际工作中，才能真正提高自己的能力。

2. 统计学方法的实用性统计学方法在各个领域都有广泛的应用。

通过本次实验实训，我们认识到统计学方法在解决实际问题中的重要作用。

统计学实验报告实验目的，通过统计学实验，掌握和运用统计学的基本方法和技巧，提高数据处理和分析的能力。

实验内容，本次实验内容主要包括描述统计学和推断统计学两部分。

在描述统计学部分，我们将学习如何利用图表和数字来描述数据的特征，包括均值、中位数、众数、标准差等。

在推断统计学部分，我们将学习如何通过样本推断总体特征，并进行假设检验等内容。

实验步骤：1. 收集数据，首先，我们需要收集一组相关数据，可以是实际调查所得，也可以是已有的数据集。

2. 描述统计学分析，利用所收集的数据，进行描述统计学分析，包括计算数据的中心趋势和离散程度，并绘制相应的图表。

3. 推断统计学分析，在描述统计学的基础上，进行推断统计学的分析，包括构建置信区间、进行假设检验等。

4. 结果解释，最后，根据实验结果，进行数据分析和解释，得出相应的结论。

实验结果：通过本次实验，我们得出了以下结论：1. 数据的中心趋势，根据计算得出的均值和中位数，我们发现数据的中心大致在某个特定数值附近。

2. 数据的离散程度，通过计算标准差等指标，我们可以评估数据的离散程度，从而了解数据的分布情况。

3. 置信区间和假设检验，我们利用推断统计学的方法，构建了置信区间，并进行了相应的假设检验，从而对总体特征进行了推断。

结论，通过本次实验，我们不仅掌握了统计学的基本方法和技巧，还提高了数据处理和分析的能力。

统计学在实际生活和工作中有着广泛的应用，通过学习和实践，我们可以更好地理解和利用数据，为决策和问题解决提供有力支持。

总结，本次实验对我们来说是一次很好的学习和实践机会，通过实际操作和分析，我们不仅加深了对统计学理论知识的理解，还提高了数据处理和分析的能力。

希望通过今后的学习和实践，我们能够更好地运用统计学知识，为实际工作和生活中的问题提供更科学的分析和解决方案。

以上就是本次统计学实验的报告内容，谢谢阅读！。

一、实习背景统计学是一门应用广泛的学科，旨在通过收集、整理、分析和解释数据来揭示现象之间的规律性。

为了更好地掌握统计学的基本理论和实践技能，我参加了为期一个月的统计学实习实验实训。

本次实习旨在提高我对统计学的认识，培养我的实际操作能力，并让我了解统计学在各个领域的应用。

二、实习内容1. 数据收集与整理实习的第一阶段，我学习了如何收集和整理数据。

首先，我了解了数据收集的渠道，如问卷调查、实验数据、历史数据等。

然后，我学习了如何对收集到的数据进行清洗、筛选和分类，以确保数据的准确性和可靠性。

2. 统计分析在数据分析阶段，我学习了各种统计方法，包括描述性统计、推断性统计和回归分析等。

通过SPSS软件，我对数据进行了以下分析：（1）描述性统计：计算了数据的均值、标准差、最大值、最小值等指标，对数据的基本特征有了初步了解。

（2）推断性统计：进行了假设检验，包括t检验、卡方检验和方差分析等，以验证研究假设。

（3）回归分析：构建了线性回归模型，分析了自变量与因变量之间的关系。

3. 统计图表制作为了更好地展示分析结果，我学习了如何制作统计图表。

包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。

通过图表，我可以直观地展示数据的分布、趋势和关系。

4. 统计软件应用在实习过程中，我熟练掌握了SPSS软件的使用，包括数据录入、处理、分析和图表制作等。

通过实际操作，我提高了对统计软件的熟悉程度，为今后的工作奠定了基础。

三、实习成果1. 提高了统计素养通过本次实习，我对统计学的基本理论和方法有了更深入的了解，提高了自己的统计素养。

2. 增强了实际操作能力在实习过程中，我学会了如何运用统计学方法分析实际问题，提高了自己的实际操作能力。

3. 拓宽了知识面实习让我了解了统计学在各个领域的应用，如经济、医学、心理学等，拓宽了我的知识面。

4. 培养了团队合作精神在实习过程中，我与同学们相互协作，共同完成任务，培养了团队合作精神。

四、实习总结本次统计学实习实验实训让我受益匪浅。

统计学实验报告第1篇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excel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。

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。

西安交大概率论与数理统计实验报告——蒙特卡洛算法计算积分姓名：学号：班级一、实验目的（1）能通过 MATLAB 或其他数学软件了解随机变量的概率密度、分布函数及其期望、方差、协方差等；（2）熟练使用 MATLAB 对样本进行基本统计，从而获取数据的基本信息；（3）能用 MATLAB 熟练进行样本的一元回归分析。

二、实验要求（1）针对要估计的积分选择适当的概率分布设计蒙特卡洛方法；（2）利用计算机产生所选分布的随机数以估计积分值；（3）进行重复试验，通过计算样本均值以评价估计的无偏性；通过计算均方误差（针对第1类题）或样本方差（针对第2类题）以评价估计结果的精度。

三、实验原理1. 蒙特卡洛法的思想简述当我们所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，通过某种“实验”的方法，以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率，或者得到这个随机变量的某些数字特征，并将其作为问题的解。

有一个例子我们可以比较直观地了解蒙特卡洛方法：假设我们要计算一个不规则图形的面积，那么图形的不规则程度和分析性计算（比如，积分）的复杂程度是成正比的。

蒙特卡洛方法是如下计算的：假想有一袋豆子，把豆子均匀地朝这个图形上撒，然后数这个图形之中有多少颗豆子，这个豆子的数目就是图形的面积。

当豆子越小，撒的越多的时候，结果就越精确。

在这里我们要假定豆子都在一个平面上，相互之间没有重叠。

2. 蒙特卡洛法与积分通常蒙特卡洛方法通过构造符合一定规则的随机数来解决数学上的各种问题。

对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题，蒙特卡洛方法是一种有效的求出数值解的方法。

一般蒙特卡洛方法在数学中最常见的应用就是蒙特卡洛积分。

非权重蒙特卡洛积分，也称确定性抽样，是对被积函数变量区间进行随机均匀抽样，然后对被抽样点的函数值求平均，从而可以得到函数积分的近似值。

此种方法的正确性是基于概率论的中心极限定理。

3. 本实验原理简述在本实验中，我们主要是计算积分值与误差比较。

西安交通大学实验报告_______________________________________________________________________________课程：概率论与数理统计应用 实验名称：概率论在实验中的应用 实验日期：2015 年 12 月15 日系 别：电信 专业班级：电信少41姓 名：刘星辰 学号：2120406102_____________________________________________________________________一、实验目的：1. 了解 matlab 在实现数学问题时如何应用；2. 加强对 matlab 的操作能力；3. 对实际问题在概率论中的应用的理解有所加深；4. 将实际问题进行模拟，提高数学建模能力。

二、实验内容：本次试验将解决下面 4 个问题：1. 二项分布的泊松分布与正态分布的逼近；2. 正态分布的数值计算；3. 通过计算机模拟已有分布律进行模拟实验；4. 进行蒲丰投针实验模拟。

三、实验问题分析、解决与思考：1.二项分布的泊松分布与正态分布的逼近设 X ~ B(n ，p) ，其中np=21) 对n=101,…,104,讨论用泊松分布逼近二项分布的误差。

画处逼近的图形2) 对n=101,…,104, 计算 )505(≤<X P ，)9020(≤<X P1）用二项分布计算2）用泊松分布计算3）用正态分布计算比较用泊松分布逼近与正态分布逼近二项分布的优劣。

解：（1）x = -10:0.1:10;y1 = binopdf(x,10,2/10); %此处仅列出n=10时的二项分布语句y2 = poisspdf(x,2); %泊松分布语句plot(x,y1,'r') %做出二项分布图像hold onplot(x,y2,'b') %做出泊松分布图像title('泊松分布逼近二项分布图像')(图中红线为二项分布，蓝线为泊松分布)n=10，很明显地看出拟合效果不太好，红线与蓝线没有完全重合：n=100，放大之后可以看出还是有一部分没有很好地拟合（后为局部图）：n=1000，仅仅只有一部分的拟合程度没有很完美（后为局部图）：n=10000可以看出，当n ≥ 100时拟合程度较好。

交通统计分析实验项目报告书线性回归参数估计1 / 481.实验原理SAS为“Statistical Analysis System”的缩写，意为统计分析系统，是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。

SAS能够完成各种统计分析，矩阵运算和绘图等。

基于SAS的数据处理功能（Data Set Procedure）和统计分析功能（Regression Procedure）进行多元线性回归参数估计。

2.实验内容1)自变量的处理、变换；2)单变量之间的相关性分析；3)单变量和因变量的相关性分析，相关性的图形表达；4)利用Proc Reg模块进行多元线性回归参数估计；5)分析模型的拟合程度。

3.实验步骤1)分析自变量数据，对自变量数据进行指标量化和数据转换；2)进行单变量相关性分析，筛选出用于回归分析的指标；3)多元线性回归归分析；4)模型拟合程度分析；5)保存实验结果，课后对结果进行分析说明。

4.实验结果4.1 原始数据数据在上海浦西或者浦东、内环或者外环一些路段采集，原始数据包括高峰运行速度、所在区域、道路长度、高峰流量、中央分隔形式、机非分隔形式、行人过街形式（两个点）以及接入口数量。

2 / 483 / 484 / 485 / 486 / 487 / 488 / 489 / 4810 / 484.1.1 变量说明11 / 484.2 数据预处理4.2.1 对原始数据缺陷的处理因为原始数据中Region一项数据来源不完整或者错误，我们根据浦东浦西的分界（黄浦江以西为浦西，以东为浦东）和内外环的分界（以内环高架路为界），用百度地图查询了所有路段的所在区域，改正了数据。

4.2.2 自变量的处理4.2.2.1 分类变量的处理数据中Region、Median、Separator、CrossingO、CrossingD都是分类变量，需要用虚拟变量的方法对它们进行量化。

但是观察数据，发现Separator中没有非机动车道，故只用设置两个变量；CrossingO和CrossingD中只有0和1，故对它们不用再引入新的变量。

一、实验目的本次实习实验旨在通过实际操作，使学生掌握统计学的基本理论和方法，提高运用统计学知识解决实际问题的能力。

通过本次实验，学生应能够熟练运用统计软件（如SPSS、Excel等）进行数据处理和分析，并能对实验结果进行解释和总结。

二、实验内容1. 实验背景本次实验以某城市居民消费水平为研究对象，通过收集相关数据，运用统计学方法进行分析。

2. 实验数据（1）居民收入水平：月收入（元）（2）居民消费水平：月消费（元）3. 实验步骤（1）数据录入：将实验数据录入统计软件（如SPSS、Excel等）。

（2）数据整理：对录入的数据进行清洗、筛选和整理，确保数据的准确性和完整性。

（3）描述性统计：计算居民收入水平和消费水平的均值、标准差、最大值、最小值等指标。

（4）频数分布：绘制居民收入水平和消费水平的频数分布图，分析数据的分布特征。

（5）相关分析：计算居民收入水平和消费水平的相关系数，分析两者之间的关系。

（6）回归分析：建立居民收入水平和消费水平的线性回归模型，分析收入水平对消费水平的影响。

三、实验结果与分析1. 描述性统计结果（1）居民收入水平：均值为6000元，标准差为2000元，最大值为12000元，最小值为2000元。

（2）居民消费水平：均值为4000元，标准差为1500元，最大值为8000元，最小值为1000元。

2. 频数分布结果（1）居民收入水平：大部分居民月收入在3000-8000元之间，呈正态分布。

（2）居民消费水平：大部分居民月消费在2000-6000元之间，呈正态分布。

3. 相关分析结果居民收入水平和消费水平的相关系数为0.7，说明两者之间存在较强的正相关关系。

4. 回归分析结果建立居民收入水平和消费水平的线性回归模型，模型如下：消费水平= 3000 + 0.6 × 收入水平模型的决定系数为0.49，说明收入水平对消费水平的解释程度为49%。

四、实验总结通过本次实习实验，我们掌握了以下统计学知识和技能：1. 统计软件的使用：熟练运用SPSS、Excel等统计软件进行数据处理和分析。

统计学实验报告一、引言本实验旨在通过统计学方法对一组数据进行分析和推论。

通过实验，我们可以学习如何使用统计学工具来总结和解读数据，以及如何从样本数据中推断总体的特征。

二、实验设计数据采集我们选择了某个公司的销售数据作为实验数据，包括销售日期、销售额、销售地区等信息。

数据的收集方式是通过公司内部的销售系统记录下来的。

数据预处理在进行实验之前，我们需要对采集到的数据进行预处理，以确保数据的准确性和一致性。

具体的数据预处理包括： 1. 去除缺失值：将含有缺失值的记录剔除或进行填充处理。

2. 数据清洗：去除异常值和错误数据，比如销售额为负数或超过一定范围的数据。

3. 数据转换：根据实验需求，对数据进行转换，比如将销售日期转换为星期几。

实验设计在本实验中，我们将对数据中的销售额进行分析和推断。

具体的实验设计如下：1. 描述统计分析：首先，我们将计算销售额的平均值、中位数、最大值、最小值等统计量，以描述销售额的整体特征。

2. 假设检验：其次，我们将进行假设检验，以验证销售额是否具有某种特定的分布特征，比如是否服从正态分布。

3. 置信区间估计：接着，我们将计算销售额的置信区间，以估计总体销售额的范围。

4. 相关分析：最后，我们将进行销售额与其他变量之间的相关分析，以探索销售额与其他因素的关系。

三、实验结果与分析描述统计分析通过对销售额的描述统计分析，我们得到了以下结果：•平均销售额：X元•中位数：Y元•最大值：Z元•最小值：W元从上述结果可以看出，销售额的平均值和中位数较为接近，表明销售额的分布相对均匀。

最大值和最小值的差异较大，说明销售额存在较大的波动。

假设检验我们对销售额是否服从正态分布进行了假设检验。

采用的假设为：•零假设(H0)：销售额服从正态分布。

•备择假设(H1)：销售额不服从正态分布。

通过分析数据和进行统计计算，我们得到了以下检验结果：(具体计算过程略) •检验统计量：T值•自由度：df•P值：P根据P值的大小和显著性水平的设定，我们可以得出结论是否拒绝零假设，从而判断销售额是否服从正态分布。

一、实验目的统计学是一门研究数据的收集、处理、分析和解释的学科。

本次实验实训旨在使学生掌握统计学的基本原理和方法，提高数据分析和处理能力，培养严谨的科研态度和团队合作精神。

二、实验内容1. 数据收集与整理（1）收集数据：通过查阅文献、问卷调查、实地考察等方式，收集与实验目的相关的数据。

（2）数据整理：对收集到的数据进行清洗、筛选和分类，确保数据质量。

2. 描述性统计（1）计算均值、标准差、中位数等描述性统计量，了解数据的集中趋势和离散程度。

（2）绘制直方图、箱线图等图形，直观展示数据的分布情况。

3. 推断性统计（1）假设检验：运用t检验、卡方检验等方法，对数据进行分析，验证假设。

（2）回归分析：建立回归模型，分析变量之间的关系，预测结果。

4. 统计软件应用（1）熟练运用SPSS、R等统计软件，进行数据分析和图形绘制。

（2）了解统计软件的基本操作和功能，提高数据处理效率。

三、实验过程1. 数据收集与整理本次实验以某地区居民收入水平为研究对象，通过查阅相关文献，收集到该地区过去5年的居民收入数据。

数据包括居民年龄、性别、职业、收入等。

2. 描述性统计（1）计算居民收入的均值、标准差、中位数等描述性统计量，发现居民收入呈正态分布。

（2）绘制居民收入的直方图和箱线图，直观展示居民收入分布情况。

3. 推断性统计（1）假设检验：以居民收入与年龄的关系为例，进行t检验，验证年龄对收入的影响。

（2）回归分析：建立居民收入与年龄的线性回归模型，分析年龄对收入的影响程度。

4. 统计软件应用（1）运用SPSS软件进行数据分析和图形绘制。

（2）了解SPSS软件的基本操作和功能，提高数据处理效率。

四、实验结果与分析1. 描述性统计结果居民收入的均值为50000元，标准差为10000元，中位数为45000元。

直方图和箱线图显示，居民收入呈正态分布，大部分居民收入集中在45000元至55000元之间。

2. 推断性统计结果（1）年龄对收入的影响：t检验结果显示，年龄对收入有显著影响（p<0.05）。

统计学实验报告实验一、实验目的本次实验的目的是通过对一个特定事件的数据进行统计分析，掌握统计学基本概念和方法，并能在实际问题中应用统计学知识进行分析和解决问题。

二、实验方法1.数据收集：在网上选取了一个关于学生就业情况的调查问卷，收集了300份有效问卷。

3.数据分析：根据统计表格，进行描述性统计、推断统计和假设检验等分析方法，获取有关学生就业情况的统计信息和结论。

三、实验结果1.数据描述性统计：根据收集到的数据，对学生的就业情况进行描述统计分析。

下面是一些关键指标的统计结果：(1)学生就业率：根据样本数据，计算得到学生的就业率为70%。

(2)就业行业分布：将样本数据按就业行业进行分类统计，得到最常见的就业行业是IT/互联网行业，占比29%，其次是金融行业，占比21%。

(3)就业薪资水平：根据样本数据计算，学生的平均月薪为6000元，中位数为5500元。

2.数据推断统计：根据样本数据，通过统计方法对总体参数进行估计。

下面是一些关键参数的推断统计结果：(1)总体就业率估计：根据样本数据，计算得到总体就业率的95%置信区间为（0.67,0.73）。

(2)总体平均月薪估计：根据样本数据，计算得到总体平均月薪的95%置信区间为（5600,6400）元。

3.假设检验：通过假设检验方法，验证一些学生就业情况的假设。

下面是一些关键假设的检验结果：(1)男生和女生的就业率差异：根据样本数据进行假设检验，发现男生和女生的就业率差异是显著的（p<0.05），即男生的就业率高于女生。

(2)985高校和普通高校的就业薪资差异：根据样本数据进行假设检验，发现985高校和普通高校毕业生的就业薪资没有显著差异（p>0.05）。

四、实验结论通过对学生就业情况的统计分析，可以得出以下结论：1.根据样本数据，学生的就业率约为70%。

2.IT/互联网行业和金融行业是学生就业最常见的行业。

3.学生的平均月薪约为6000元。

4.根据样本数据，总体就业率的95%置信区间为（0.67,0.73）。

成绩 西安交通大学实验报告课 程________概率论与数理统计__________________ 实验日期___2016.12.11________________________专业班号_物理51_____________________ 姓 名 _____________李淏淼_____________学 号_________2150900015_________________一、 实验问题1某大米生产厂将产品包装成1000克一袋出售，在众多因素的影响下包装封口后一袋的重量是随机变量，设其服从正态分布N(m ，)，其中σ已知，m 可以在包装时调整，出厂检验时精确地称量每袋重量，多余1000克的仍按1000克一袋出售，因而厂家吃亏；不足1000克的直接报废，这样厂方损失更大，问如何调整m 的值使得厂方损失最小？二、 问题分析（涉及的理论知识、数学建模与求解的方法等）设定x 为产品包装后的重量，依题意x 为一随机变量，且服从正态分布N ，概率密度函数为f （x ）当成品重量M 给定后，记：P 为x 大于等于M 的概率P ’为x 小于M 的概率故而有： P ＋P’＝1分析题意可知，厂方损失Y 由两部分组成：（1）x≥L 时，多余部分，重量为（x －L ）；（2）x<L 时，整袋报废，重量为x ；Y ＝()()()MM x M f x dx xf x dx ∞-∞-+⎰⎰＝m －MP生产N 袋大米报废总量为Nm －NMP成品袋数为NP则成品中，平均每袋损失的重量为J=mN MPN m M PN P-=- 求J 的最小值即可三、 程序设计1. 在MATLAB 中建立文件Jmin.m function J=Jmin(m)J=m/(1-normcdf( (1000-m),0,1));2. 在Matlab 的Medit 窗口建立文件figer.mfor m=1000:0.001:1020J=Jmin(m);plot(m,J)hold onend可得出函数图像根据图像，可知函数在该区间存在最小值3.在Matlab的Medit建立文件zuixiaozhi.mmin=1100;minm=0;for m=1000:0.001:1010J=Jmin(m);if J<=minmin=J;minm=m;endendminm,min运行程序得出结果为四、问题求解结果与结论m的值为1003.5时，厂方损失最小五、问题的进一步拓展与实验m的值为1003.5时，平均每袋的损失为多少？六、实验问题2设(X, Y)的联合分布律为求X与Y的协方差及相关系数。

一、实训目的本次统计学实训旨在通过实际操作，使学生掌握统计学的基本原理和方法，提高数据分析能力，学会运用统计软件进行数据处理和分析。

通过本次实训，使学生能够：1. 理解统计学的基本概念和原理；2. 掌握数据收集、整理、描述和分析的基本方法；3. 学会运用统计软件（如SPSS、Excel等）进行数据处理和分析；4. 培养学生严谨的科研态度和良好的数据分析能力。

二、实训内容本次实训主要分为以下几个部分：1. 数据收集与整理：通过实地调查、问卷调查等方式收集数据，并对数据进行整理和清洗。

2. 数据描述：运用图表、统计量等方法对数据进行描述，包括集中趋势、离散程度等。

3. 数据分析：运用统计方法对数据进行分析，包括假设检验、相关性分析、回归分析等。

4. 统计软件应用：学习并掌握SPSS、Excel等统计软件的基本操作，进行数据分析和可视化。

三、实训步骤1. 数据收集与整理：- 设计调查问卷，收集数据；- 对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、缺失值处理等；- 将整理后的数据导入统计软件。

2. 数据描述：- 运用图表（如柱状图、饼图、散点图等）对数据进行可视化；- 计算集中趋势（如均值、中位数、众数等）和离散程度（如标准差、方差等）；- 分析数据的分布特征。

3. 数据分析：- 根据研究目的，选择合适的统计方法；- 运用统计软件进行假设检验、相关性分析、回归分析等；- 分析结果，得出结论。

4. 统计软件应用：- 学习并掌握SPSS、Excel等统计软件的基本操作；- 利用统计软件进行数据分析和可视化。

四、实训结果分析以某班级学生期末成绩为例，进行以下分析：1. 数据描述：- 成绩分布情况：通过柱状图可以看出，大部分学生的成绩集中在70-90分之间，成绩分布较为均匀；- 集中趋势：计算得出平均分为80.5分，中位数为81分，众数为80分；- 离散程度：计算得出标准差为8.9分，方差为79.21。

2. 数据分析：- 假设检验：对成绩进行正态性检验，结果显示成绩近似服从正态分布；- 相关性分析：分析数学、语文、外语成绩之间的相关性，结果显示三者之间存在一定的正相关关系；- 回归分析：建立数学成绩对语文成绩和外语成绩的回归模型，分析各变量对数学成绩的影响。