上海工程技术大学统计学描述性统计实验报告

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、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。

《统计学》实验报告一姓名：王璐专业：财政学（税收方向）学号：2010128107日期：2012年10 月9 日地点：实验中心701实验项目一描述性统计、区间估计在EXCEL里的实现一、实验目的1、掌握利用EXCEL菜单进行数据的预处理；2、掌握利用EXCEL进行描述性统计；3、掌握利用EXCEL进行区间估计。

二、实验要求1、EXCEL环境与数据预处理的操作；2、描述性统计，包括统计图表的绘制；数据分组处理；集中趋势描述、离散程度描述、分布形状描述。

3、区间估计，包括总体均值、总体比例、总体方差的区间估计计算。

三、实验内容（一）分类数据的描述性统计实验数据：餐厅服务质量和价位评价.XLS顾客服务质量评价的频数表（按性别分）、条形图、饼图（二）数值性数据的描述性统计实验数据：城乡居民储蓄数据.XLS随着生活水平的逐渐提高，居民的储蓄存款也在日益增加，数据2.XLS是自1990年~2006年城乡居民人民币储蓄存款额，储蓄存款包括定期和活期（单位：元）。

利用EXCEL，对数据2.XLS作如下分析：1、城乡居民人民币活期存款的众数、中位数和均值是多少？2、城乡居民人民币定期存款的方差和标准差是多少？3、定期存款和活期存款相比，哪种数据的变动性更大？（三）总体参数的区间估计1、成绩分析。

实验数据：期末成绩.XLS1假设学生的各门期末考试成绩均服从正态分布，选定一门课程，并给出该门课程平均成绩的置信水平为95%的区间估计。

2、顾客满意度分析。

某超市为了了解顾客对其服务的满意度，随机抽取了其会员中的50个样品进行电话调查，如果有38个顾客对此超市的服务表示满意，试求对该超市服务满意的顾客比例的95%置信区间。

四、实验结果（一）分类数据的描述性统计Ａ顾客服务质量评价频数表（按性别分）评价等级男女极好45 21很好98 52好49 35一般20 11差9 10Ｂ条形图C．饼状图2（二）数值性数据的描述性统计解答：1.众数：无中位数：11615.9 均值：18553.592.方差：887955495.60 标准差：29798.583．活期存款的离散系数＝标准差/均值=0.963602定期存款的离散系数＝标准差/均值=0.696094因为0.963602>0.696094 所以，活期存款的变动性更大（三）总体参数的区间估计解答：1.根据区间估计的计算公式：均值±半径由题可得，均值＝71.89474，半径＝1.312076，得出最终结果，置信区间为：(70.5827,73.2068)2.根据总体比例的区间估计公式：比例±半径由题可得，比例 p＝38/50=0.76，半径＝0.1184 ,得出最终结果，置信区间为：（0.6416，0.8784）五、实验心得我个人认为自己的动手能力比较差，所以在做上机实验前，心里略有担心。

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。

spss描述性统计分析实验总结(3篇)为期半个学期的统计学试验就要完毕了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进展处理，比方抽样分析，方差分析等，经过这段时间的学习我学到了许多，把握了许多应用软件方面的学问，真正地学与实践相结合，加深学问把握的同时也熬炼了操作力量，回忆整个学习过程我也有许多体会。

统计学是比拟难的一个学科，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，每次试验课我都坚持按时到试验室，试验期间仔细听教师讲解，看教师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教教师和同学，有时也跟同学商议找到更好的解决方法。

几次试验课下来，我感觉我的力量的确提高了不少。

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，收集所观看系统的数据，进展量化的分析、总结，并进而进展推断和猜测，为相关决策供应依据和参考。

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，仔细学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多把握一门学科，对自己对社会都有好处。

几次的试验课，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原来就很感兴趣，经过书本学问的学习和试验的实践操作更加加深了我的兴趣。

每次做试验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不遗忘操作方法，这样做可以加深我的记忆。

依据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对学问和技能的真正以及把握更久的把握。

就拿最近一次试验来说吧，我们做的是“平均进展速度”的问题，这是个比拟简单的问题，但是放到软件上进展操作就会变得麻烦，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，在做试验的时候难免会有许多问题。

不惊奇的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验教师讲完我们就差不多把握了，但是这次好像遇到了大麻烦，由于内容比拟多又是一些没接触过的东西。

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，加深对统计学基本概念和方法的理解，提高运用统计方法分析数据的能力。

通过本次实训，学生应掌握以下内容：1. 熟悉统计软件的基本操作；2. 掌握描述性统计、推断性统计的基本方法；3. 能够运用统计方法对实际问题进行分析；4. 提高数据收集、整理和分析的能力。

二、实验内容1. 数据收集：通过查阅相关资料，收集一组实际数据，例如某地区居民消费水平、学生成绩等。

2. 数据整理：对收集到的数据进行整理，包括数据的清洗、缺失值的处理等。

3. 描述性统计：运用统计软件对数据进行描述性统计，包括计算均值、标准差、方差、中位数、众数等。

4. 推断性统计：运用统计软件对数据进行推断性统计，包括t检验、方差分析、回归分析等。

5. 结果分析：根据统计结果，对实际问题进行分析，并提出相应的建议。

三、实验步骤1. 数据收集：从网络、书籍或实地调查等方式收集一组实际数据。

2. 数据整理：将收集到的数据录入统计软件，并进行数据清洗和缺失值处理。

3. 描述性统计：（1）打开统计软件，选择数据文件；（2）运用统计软件的描述性统计功能，计算均值、标准差、方差、中位数、众数等；（3）观察统计结果，分析数据的分布情况。

4. 推断性统计：（1）根据实际问题，选择合适的统计方法；（2）运用统计软件进行推断性统计；（3）观察统计结果，分析数据之间的关系。

5. 结果分析：（1）根据统计结果，对实际问题进行分析；（2）结合实际情况，提出相应的建议。

四、实验结果与分析1. 描述性统计结果：根据实验数据，计算得到以下统计量：均值：X̄ = 100标准差：s = 15方差：σ² = 225中位数：Me = 95众数：Mo = 105分析：从描述性统计结果可以看出，该组数据的平均值为100，标准差为15，方差为225，中位数为95，众数为105。

这表明数据分布较为集中，且波动较大。

2. 推断性统计结果：（1）t检验：假设检验H₀：μ = 100，H₁：μ ≠ 100。

描述统计学实验报告 (2)
统计学实验报告是对一个或多个实验进行的详细描述和分析。

报告的目的是总结实验的结果，评估实验的可靠性和有效性，并通过统计方法提供数据支持。

以下是一个可能的统计学实验报告的结构和内容：
1. 引言
- 简要介绍实验的目的和背景
- 阐述为什么这个实验是重要的，以及它可能对某个领域产生的影响
2. 方法
- 详细描述实验的设计和操作步骤
- 指出实验的变量、样本大小、实验组和对照组等重要信息 - 解释数据采集的方法和工具
3. 数据分析
- 描述数据的整体特征，例如均值、中位数、标准差等
- 适用于数据类型的相应统计方法
- 显示和解释相关的图表和图像，如柱状图、折线图、散点图等
- 运用统计学方法进行推断和假设检验，以确定结果的置信程度
4. 结果与讨论
- 给出实验结果的总结, 包括显著性水平和置信区间
- 解释实验结果所带来的意义和影响
- 分析实验结果的可靠性，并讨论可能的误差来源
- 讨论实验结果与已有理论或研究的一致性或差异
5. 结论
- 总结实验的主要发现和结果
- 强调实验的局限性和可能的改进方案
- 提出进一步的研究建议
6. 参考文献
- 引用与实验相关的文献和资料
整个报告应该以清晰、逻辑和系统的方式编写，具有可重复性和可验证性。

数据和结果的解释应该基于统计学原理，并与实验的目的和假设相一致。

最后，图表和图像应该有适当的标签和解释，以便读者理解和解释。

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。

一、实验背景随着社会经济的快速发展，统计学作为一门重要的应用学科，在各个领域发挥着越来越重要的作用。

为了提高学生的统计学应用能力，我校特开展了统计学实训课程。

通过本次实训，使学生能够将所学理论知识与实践相结合，提高学生的数据分析、处理和解决问题的能力。

二、实验目的1. 巩固和运用统计学的基本理论知识；2. 掌握常用的统计软件，如SPSS、Excel等；3. 培养学生独立从事统计工作的能力；4. 提高学生团队合作和沟通能力。

三、实验内容本次实训主要包括以下内容：1. 数据收集与整理：了解数据收集的途径和方法，掌握数据整理的基本技巧；2. 描述性统计：学习描述性统计指标的计算方法，如均值、标准差、方差等；3. 推断性统计：学习假设检验、方差分析、相关分析等推断性统计方法；4. 统计软件应用：熟练运用SPSS、Excel等统计软件进行数据分析；5. 统计报告撰写：学习撰写统计学报告的基本格式和技巧。

四、实验过程1. 数据收集与整理：学生分组进行数据收集，通过查阅文献、问卷调查、实地考察等方式获取数据，并对数据进行整理和清洗。

2. 描述性统计：运用SPSS、Excel等统计软件对收集到的数据进行描述性统计分析，包括计算均值、标准差、方差等指标，并绘制相应的统计图表。

3. 推断性统计：针对实际问题，运用假设检验、方差分析、相关分析等推断性统计方法对数据进行处理和分析。

4. 统计软件应用：熟练运用SPSS、Excel等统计软件进行数据分析，包括数据录入、数据管理、统计分析、图表制作等。

5. 统计报告撰写：根据实验结果，撰写统计学报告，包括引言、数据来源、数据分析、结论等部分。

五、实验成果与收获1. 学生掌握了统计学的基本理论知识，提高了数据分析、处理和解决问题的能力；2. 学会了运用SPSS、Excel等统计软件进行数据分析，提高了实践操作能力；3. 培养了团队合作和沟通能力，提高了学生的综合素质；4. 学生对统计学在实际工作中的应用有了更深入的了解，为今后的学习和工作打下了基础。

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）。

数据分析及优化设计实验指导书（实验报告）实验名称描述性分析实验实验目的1、熟练掌握利用MATLAB软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度、中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差。

2、熟练掌握jbtest与kstest关于一维数据的正态性检验。

3、掌握统计作图方法。

4、掌握多维数据的数字特征与相关矩阵的处理方法。

实验题答案实验一：1998年到2020年，我国汽车产量相关统计数据如表所示，解决以下问题：1）计算各项指标的平均值、标准差、变异系数、三均值、偏度与峰度；对数据进行读取，并计算各个指标的平均值、标准差、变异系数、三均值、偏度与峰度，代码如下：1.A=xlsread('第二章数据 experiment2_1.xlsx');=["生产产量(万吨)","金属切削机床产量(万台)","汽车产量(万辆)"]3.M=mean(A); %计算各指标（即各列）的均值4.SD=std(A); %计算各指标标准差5.V=SD./abs(M); %计算各指标变异系数6.SM=[0.25,0.5,0.25]*prctile(A,[25;50;75]); %计算各指标（即各列）的三均值7.pd=skewness(A,0); %计算每列数据的偏度8.fd=kurtosis(A,0)-3; %计算每列数据的峰度9.OUT=["数据名称",NAME;"平均值",M;"标准差",SD;"变异系数",V;"三均值",SM;"偏度",pd;"峰度",fd]在编辑器中输入代码，并保存为.m文件，在命令行窗口中输出各个计算结果如下图所示：2）各项指标是否服从正态分布？若服从正态分布，计算概率为1%时的生铁产量、金属切削机床产量及汽车产量；若不服从正态分布，利用Box-Cox 变换将数据进行变换，对变换后的数据进行相应的分析；对各项指标进行JB检验、KS检验和改进KS检验（即Lilliefors检验），并结合QQ图进行分析判断各项对应指标是否服从正态分布，Matlab中代码如下：1.%%-------------------------------绘图-------------------------------%%2.a1=A(:,[1]); %生铁产量（万吨）3.a2=A(:,[2]); %金属切削机床产量（万台）4.a3=A(:,[3]); %汽车产量（万辆）5.subplot(1,3,1),qqplot(a1),title('生铁产量');6.subplot(1,3,2),qqplot(a2),title('金属切削机床产量');7.subplot(1,3,3),qqplot(a3),title('汽车产量');8.h1=jbtest(X); %JB检验9.h2=kstest(X); %KS检验10.h3=lillietest(X); %改进KS检验11.H=[h1;h2;h3];各列指标检验结果如下：可以看出，生铁产量、金属切削机床产量、汽车产量三项指标都满足h1=0，h2=1，h3=0，表示JB检验和Lilliefors检验支持生铁产量、金属切削机床产量、汽车产量三项指标都服从正态分布，KS检验不支持生铁产量、金属切削机床产量、汽车产量三项指标服从正态分布。

一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，使学生掌握统计学的基本概念、原理和方法，提高数据收集、整理、分析和解释的能力。

通过SPSS软件的应用，使学生能够熟练运用统计学工具进行数据分析，并撰写实验报告。

二、实验内容1. 数据收集与整理- 通过问卷调查、访谈等方式收集数据，例如：学生消费情况、企业员工满意度等。

- 使用Excel软件对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

2. 描述性统计分析- 使用SPSS软件对整理后的数据进行描述性统计分析，包括计算均值、标准差、中位数、众数等指标。

- 分析数据分布特征，例如：正态分布、偏态分布等。

3. 推断性统计分析- 使用SPSS软件进行假设检验，例如：t检验、方差分析、卡方检验等。

- 分析检验结果的显著性，得出结论。

4. 相关分析与回归分析- 使用SPSS软件进行相关分析，分析变量之间的线性关系。

- 使用SPSS软件进行回归分析，建立回归模型，预测因变量的变化趋势。

5. 撰写实验报告- 按照实验报告格式，撰写实验报告，包括实验目的、方法、结果和分析等部分。

三、实验过程1. 数据收集与整理- 设计调查问卷，收集学生消费情况数据。

- 使用Excel软件对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

2. 描述性统计分析- 打开SPSS软件，导入整理后的数据。

- 使用SPSS软件进行描述性统计分析，计算均值、标准差、中位数、众数等指标。

- 分析数据分布特征，例如：绘制直方图、正态分布图等。

3. 推断性统计分析- 使用SPSS软件进行假设检验，例如：t检验、方差分析、卡方检验等。

- 分析检验结果的显著性，得出结论。

4. 相关分析与回归分析- 使用SPSS软件进行相关分析，分析变量之间的线性关系。

- 使用SPSS软件进行回归分析，建立回归模型，预测因变量的变化趋势。

5. 撰写实验报告- 按照实验报告格式，撰写实验报告，包括实验目的、方法、结果和分析等部分。

一、实训目的本次实训旨在通过实际操作，使学生掌握描述性统计分析的基本原理和方法，提高对数据的理解和分析能力。

通过实训，使学生能够运用描述性统计方法对数据进行整理、描述和分析，从而为后续的统计分析工作打下坚实的基础。

二、实训内容1. 数据收集本次实训采用的数据集为某地区居民消费情况调查数据，包括居民的家庭人口数、平均收入、消费支出、教育支出、医疗支出等指标。

2. 数据整理首先，对数据进行初步的浏览，检查数据的完整性和一致性。

然后，对缺失值进行处理，包括删除含有缺失值的记录和用均值、中位数等方法填充缺失值。

接着，对数据进行分类整理，如将收入分为高、中、低三个等级。

3. 描述性统计分析（1）计算各指标的均值、中位数、众数、标准差、方差、最小值、最大值等。

（2）计算收入等级的百分比，分析不同收入等级的居民消费情况。

（3）绘制各指标的直方图、饼图、折线图等，直观展示数据分布情况。

4. 分析与讨论（1）分析居民的平均收入、消费支出、教育支出、医疗支出等指标，了解该地区居民的消费水平。

（2）比较不同收入等级的居民在消费支出、教育支出、医疗支出等方面的差异。

（3）结合实际情况，对数据进行分析和讨论，提出相应的政策建议。

三、实训结果1. 居民平均收入为XX元，消费支出为XX元，教育支出为XX元，医疗支出为XX 元。

2. 不同收入等级的居民在消费支出、教育支出、医疗支出等方面的差异如下：（1）高收入等级居民的平均消费支出为XX元，教育支出为XX元，医疗支出为XX 元。

（2）中收入等级居民的平均消费支出为XX元，教育支出为XX元，医疗支出为XX 元。

（3）低收入等级居民的平均消费支出为XX元，教育支出为XX元，医疗支出为XX 元。

3. 针对该地区居民消费情况，提出以下政策建议：（1）提高居民收入水平，增加消费支出。

（2）加大对教育、医疗等领域的投入，提高居民生活质量。

（3）加强社会保障体系，减轻居民生活压力。

四、实训总结1. 通过本次实训，我掌握了描述性统计分析的基本原理和方法，提高了对数据的理解和分析能力。

一、实验背景与目的随着我国经济的快速发展，工程建设领域日益繁荣，工程统计学在工程建设中的应用也越来越广泛。

为了提高学生对工程统计学理论知识的掌握和应用能力，我们进行了工程统计学实训实验。

本次实验旨在使学生了解工程统计学的基本原理和方法，掌握工程统计学在工程建设中的应用，提高学生分析问题和解决问题的能力。

二、实验内容与方法1. 实验内容本次实验主要内容包括：（1）收集工程数据：从实际工程中收集相关数据，如工程量、工程造价、施工进度等。

（2）数据整理：对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、数据分类等。

（3）描述性统计：计算工程数据的平均数、标准差、方差等描述性统计量，分析工程数据的集中趋势和离散程度。

（4）概率分布：分析工程数据的概率分布，确定数据所属的概率分布类型。

（5）假设检验：运用假设检验方法，对工程数据进行分析，检验工程数据是否符合某种假设。

（6）回归分析：运用回归分析方法，建立工程数据的回归模型，预测工程数据的变化趋势。

2. 实验方法（1）数据收集：通过查阅工程资料、实地考察等方式收集数据。

（2）数据整理：利用Excel、SPSS等软件对数据进行整理。

（3）描述性统计：利用Excel、SPSS等软件计算描述性统计量。

（4）概率分布：利用Excel、SPSS等软件分析概率分布。

（5）假设检验：利用Excel、SPSS等软件进行假设检验。

（6）回归分析：利用Excel、SPSS等软件进行回归分析。

三、实验过程与结果1. 数据收集本次实验收集了某地区5个工程项目的工程量、工程造价、施工进度等数据，共计100条数据。

2. 数据整理将收集到的数据整理成Excel表格，并删除异常值。

3. 描述性统计计算100条工程数据的平均数、标准差、方差等描述性统计量，结果如下：平均数：6000万元标准差：1000万元方差：1000万元²4. 概率分布对工程数据进行分析，发现数据呈正态分布。

5. 假设检验对工程数据进行分析，检验数据是否符合正态分布假设。

一、实习背景与目的随着社会经济的发展，数据分析在各个领域的重要性日益凸显。

描述性统计学作为数据分析的基础，对于数据的整理、描述和分析起着至关重要的作用。

为了提高自身的统计学素养，将理论知识与实践相结合，我参加了本次描述性统计学实训。

本次实训旨在通过实际操作，加深对描述性统计学的理解，掌握描述性统计的基本方法，并能运用所学知识对实际数据进行描述和分析。

二、实训环境与工具实训地点：XX大学统计实验室实训工具：SPSS统计软件、Excel电子表格软件三、实训内容1. 数据收集与整理- 通过网络收集了某地区近三年的居民消费水平数据，包括食品、衣着、居住、教育、娱乐等五个方面的消费支出。

- 利用Excel软件对原始数据进行整理，包括删除异常值、缺失值处理等。

2. 描述性统计量的计算- 利用SPSS软件对整理后的数据进行描述性统计分析，包括计算平均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度、峰度等统计量。

- 分析各消费支出项目的集中趋势和离散程度。

3. 图表制作与分析- 利用Excel和SPSS软件制作直方图、箱线图、散点图等图表，直观地展示数据的分布特征和关系。

- 分析各消费支出项目的分布规律，如偏态、峰态等。

4. 分组与比较- 根据居民收入水平将数据分为高收入、中收入、低收入三个组别。

- 对不同收入组别的消费支出进行分组比较，分析收入与消费支出之间的关系。

5. 总结与报告撰写- 总结本次实训的主要成果，包括对数据的描述性统计分析、图表制作与分析、分组与比较等。

- 撰写实训报告，详细阐述实训过程、结果和分析。

四、实训结果与分析1. 数据描述性统计分析- 通过计算平均值、中位数、众数等统计量，可以了解到居民在各消费支出项目的平均消费水平。

- 通过计算标准差、方差等统计量，可以了解到居民在各消费支出项目的消费水平离散程度。

2. 图表分析- 通过制作直方图，可以直观地看到各消费支出项目的分布情况，如偏态、峰态等。

- 通过制作箱线图，可以观察到数据的异常值和分布范围。

分析报告（一）实验项目：统计量描述实验日期：2012-3-16 实验地点：8教80680实验目的：熟悉描述性统计量的类型划分及作用；准确理解各种描述性统计量的构造原理;熟练掌握计算描述性统计量的SPSS操作；培养运用描述统计方法解决身边实际问题的能力。

实验内容：（1）：分析被调查者的户口和收入的基本情况（2)：分析储户存款金额的分布情况（3）：计算存款金额的基本描述统计量，并对城镇和农村户口进行比较分析(4）：分析储户存款数量是否存在不均衡现象实验步骤：analysze—Descriptive statistics-— Frequencies实验结果:【注释】：其中2.00表示收入基本不变【注释】：这是对城镇户口，农村户口的收入情况的描述性分析，frequency代表频率,percent 代表所占总体的百分比【注释】：这是对存款金额的描述性分析，最小值是1，最大值是80502，均值是2454.27，标准差是6881.827，标准误是0.141【注释】：本表描述的是城镇户口和农村户口的最小值，最大值,均值,标准差,标准误。

实验分析:（一）、总体看来，城镇户口和农村户口的收入情况：基本不变占据很大比例，说明经济发展较稳定(二）、城镇户口的收入增加所占的比例为34.3％，远超过农村户口的18。

9％，说明农村的发展相较于城镇，还有很大的发展空间。

（三)、存款金额最大值（80502）和最小值（1）之间差距过大，说明贫富差距过大，从长远角度来看，不利于经济的发展，我们国家也有出台一些减小贫富差距的政策，加快城镇化建设之类的。

实验小结:备注:分析报告(二)姓名：李懿帆班级:统计2班学号：2010101213实验项目：单样本t检验实验日期:2012-3—23 实验地点：8教80680实验目的：准确掌握单样本t检验的方法原理；熟练掌握单样本t检验的SPSS操作；学会利用单样本t检验方法解决身边的实际问题实验内容：(1）：某银行居民的平均存款与2500在95％的置信度下是否具有显著性差异(2）：求某银行居民的平均存款在95％的置信度下的置信区间实验步骤：analysze-Compare Means—One—Sample T Test实验结果:【注释】：这是该银行居民存款的描述性分析，包括有平均值=2454。