统计学实验报告 3

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。

2024年统计学实习报告1. 引言统计学实习是统计学专业学生在课堂学习之外锻炼实践能力、提高专业素养的重要环节。

本次实习是我在2024年暑假期间在某某统计公司进行的，通过这次实习，我对统计学的理论知识有了更深入的了解，并且在实际工作中提高了数据分析和统计建模的能力。

本报告将详细介绍我在实习中所参与的项目、所运用的统计方法和取得的成果。

2. 实习项目在本次实习中，我参与了某某公司的市场调研项目。

该项目的目的是通过问卷调查和数据分析的方式了解消费者对于某某公司产品的满意度和需求。

我的主要工作是帮助设计调查问卷、收集数据、清洗数据并进行统计分析。

3. 数据收集和清洗为了收集样本数据，我首先参与了问卷设计的过程。

根据公司的要求和市场研究的目标，我和团队成员一起设计了一份问卷，包括产品的使用情况、满意度评价、购买意愿等方面。

随后，我们通过在线问卷平台发布了调查问卷，并通过社交媒体、电子邮件等途径广泛传播，最终收集到了1000份有效问卷。

收集到数据后，我进行了数据清洗的工作。

首先，我检查了每个变量的取值范围和合理性，对于异常值和缺失值进行了处理。

然后，我对数据进行了逻辑性检查，排除了一些逻辑上不合理的数据。

最后，我进行了数据的整理和编码，为后续的统计分析做好了准备。

4. 数据分析和统计建模在数据清洗完成后，我进行了一系列的统计分析。

首先，我对样本数据的基本情况进行了描述性统计，包括变量的均值、标准差、偏度、峰度等指标，以及变量之间的相关系数。

然后，我运用了 t检验、方差分析、回归分析等方法，对样本数据进行了推断性统计分析和预测建模。

其中，我发现了一些有趣的结果。

在产品满意度方面，我发现产品的外观和性能是消费者最为关注的两个方面。

此外，我通过回归分析发现，产品价格和广告投入对于销量的影响具有显著性。

根据这些结果，我向公司提出了一些建议和改进措施，以提高产品的市场竞争力。

5. 结果和总结通过本次统计学实习，我不仅巩固了在课堂上学到的统计学知识，而且学到了很多实践经验。

实验一：主要是要求学生熟练地掌握Excel的基本操作，为以后的统计
图做准备。
实验二：主要是要求学生利用Excel的数据处理功能，掌握Excel
制图方法，能够较为准确地显示统计数据的发布特征。
实验三：分解分析法是分析时间序列常用的统计方法。季节时间序列是趋
势变动(T)、季节变动(S)、循环变动（C）和随机变动(I)综合影响的结果，分解过程要从原始序列中消除随机变动，然后分别识别出季节变动和趋势变动的变化模式。
实验二：
（1）直方图的绘制
（2）折线图的绘制
（3）饼形图的绘制
掌握统计数据的整理方法和Excel的几种基本统计制图操作方法；进一步学习统计数据的整理方法和Excel的基本操作理论。
实验三：
1、计算一次移动平均，消除随机波动
2、中心化移动平均数。
3、计算各个季节指数
4、计算平均季节指数。
5、计算调整后的季节指数
b.“高级筛选”使用“数据-筛选-高级筛选”菜单，调用对话框来实现筛选
3、数据的排序:靠“升序排列”（“降序排列”）工具按钮和“数据-排序”菜单实现。在选中需排序区域数据后，点击“升序排列”（“降序排列”）工具按钮，数据将按升序（或降序）快速排列
4、Frequency函数
用途：以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。它可以计算出在给定的值域和接收区间内，每个区间包含的数据个数。
6、消除旅游人数序列中的季节变动。
7、对消除季节变动的旅游人数进行回归分析。
8、预测。
掌握时间序列的因素分解分析方法，将时间序列的分解分析方法理论与Excel的基本操作理论结合相结合。
实验四：
1、根据统计数据绘制散点图
2、计算相关系数
掌握实验的基本原理和方法：此分析可用于判断两组数据之间的关系。可以使用“相关系数”分析方法来确定两个区域中数据的变化是否相关，即一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较小数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关系数为零）；结合使用相关分析的基本理论和Excel的基本操作理论。

统计学原理实验报告统计学原理实验报告摘要：本实验旨在通过实际数据收集和分析，探讨统计学原理的应用。

通过对一组学生的身高数据进行统计分析，我们能够了解到统计学在实际生活中的重要性和应用价值。

本实验采用了抽样调查的方法，通过收集样本数据并运用统计学原理进行分析，得出了一些有意义的结论。

引言：统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。

在现代社会中，统计学在各个领域都发挥着重要作用，如经济学、医学、社会学等。

通过统计学原理的应用，我们能够更好地理解和解释现象，做出科学的决策。

方法：本实验选择了一所高中的学生身高作为研究对象。

通过随机抽样的方法，我们收集了100名学生的身高数据。

为了保证数据的准确性，我们使用了标准的测量方法，并在多个时间段内进行了重复测量。

结果：经过数据收集和整理，我们得到了一组学生的身高数据。

通过对数据的分析，我们得出了以下结论：1.身高分布：学生的身高呈正态分布，大部分学生身高集中在平均身高附近，符合统计学中的中心极限定理。

2.性别差异：男生的平均身高明显高于女生，这符合常见的生理差异。

通过比较两组数据的方差，我们发现男生的身高差异比女生大，说明男生的身高分布更加分散。

3.年级差异：不同年级的学生身高存在一定差异。

通过对不同年级的身高数据进行比较，我们发现高年级学生的身高普遍较高，这可能与生长发育和年龄相关。

讨论：通过对实验结果的讨论，我们可以得出以下结论：1.统计学原理的应用：本实验通过收集和分析数据，运用了统计学原理，得出了一些有意义的结论。

这充分体现了统计学在实际生活中的应用价值。

2.数据的可靠性：为了保证数据的可靠性，我们采取了多次测量和随机抽样的方法。

然而，由于样本容量的限制和个体差异的存在，数据的准确性仍然存在一定的局限性。

3.进一步研究：本实验只是对学生身高数据的初步分析，还可以进一步研究其他因素对身高的影响，如遗传因素、环境因素等。

通过扩大样本容量和引入更多变量，可以得到更加全面和准确的结论。

《统计学》四篇实验报告实验一:用Excel构建指数分布、绘制指数分布图图1-2：指数分布在日常生活中极为常见，一般的电子产品寿命均服从指数分布。

在一些可靠性研究中指数分布显得尤为重要。

所以我们应该学会利用计算机分析指数分布、掌握EXPONDIST函数的应用技巧。

指数函数还有一个重要特征是无记忆性。

在此次实验中我们还学会了产生“填充数组原理”。

这对我们今后的工作学习中快捷地生成一组有规律的数组有很大的帮助。

实验二：用Excel计算置信区间一、实验目的及要求1、掌握总体均值的区间估计2、学习CONFIDENCE函数的应用技巧二、实验设备（环境）及要求1、实验软件：Excel 20072、实验数据：自选某市卫生监督部门对当地企业进行检查，随机抽取当地100家企业，平均得分95，已知当地卫生情况的标准差是30，置信水平0.5，试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。

三、实验内容与步骤某市卫生监督部门对当地企业进行检查，随机抽取当地100家企业，平均得分95，已知当地卫生情况的标准差是30，置信水平0.5，试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。

第1步：打开Excel2007新建一张新的Excel表；第2步：分别在A1、A2、A3、A4、A6、A7、A8输入“样本均值”“总体标准差”“样本容量”“显著性水平”“置信区间”“置信上限”“置信下限”；在B1、B2、B3、B4输入“90”“30”“100”“0.5”第3步：在B6单元格中输入“=CONFIDENCE(B4,B2,B3)”，然后按Enter键；第4步：在B7单元格中输入“=B1+B6”，然后按Enter键；第5步：同样在B8单元格中输入“=B1-B6”，然后按Enter键；计算结果如图2-1四、实验结果或数据处理图2-1：实验二：用Excel产生随机数见图3-1实验二：正态分布第1步：同均匀分布的第1步；第2步：在弹出“随机数发生器”对话框，首先在“分布”下拉列表框中选择“正态”选项，并设置“变量个数”数值为1，设置“随机数个数”数值为20，在“参数”选区中平均值、标准差分别设置数值为30和20，在“输出选项”选区中单击“输出区域”单选按钮，并设置为D2 单元格，单击“确定”按钮完成设置。

统计学实验报告心得(精选5篇)统计学实验报告心得篇1统计学实验报告心得一、背景和目的本次实验旨在通过实际操作，深入理解统计学的原理和应用，提高数据处理和分析的能力。

在实验过程中，我们通过收集数据、整理数据、分析数据，最终得出结论，并对结果进行解释和讨论。

二、实验内容和方法1.实验内容本次实验主要包括数据收集、整理、描述性统计和推论统计等部分。

数据收集部分采用随机抽样的方式，选择了不同年龄、性别、学历、职业等群体。

整理部分采用了Excel等工具进行数据的清洗、排序和分组。

描述性统计部分使用了集中趋势、离散程度、分布形态等方法进行描述。

推论统计部分进行了t检验和方差分析等推断统计。

2.实验方法在实验过程中，我们采用了随机抽样的方法收集数据，并运用Excel进行数据整理和统计分析。

同时，我们还使用了SPSS软件进行t检验和方差分析等推论统计。

三、实验结果与分析1.实验结果实验数据表明，不同年龄、性别、学历、职业群体的统计特征存在显著差异。

集中趋势方面，中位数和众数可以反映数据的中心位置。

离散程度方面，方差和标准差可以反映数据的离散程度。

分布形态方面，正态分布可以描述多数数据的分布情况。

推论统计方面，t检验和方差分析可以推断不同群体之间是否存在显著差异。

2.结果分析根据实验结果，我们发现不同群体在年龄、性别、学历、职业等特征方面存在显著差异。

这可能与不同群体的生活环境、社会地位、职业特点等因素有关。

同时，集中趋势、离散程度和分布形态等方面的分析也帮助我们更全面地了解数据的特征。

四、实验结论与总结1.实验结论通过本次实验，我们深刻认识到统计学在数据处理和分析中的重要作用。

掌握了统计学的基本原理和方法，提高了数据处理和分析的能力。

同时，实验结果也表明，统计学方法在研究群体特征、推断差异等方面具有重要意义。

2.总结本次实验总结了以下几个方面的内容：（1）统计学实验有助于深入理解统计学的原理和应用。

（2）实验中，我们掌握了数据收集、整理、描述性统计和推论统计等方法。

统计学实验报告姓名：田媛学号：20092771 班级：营销0901 成绩：一、实验步骤总结：成绩：实验一：数据的搜集与整理1．数据收集：（1）间接数据的搜集。

有两种方法，一种是直接进入网站查询数据，另一种是使用百度等搜索引擎。

（2）直接数据的搜集。

直接统计数据可以通过两种途径获得：一是统计调查或观察，二是实验。

统计调查是取得社会经济数据的最主要来源，它主要包括普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表等调查方式。

2．数据的录入：数据的录入是将搜集到的数据直接输入到数据库文件中。

数据录入既要讲究效率，又要保证质量。

3．数据文件的导入：Excel数据文件的导入是将别的软件形成的数据或数据库文件，转换到Excel工作表中。

导入的方法有二，一是使用“文件-打开”菜单，二是使用“数据-导入外部数据-导入数据”菜单，两者都是打开导入向导，按向导一步步完成对数据文件的导入。

4．数据的筛选：数据的筛选是从大数据表单中选出分析所要用的数据。

Excel中提供了两种数据的筛选操作，即“自动筛选”和“高级筛选”。

5．数据的排序：Excel的排序功能主要靠“升序排列”（“降序排列”）工具按钮和“数据-排序”菜单实现。

在选中需排序区域数据后，点击“升序排列“（“降序排列”）工具按钮，数据将按升序（或降序）快速排列。

6．数据文件的保存：保存经过初步处理的Excel数据文件。

可以使用“保存”工具按钮，或者“文件-保存”菜单，还可以使用“文件-另存为”菜单。

实验二：描述数据的图标方法1．频数频率表：（一）Frequency函数使用方法举例：假设工作表里列出了考试成绩。

这些成绩为79、85、78、85、83、81、95、88 和97，并分别输入到单元格A1:A9。

这一列考试成绩就是data_array。

Bins_array 是另一列用来对考试成绩分组的区间值。

在本例中，bins_array 是指C4:C6 单元格，分别含有值70、79 和89。

实验三：时间序列分析一、实验目的及要求：(一)目的掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作及命令。

(二)内容及要求综合运用统计学时间序列中的移动平均、季节指数运算、时间序列因素分解、图形展示等知识，并结合经济学等方面的知识，对一家大型百货公司最近几年各季度的销售额数据（见Book13）的构成要素进行分解，并绘制图形进行分析。

二、仪器用具硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上）软件：EXCEL三、实验原理时间序列分析中的移动平均分析原理、季节指数原理等。

四、实验方法与步骤1.利用移动平均剔除法计算出季节指数，并绘制季节变动图。

第一步：将数据复制到年/季度这一列，在时间标号这一列的输入1,2，利用下拉的方式填充。

将数据复制到销售额这一列。

第二步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择移动平均。

单击确定按钮，弹出对话框，在输入区域输入$c$5：$c$44，在间隔输入4，在输出选项选择输出区域为$d$6。

单击确定按钮，得四步移动平均结果第三步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择移动平均。

单击确定按钮，弹出对话框，在输入区域输入$d$6：$d$42，在间隔输入2，在输出选项选择输出区域为$e$7。

单击确定按钮，得两步移正结果。

第四步：在f7这个单元格中输入=C7/E7，利用下拉方式得到全部比值。

结果如图所示销售额数据的移动平均值及其被剔除后的比值年/季度时间标号销售额移动平均值中心化后的移动平均值比值1991/1 1 993.12 2 971.2 1542.9253 3 2264.1 1713.05 1627.9875 1.4 4 1943.3 1953.125 1833.0875 1.1992/1 5 1673.6 2369.05 2161.0875 0.2 6 1931.5 2653.125 2511.0875 0.3 7 3927.8 2820.325 2736.725 1.4 8 3079.6 2975.6 2897.9625 1.1993/1 9 2342.4 2930.525 2953.0625 0.2 10 2552.6 3278.825 3104.675 0.3 11 3747.5 3506.825 3392.825 1.4 12 4472.8 3929.975 3718.4 1.1994/1 13 3254.4 4480.875 4205.425 0.2 14 4245.2 4955.95 4718.4125 0.3 15 5951.1 5118.4 5037.175 1.4 16 6373.1 5333.575 5225.9875 1.1995/1 17 3904.2 5658.95 5496.2625 0.2 18 5105.9 6223.3 5941.125 0.3 19 7252.6 6618.05 6420.675 1.4 20 8630.5 6840.9 6729.475 1.1996/1 21 5483.2 7221.775 7031.3375 0.2 22 5997.3 7244.3 7233.0375 0.3 23 8776.1 7154.4 7199.35 1.4 24 8720.6 7167.825 7161.1125 1.1997/1 25 5123.6 7371.85 7269.8375 0.2 26 6051 7277 7324.425 0.3 27 9592.2 7231.7 7254.35 1.4 28 8341.2 7425.325 7328.5125 1.1998/1 29 4942.4 7252.3 7338.8125 0.2 30 6825.5 7347.775 7300.0375 0.3 31 8900.1 7364.65 7356.2125 1.4 32 8723.1 7222.75 7293.7 1.1999/1 33 5009.9 7001.925 7112.3375 0.2 34 6257.9 6787.55 6894.7375 0.3 35 8016.8 7049.9 6918.725 1.4 36 7865.6 6940.35 6995.125 1.2000/1 37 6059.3 6875.85 6908.1 0.2 38 5819.7 6941.5 6908.675 0.3 39 7758.84 40 8128.2第四步：将相关数据复制到各季节指数计算表中。

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 69.775.51 30.60 33.76 20.48 78.16 48.114.75 41.58 25.57 16.28 25.9615.10 36.09 46.42 15.57 31.078.81 2.67 46.13 6.93 35.381.85 34.67 14.44 7.17 58.117.41 58.64 43.79 11.54 49.2111.77 57.59 19.78 13.09 31.7412.07 43.14 52.35 16.69 50.589.00 21.11 52.63 7.02 59.785.98 52.04 57.55 18.09 72.467.88 18.77 27.66 2.44 37.945.91 42.83 44.53 1.09 42.693.65 55.40 26.91 2.96 41.1014.28 48.95 55.21 11.17 40.511.27 36.48 54.19 16.38 37.202.87 51.66 22.59 8.85 54.844.34 28.58 53.32 7.22 58.753.31 35.89 26.57 17.8715.07 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。

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。

统计学原理实验报告一、引言。

统计学是研究数据收集、分析、解释和呈现的科学方法。

在统计学原理实验中，我们将运用统计学的基本原理和方法，对实验数据进行分析和解释，以达到对实验结果的科学评估和推断。

二、实验目的。

本次实验的主要目的是通过对一组数据的收集和分析，掌握统计学的基本原理和方法，包括数据的描述性统计、概率分布、假设检验等内容，从而提高对实际数据的解释和推断能力。

三、实验内容。

1. 数据的收集，我们将收集一组实验数据，包括数量型数据和分类型数据，以便进行后续的统计分析。

2. 数据的描述性统计分析，对收集到的数据进行描述性统计分析，包括均值、中位数、众数、标准差等指标的计算和解释。

3. 概率分布的分析，利用收集到的数据，进行概率分布的分析，包括正态分布、泊松分布等内容。

4. 假设检验，通过假设检验的方法，对实验数据进行推断，验证所得结论的科学性和可靠性。

四、实验步骤。

1. 数据的收集，首先，我们需要收集一组实验数据，包括数量型数据和分类型数据，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据的描述性统计分析，对收集到的数据进行描述性统计分析，计算均值、中位数、标准差等指标，并对结果进行解释和分析。

3. 概率分布的分析，利用收集到的数据，进行概率分布的分析，绘制概率分布图，并进行相关的推断和解释。

4. 假设检验，通过假设检验的方法，对实验数据进行推断，验证所得结论的科学性和可靠性。

五、实验结果与分析。

经过数据的收集和统计分析，我们得到了如下实验结果：1. 数据的描述性统计分析结果显示，实验数据的均值为X，标准差为S，中位数为Me，众数为Mo，这些指标反映了数据的集中趋势和离散程度。

2. 概率分布的分析结果显示，实验数据符合正态分布/泊松分布等特定分布规律，这对于后续的推断和解释提供了重要依据。

3. 假设检验的结果显示，基于所得数据，我们对某一假设进行了验证/推断，得出了科学可靠的结论。

六、实验结论。

通过本次实验，我们对统计学的基本原理和方法有了更深入的理解和掌握，能够运用统计学的知识对实验数据进行科学分析和解释，从而提高了对实际数据的认识和理解能力。

统计学实验报告实验一：数据特征的描述实验内容包括：众数、中位数、均值、方差、标准差、峰度、偏态等实验资料：某月随机抽取的50户家庭用电度数数据如下：88 65 67 454 65 34 34 9 77 34345 456 40 23 23 434 34 45 34 2323 45 56 5 66 33 33 21 12 233 345 45 56 57 58 56 45 54 4387 76 78 56 65 56 98 76 55 44实验步骤：(一)众数第一步：将50个户的用电数据输入A1：A50单元格。

第二步：然后单击任一空单元格，输入“=MODE（A1：A50）”，回车后即可得众数。

(二)中位数仍采用上面的例子，单击任一空单元格，输入“=MEDIAN（A1：A50）”，回车后得中位数。

(三)算术平均数单击任一单元格，输入“=AVERAGE（A1：A50）”，回车后得算术平均数。

(四)标准差单击任一单元格，输入“=STDEV（A1：A50）”，回车后得标准差。

故实验结果如下图所示：上面的结果中，平均指样本均值；标准误差指样本平均数的标准差；中值即中位数；模式指众数；标准偏差指样本标准差，自由度为n-1；峰值即峰度系数；偏斜度即偏度系数；区域实际上是极差，或全距。

实验二：制作统计图实验内容包括：1.直方图：用实验一资料2.折线图、柱状图（条形图）、散点图：自编一时间序列数据，不少于10个。

3.圆形图：自编有关反映现象结构的数据，不少于3个。

实验资料：1.直方图所用数据：某月随机抽取的50户家庭用电度数数据如下：88 65 67 454 65 34 34 9 77 34345 456 40 23 23 434 34 45 34 2323 45 56 5 66 33 33 21 12 233 345 45 56 57 58 56 45 54 4387 76 78 56 65 56 98 76 55 442.折线图、柱状图（条形图）、散点图、圆形图所用数据：2005年至2014年各年GDP总量统计如下：年份 GDP (亿元）2005 184575.82006 217246.62007 2686312008 318736.12009 345046.42010 407137.82011 479576.12012 532872.12013 583196.72014 634043.4实验步骤：(一)直方图第一步：选择“插入”，选择“直方图”，把A2：A51选定框内，单击确定，就得到了如下图结果：(二)折线图第一步：将实验资料二的数据输入A1：C11单元格。

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。

统计学实验报告范文标题：统计学实验报告，探究随机抽样的效果与样本容量的关系一、引言统计学是一门利用数理统计的理论与方法研究统计现象规律的学科，通过研究分布规律、抽样等统计问题，可以对大量数据进行分析与预测。

而在实际应用中，为了节约成本与时间，常常选取一部分代表性的样本进行研究，而非对整个总体进行调查。

而这种随机抽样的效果与样本容量之间的关系便是本实验的研究对象。

二、实验目的本实验的目的是通过对不同样本容量下的抽样实验，研究随机抽样对总体性质的估计的准确性与可靠性的影响，并探究样本容量对于抽样结果的影响，为合理布局样本容量提供依据。

三、实验设计与方法1.实验设计：本实验选择超市60日内销售额的总体进行研究，将使用不同大小的样本容量进行随机抽样，并对所得样本进行分析与推断，比较不同样本容量下抽样估计的准确性与可靠性。

2.实验方法：（1）首先，我们根据超市销售额的总体数据，构建总体模型。

（2）拟定不同大小（10、30、50、100）的样本容量，随机抽取多组样本。

（3）对每组样本进行描述性统计，并计算样本的平均值、标准差等指标。

（4）计算每组样本的区间估计，并与总体参数进行比较。

（5）比较不同样本容量下的估计结果，分析样本容量对于抽样估计的影响。

四、实验结果与分析通过对不同样本容量下的抽样实验，我们得到了以下结果：1.样本容量的增加能够提高抽样估计的准确性与可靠性。

将样本容量从10增加到30，样本均值的标准差显著减小，说明样本均值的估计结果更加准确。

当样本容量增加到50时，样本均值的估计方差更进一步减小，相较于30的样本，误差减小幅度明显。

当样本容量增加到100时，样本均值的估计方差相对稳定，进一步减小的幅度有限。

2.随着样本容量的增加，样本均值的区间估计结果更加接近总体参数真值。

在样本容量为10的情况下，样本均值的95%置信区间的宽度较大，与总体均值相差较远；样本容量增加到30时，置信区间变窄，与总体均值更加接近；随着样本容量的增加，置信区间的宽度进一步减小，样本均值与总体均值的接近程度也进一步提高。

统计调查实践实习报告一、实习背景及目的作为统计学专业的学生，统计调查是我们不可或缺的一门实践课程。

为了提高我们的实践能力，学院组织了一次统计调查的实习活动。

本次实习的目的是让我们通过实际调查，了解统计调查的整个流程，并应用所学的统计知识和技能。

二、实习过程本次实习的调查对象是我校大一新生的学习情况。

首先，我们小组成员商定了调查的问题和目标，然后制定了调查问卷。

问卷内容包括学生的学习时间、学术压力、学习工具和学习方法等。

为了保证问卷的有效性和准确性，我们进行了多次讨论和修改。

在问卷设计完成后，我们进行了抽样。

由于时间和人力的限制，我们选择了随机抽样的方法。

我们从全校所有大一新生中随机抽取了100名学生作为样本。

为了保证样本的代表性，我们采用了分层抽样的方法，确保每个学院的学生都有机会被调查。

接下来是调查的实施阶段。

我们小组分成若干个小组，每个小组负责调查一部分样本。

我们通过上课、寝室和社交媒体等途径联系被调查对象，向他们解释调查的目的和意义，并请他们填写问卷。

为了提高回收率，我们采用了各种方法，如发放小礼品、提供问卷填写的便利等。

经过一个星期的努力，我们成功地完成了调查任务。

三、数据处理和分析在调查结束后，我们收集了100份有效问卷。

为了保证数据的准确性，我们对数据进行了检查和整理。

首先，我们进行了数据清洗，剔除了有明显错误或矛盾的数据。

然后，我们对每个问题的回答进行了编码和整理，准备进行后续的数据分析。

在数据分析阶段，我们首先进行了描述性统计分析，计算了各个变量的平均值、标准差和频数分布等。

然后，我们采用了相关分析和回归分析等方法，探究了不同变量之间的关系和影响程度。

例如，我们分析了学习时间与学业成绩的关系，以及学习工具的使用与学习效果的关系等。

四、结果和讨论通过数据分析，我们得到了一些有意义的结果。

例如，我们发现学习时间与学业成绩之间存在显著正相关关系，即学习时间越多，学业成绩越好。

此外，我们还发现学习工具的使用对学习效果有显著影响，与使用电子设备相比，使用纸质书籍对学习效果更好。

统计学实验报告统计学》实验一一、实验名称：数据的整理二、实验日期：20** 年10 月13 日三、实验地点：经济管理实验室四、实验软件：EXCEL 软件2003 版五、实验目的和原理目的：培养处理数据的基本能力。

通过本组实验，熟练掌握利用Excel，完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。

原理：Microsoft Excel 在数据组织、数据管理、数据计算、数据分析及图表分析等方面的强大功能。

其主要内容包括：Excel 数据输人的各种方法，工作表及单元格数据的格式化，数组公式，工作表、单元格或单元格区域的名字及其应用，公式与函数，图表分析，数据的排序、筛选、分类与汇总等。

本实验基于课本的相关问题收集一定数量的数据，利用EXCEL 进行如下操作：1. 进行数据排序。

2. 进行数据分组，筛选。

3. 将数据进行次数分布处理。

六、实验内容：? 问题与数据【例2.2】江浦县苗圃对110 株树苗的高度进行测量（单位:cm ），数据如下，编制次数分布表。

实验步骤1、输入原始数据，存放在A2：A111。

2、计算基础数据，如B、C 列，B 列是文字提示，C 列存放的是相应公式和函数。

3、输入分组标志，如D 列；列出各组上限，如H3：H10。

4、C1 输入函数f(x)=COUNT(A2：A111),输出个数为C1=110.同理在C2 输入函数实验报考f(x)=MAX(A2：A111),C3 输入f(x)=MIN(A2：A111),C2=154，C3=80. 5、全距C4=C2-C3=74.6、组数m=1+3.322LOG(C1,10),组距i=C4/C5。

设置单元格格式，小数位为2.7、用鼠标选定函数返回值存放的区域I3:I10. 8、输入函数“=FREQUENCY(A2：A111，H3：H10),同时按下组合键“C tr l+Shift +Enter,次数放在I3：I10 中。

同理得到E2：E10.9.F11 中输入函数f(x)=SUM(F2:F10),I11 输入f(x)=SUM(I3:I10)。

《统计学》实验一一、实验名称：数据的图表处理二、实验日期：三、实验地点：管理学院实验室四、实验目的和要求目的：培养学生处理数据的基本能力。

通过本实验，熟练掌握利用Excel，完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。

要求：就本专业相关问题收集一定数量的数据（ 30），利用EXCEL进行如下操作：1.进行数据排序2.进行数据分组3.制作频数分布图、直方图和帕累托图，并进行简要解释4. 制作饼图和雷达图，并进行简要解释五、实验仪器、设备和材料：个人电脑（人/台），EXCEL 软件六、实验过程（一）问题与数据在福州市有一家灯泡工厂，厂家为了确定灯泡的使用寿命，在一批灯泡中随机抽取100个进行测试，所得结果如下：700716728719685709691684705718 706715712722691708690692707701 708729694681695685706661735665 668710693697674658698666696698 706692691747699682698700710722 694690736689696651673749708727 688689683685702741698713676702 701671718707683717733712683692 693697664681721720677679695691 713699725726704729703696717688（二）实验步骤1、将上表数据复制到EXCEL中；2、将上述数据调整成一列的形式；3、选择“数据-排序“得到由小到到的一列数据4、选择“插入-函数（fx）-数学与三角函数-LOG10”计算lg100/lg2=6.7,从而确定组数为K=1+ lg100/lg2=8,这里为了方便取为10组；确定组距为：（max-min）/K=(749-651)/10=9.8 取为10；5、确定接受界限为 659 669 679 689 699 709 719 729 739 749，分别键入EXCEL 表格中，形成一列接受区域；6、选“工具——数据分析——直方图”得到如下频数分布图和直方图表1 灯泡使用寿命的频数分布表图1 灯泡使用寿命的直方图（帕累托图）7、将其他这行删除，将表格调整为：表2 灯泡使用寿命的新频数分布表8、选择“插入——图表——柱图——子图标类型1”，在数据区域选入接收与频率两列，在数据显示值前打钩，标题处键入图的名称图2 带组限的灯泡使用寿命直方图9、双击上述直方图的任一根柱子，将分类间距改为0，得到新的图图2 带组限的灯泡使用寿命直方图图3 分类间距为0的灯泡使用寿命直方图10、选择“插入——图表——饼图”，得到：图4 灯泡使用寿命分组饼图11、选择“插入——图表——雷达图”，得到（三）实验结果分析：从以上直方图可以发现灯泡使用寿命近似呈对称分布，690-700出现的频次最多，690-700的数量最多，说明大多数处于从饼图和饼图也能够清晰地看出结果。