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一、实训背景与目的随着社会经济的快速发展，统计学在各个领域的应用日益广泛。
为了更好地将理论知识与实际应用相结合，提高自身的统计技能和数据分析能力，我们选择了统计学作为实训课程。
本次实训旨在通过实际操作，加深对统计学基本理论和方法的理解，提高数据收集、整理、分析的能力，为今后的学习和工作打下坚实基础。
二、实训内容与方法本次实训主要包括以下内容：1. 数据收集与整理：通过问卷调查、实地考察等方式收集数据，并运用Excel等软件进行数据整理和清洗。
2. 描述性统计：运用统计图表（如直方图、饼图、散点图等）对数据进行直观展示，并计算均值、标准差、方差等描述性统计量。
3. 推断性统计：运用假设检验、方差分析等方法对数据进行推断，得出有意义的结论。
4. 统计软件应用：运用SPSS等统计软件进行数据分析和处理，提高数据分析效率。
三、实训过程与结果（一）数据收集与整理我们以某高校学生为调查对象，设计了一份问卷调查，内容包括性别、年龄、专业、学习成绩、兴趣爱好等方面。
通过线上线下相结合的方式，共收集有效问卷300份。
收集到的数据经过整理和清洗，去除了缺失值和异常值，最终得到300份有效数据。
（二）描述性统计1. 性别分布：根据性别统计，男生占比55%，女生占比45%。
2. 年龄分布：年龄主要集中在18-22岁，其中19岁和20岁的人数最多。
3. 专业分布：涉及多个专业，其中经济学、管理学、工学等专业人数较多。
4. 学习成绩分布：平均成绩为75.6分，最高分为96分，最低分为48分。
（三）推断性统计1. 性别与学习成绩的关系：采用独立样本t检验，结果显示性别与学习成绩无显著差异。
2. 年龄与学习成绩的关系：采用相关分析，结果显示年龄与学习成绩呈正相关。
3. 专业与学习成绩的关系：采用方差分析，结果显示不同专业间学习成绩存在显著差异。
（四）统计软件应用运用SPSS软件对收集到的数据进行处理和分析，包括描述性统计、推断性统计等。
统计学实习报告内容和要求第一篇：统计学实习报告内容和要求实习报告内容1、附件一和附件二是关于居民储蓄调查的问卷及其结果数据。
本问卷涉及15个问题，请就你感兴趣的2-3个方面进行频数分析和列联表分析（即交叉分组下的频数分析）；2、自选数据进行单因素方差分析；3、自选数据进行相关分析和多元线性回归分析。
实习报告要求1、简介你的定量分析的研究题目、数据来源和定量分析方法；2、分析SPSS软件给出的分析结果,需要分析的输出结果见相关章节的实习课件（分析SPSS软件给出的数据分析输出结果；尽量将你了解的“参数”和统计分析结果给出文字性的陈述和评价）；3、在书面报告的结尾部分，对照你的分析内容，评价一下你所完成的这个定量分析工作（你的研究达到了原先设计的目的了吗？你认为你的研究有哪些长处和不足？）；4、在书面报告的附录部分，请附上你在分析中用到的原始数据。
5、务必于实习结束的第二天将报告交至学习委员或班长处。
第二篇：实习报告内容及要求实习报告正文参考内容及格式要求：1、题目……………………………黑体，小三号，居中2、实习目的………………………黑体，五号，左对齐…(正文:宋体,五号)3、实习单位综合概述……………黑体，五号，左对齐…(正文:宋体, 五号)4、实习内容及进度………………黑体，五号，左对齐…(正文:宋体, 五号)5、实习体验与心得……………….黑体，五号，左对齐…(正文:宋体,五号)6、提案改进与建议……………….黑体，五号，左对齐…(正文:宋体,五号)7、结论…………………………….黑体，五号，左对齐…(正文:宋体,五号)实习报告撰写要求：1、文字通顺，语言流畅。
2、报告字数不少于3千字。
3、使用德州学院学生实习报告统一格式（A4纸）双面打印或书写，其他默认。
第三篇：实习报告内容及格式要求实习报告内容及格式要求一、内容及装订顺序1.封面2.指导教师评语3.实习任务书4.实习报告5.学生顶岗实习手册6.实习考核鉴定表（盖项目部鲜章）7.附件：实习过程照片二、格式要求1.单面打印，总页数15-20页。
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、实习背景随着社会经济的发展，统计学在各个领域中的应用越来越广泛。
为了更好地将所学理论知识与实际应用相结合，提高自身的实践能力，我在XX公司财务部进行了为期一个月的统计学实习。
二、实习目的1. 熟悉统计学的基本理论和方法。
2. 掌握统计学软件（如SPSS）的操作技巧。
3. 将统计学知识应用于实际工作中，解决实际问题。
4. 提高团队合作能力和沟通能力。
三、实习内容1. 实习单位及部门介绍实习单位为XX公司，位于我国某大城市。
实习部门为公司财务部，主要负责公司财务报表的编制、数据分析、预算编制等工作。
2. 实习任务（1）协助财务部完成各类财务报表的编制，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。
（2）运用统计学方法对财务数据进行整理、分析，撰写分析报告。
（3）协助完成公司预算编制，对预算执行情况进行跟踪分析。
（4）学习使用统计学软件（如SPSS）进行数据分析。
3. 实习过程（1）实习初期，在财务部陈姐的指导下，熟悉了财务部的日常工作流程，了解了各类财务报表的编制方法。
（2）在实习过程中，通过实际操作，掌握了统计学软件（如SPSS）的基本操作技巧，能够运用统计图、统计量等对数据进行描述和分析。
（3）针对公司财务数据，运用统计学方法进行整理、分析，撰写了多份分析报告，为公司决策提供参考。
（4）在预算编制过程中，协助财务部完成预算编制工作，并对预算执行情况进行跟踪分析，为公司成本控制提供依据。
四、实习成果1. 完成了XX公司XX年度财务报表的编制工作。
2. 撰写了XX份财务数据分析报告，为公司决策提供参考。
3. 协助完成XX年度预算编制工作，并对预算执行情况进行跟踪分析。
4. 掌握了统计学软件（如SPSS）的基本操作技巧，提高了数据分析能力。
五、实习心得1. 理论与实践相结合：通过实习，我深刻体会到统计学理论知识在实际工作中的应用价值。
在实习过程中，我学会了如何将理论知识运用到实际工作中，解决实际问题。
2. 团队合作与沟通：在实习过程中，我与财务部的同事建立了良好的合作关系，学会了如何与团队成员沟通、协作，共同完成工作任务。
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。
第1篇一、实验课程名称：统计学实验二、实验项目名称：例题分析与解决三、实验日期：2023年10月26日四、实验者信息：- 专业班级：经济与管理学院经济学专业- 姓名：张三- 学号：20190001五、实验目的：1. 理解统计学的基本概念和原理。
2. 掌握统计学中的常用方法和技巧。
3. 提高运用统计学知识解决实际问题的能力。
六、实验原理：统计学是一门应用数学的分支，主要用于收集、整理、分析数据，从而对现象进行描述、解释和预测。
本实验主要通过分析例题，加深对统计学理论和方法的理解。
七、实验内容：1. 例题一：计算一组数据的平均数、中位数、众数（1）数据：10, 15, 20, 25, 30, 35, 40（2）计算过程：- 平均数 = (10 + 15 + 20 + 25 + 30 + 35 + 40) / 7 = 25- 中位数 = 30- 众数 = 30（出现次数最多）2. 例题二：求解一组数据的方差和标准差（1）数据：10, 15, 20, 25, 30, 35, 40（2）计算过程：- 方差 = [(10 - 25)^2 + (15 - 25)^2 + (20 - 25)^2 + (25 - 25)^2 + (30 - 25)^2 + (35 - 25)^2 + (40 - 25)^2] / 7 = 91.43- 标准差= √方差= √91.43 ≈ 9.533. 例题三：分析两组数据的关联性（1）数据集A：身高（cm）：160, 165, 170, 175, 180体重（kg）：50, 55, 60, 65, 70（2）数据集B：身高（cm）：165, 170, 175, 180, 185体重（kg）：55, 60, 65, 70, 75（3）计算过程：- 相关系数= (Σ(xy) - nΣxΣy) / √[(Σx^2 - nΣx^2)^2 (Σy^2 -nΣy^2)]- 其中，x为身高，y为体重，n为数据个数计算得出两组数据的关联性较强，说明身高和体重之间存在正相关关系。
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。
课程设计（实验）报告书题目统计学实验报告专业班级学生姓名学号指导教师时间：年月日实验1：数据整理一、项目名称：数据整理二、实验目的目的有二：（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，能以此方法独立完成作业。
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；已阅读本次实验引导，了解Excel中的相关计算。
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 46 35 4225 36 28 3629 45 46 3747 37 34 3738 37 30 4934 36 37 3930 45 44 4238 43 26 3243 33 38 3640 44 44 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：D11中输入原始数据。
2、再计算原始数据的最大值（在单元格B12中）与最小值（在单元格D12中）。
3、根据Sturges经验公式计算计算经验组距（在单元格B13中）和经验组数（在单元格D13中）。
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E2：F9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B20：B26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。
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。
其中Data-array：原始数据或其所在单元格区域（A2：D11）。
Bins-array：分组各组的上限值或其所在的单元格区域（F2：F9）。
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其它各项，结果如1-6所示。
图1-6 频数分布表中的其它计算8、做频数分布图（1）框选（A20：A27），按住CTRL加选（C20:C27），然后点击Excel的“插入”选项，选择柱形图。
（2）右键图表中的柱状图，设置数据系列格式，在弹出的“设置数据系列格式”中，将分类间距调整到0%（无间距）。
步骤（1）~（2）如图1-7所示。
图1-7 频数分布直方图五、实验结果分析：通过对连续40天的商品销售额的数据分组可以观察数据分布的特征，可以看出商品销售额主要集中在34~37万元之间，并为了统计分析的需求，可以观察出某一数值以下或某一数值以上的频数或频率之和，这时可以计算住累计频数或累计频数。
通过直方图，我们可以更形象和直观的显示分组数据频数分布的特征。
实验2：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Excel计算各种数字特征，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，理解数字特征中的统计计算问题；已阅读本次实验引导，了解Excel中的相关计算工具。
2、准备好一个或几个数字特征计算问题及相关数据。
3、以Excel文件形式提交实验报告。
四、实验内容和操作步骤：（一）问题与数据根据抽样调查，某月某高校50名大学生花费资料如下：（单位：元）500 650 790 650 550 780 1200 1780 300 780 530 660 320 280 260 800 800 770 800 1600 800 900 750 660 650 450 400 340 500 450 450 780 400 450 700 890 450 400 450 1650 300 500 400 3500 600 780 400 600 400 450使用Excel对上诉资料进行描述统计分析（集中趋势，离中趋势，说明数据的分布状态）（二）操作步骤：1、于A1：A50单元格区域中输入样本数据。
2、从“数据”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（如图2-1所示）图2-1 “数据分析”对话框3、单击“数据分析”对话框的“确定”按钮，弹出“描述统计”对话框。
4、确定对话框中各选项（如图2-2所示）。
图2-2 “描述统计”对话框5、单击“描述统计”对话框的“确定”按钮，结果如图2-3所示。
、图2-3 “描述统计”计算结果五、实验结果分析通过对某高校50名大学生花费的数据进行数据分析，可以得出对集中趋势而言，高校的大学生平均消费费用为x=645元，众数为M0=450元，中位数为M e =580元。
M<Me<x，说明数据存在极大值，数据是右偏分布。
对离散程度而言，方差=110339.796，标准差=332.174346，表示大部分数值和其平均值之间差异较大。
对分布的形态而言，偏度系数=1.836481817为正值，说明大学生花费费用的分布为右偏分布；峰度K=3.91236945>3,说明大学生花费费用的分布于正态分布相比略有突出，成尖峰分布。
实验3：抽样推测一、项目名称：抽样推测二、实验目的：学会使用Excel计算各种数字特征，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，理解抽样推断中的统计计算问题；已阅读本次实验引导，了解Excel中的相关计算工具。
2、准备好一个或几个抽样推断计算问题及相关数据。
3、以Excel文件形式提交实验报告。
四、实验内容和操作步骤：（一）问题与数据某事工商局抽样一家超市共计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？490 486 490 494 498 502 506 510 514 490 497 503 500516 490 489 495 498 502 490 499 502 514 501 496 489507 505 493 490 501 497 498 492 480 495 503 506 500480 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、于A1：A50单元格区域中输入样本数据。
2、绘制计算表。
3、在计算表中使用各种公式和函数计算。
图3-1 “描述统计”计算结果图3-1中D列表单元格由以下各公式计算：样本容量 COUNT（A2：A50）样本均值 AVERAGE（A2：A50）样本标准差 STDEV（A2：A50）抽样误差 D4/SQRT(D2)置信度 0.95自由度 D2-1t临界值 TINV（（1-D6），D7）误差范围 D8*D5估计下限 D3-D9估计上限 D3+D9五、实验结果分析抽样的这家超市共计50袋食盐中，平均重量为496.92克，在概率为95%的，落差误差为2.3631444，单袋食盐重量的估计区间为494.55686到499.28314。
总体方差未知的情况下，可以样本方差来代替总体方差，通过抽样推断进行参数估计，推断出总体特征。
实验4: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：学会使用Excel进行相关与回归分析，能以此方式独立完成相关作业。
三、实验要求：1、已学习教材相关内容，理解相关与回归分析中的统计计算问题；已阅读本次实验引导，了解Excel中的相关计算工具。
2、准备好一个相关与回归分析问题计算问题及相关数据。
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）实验内容及其操作步骤如下：（1）选择【数据】里面的【数据分析】。
（2）在分析工具里选择【回归】，然后单击【确定】。
（3）当对话框出现时：在【Y值输入区域】方框内键入数据区域（A2：A21）。
在【X值输入区域】方框内键入数据区域（B2：B21）。
在【置信度】选项中给出所需的数值（这里我们使用隐含值95%）。
在【输出区域】中选择输出区域（在这里我们选择新工作表组）。
在【残值】分析选项中选择所需的选项（在这里我们暂时未选）。
其结果如图所示：（4）单击【确定】后得到后面的结果，如下表所示：Excel输出的结果包括以下几个部分：第一部分是“回归统计”，这部分给出了回归分析中的一些常用统计量，包括相关系数（MultipleR）、判定系数R2（R Square）、修正后的R2（Adjusted R Square）、标准误差、观察值的个数等。
第二部分是“方差分析”，这部分给出的是回归分析的方差分析表，包括自由度（df）、回归平方和、残值平方和、总平方和（SS）、回归和残值的均方（MS）、检验统计量（F）、F检验的显著性水平（Signifcance F）。
“方差分析”部分的主要作用是对回归方程的线性关系进行显著性检验。
第三部分是参数估计的有关内容。
包括回归方程的截距（Intercept）、斜率（X Variable）、截距和斜率的标准误差、用于检验的回归系数的t统计量（t Stat）、P值（P-value）以及截距和斜率的置信区间（Lower95%和Upper95%）等。
“回归统计”中：（1） MultipleR=0.795：表示“出租率与每平方米月租金之间的线性相关系数为0.795”。
（2）R Square =0.632：表示“在出租率取值的变差中，有63.2%是由每平方米月租金所决定的”。
（3）标准误差=2.685：表示“根据每平方米月租金来估计出租率时，平均的估计误差为2.685元”。
“方差分析”中：（1）总平方和（SST）=回归平方和（SSR）+残差平方和（SSE）352.9588=223.14029+129.84520（2）回归和残值的均方（MS）MSR=SSR/1 =223.14029/1 =223.14029MSE=SSR/（n-2）=129.84520/（20-2）=7.2136（3）检验统计量（F）F= MSR/ MSE=223.14029/7.2136=30.93318（4）F检验的显著性水平（Signifcance F）F=2.79889E-05<a=0.05 “说明出租率与每平方米月租金之间存在显著的线性关系”。
