下载文档原格式
实习中的数据处理与统计分析一、引言在本次实习中，我主要负责数据处理与统计分析工作。
通过对各类数据的收集、整理和分析，我深入了解了数据处理与统计分析的重要性，并积累了一定的实践经验。
本文将对我在实习中的工作进行总结。
二、数据收集与整理在数据处理与统计分析的过程中，数据的质量和准确性是保证研究结论有效性的关键。
我首先学习并掌握了常见的数据收集方法，包括问卷调查、实地观察以及公开数据的获取。
通过学习调查设计和问卷编写的技巧，我能够根据研究需求制定合适的问卷，并通过实地调查获得样本数据。
同时，我还学习了数据清洗的方法，通过剔除异常值、去除重复数据等手段，提高了数据的可信度和可用性。
三、数据预处理与分析在数据处理与统计分析的过程中，数据预处理是至关重要的一步。
通过对数据进行清洗、标准化和归一化等处理，可以排除背景噪声和数据偏差，确保后续分析的准确性。
在实习期间，我学习并应用了常见的数据预处理方法，例如缺失值处理、异常值处理、数据平滑和数据变换等。
这些方法使得我能够更加准确地分析数据，发现数据中潜在的规律和趋势。
四、统计分析方法的应用在数据预处理完成后，我运用了统计分析方法对数据进行了进一步的探索和挖掘。
根据研究目标和数据类型的不同，我灵活运用了常见的统计分析方法，包括描述性统计分析、频率分析、相关分析、回归分析以及聚类分析等。
通过这些统计方法，我能够对数据的特征进行全面的分析，揭示数据之间的内在联系和规律，帮助研究者做出合理的决策。
五、数据可视化与报告撰写为了更好地向管理层和决策者传达分析结果，我学习并掌握了数据可视化的技巧。
通过使用数据可视化工具和技术，如数据图表、统计图表和地理信息系统等，我将复杂的数据转化为直观、易懂的可视化报告。
这不仅使分析结果更具影响力，也提高了决策者的理解度和参与度。
除此之外，我还学习了撰写技术报告的规范和要点，通过报告的撰写，我能够将分析结果清晰、准确地传达给相关人员。
六、实践心得与展望通过这次实习，我不仅掌握了数据处理与统计分析的基本方法和技巧，还提升了自己的沟通和团队合作能力。
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。
实验一常用计算方法及描述统计量分析1.引言描述统计量是统计学中常用的数据分析方法。
通过统计样本数据的各种特征指标，可以对总体数据的一些性质进行分析和描述。
本实验主要介绍几种常用的计算方法及描述统计量分析。
2.均值均值是描述数据集中趋势的一个重要统计量。
一组数据的均值可以通过将所有观察值相加，然后除以观察值的总数来计算。
均值可以用来描述一个数据集的集中趋势，通常用符号μ来表示。
3.中位数中位数是将一组有序数据划分为较小和较大两部分的值，位于中间位置的值。
对于一个有序的数据集，中位数就是位于中间位置的数值。
如果数据集的观察值个数是奇数，则中位数是排在中间的值；如果数据集的观察值个数是偶数，中位数是排在中间两个值的平均值。
4.众数众数是数据集中出现频率最高的数值。
一个数据集可以有一个或多个众数。
众数可以用来描述数据集中出现频率最高的数值，通常用符号Mo 表示。
5.极差极差是描述数据集分散程度的一个统计量。
它是数据集中最大值与最小值的差别。
极差可以用来描述数据集的波动性，如果极差较大，说明数据分散程度较大。
6.方差方差是描述数据集分散程度的一个统计量。
方差是数据与其均值之间差异的平均平方值。
方差可以用来描述数据集的波动性，如果方差较大，说明数据分散程度较大。
7.标准差标准差是描述数据集分散程度的一个统计量。
标准差是方差的平方根，用符号σ来表示。
标准差可以用来描述数据集的波动性，如果标准差较大，说明数据分散程度较大。
8.相关系数相关系数是描述两个变量之间关系强度的一个统计量。
相关系数的取值范围在-1到1之间，当相关系数为正时，表示两个变量正相关，当相关系数为负时，表示两个变量负相关。
相关系数可以用来描述两个变量之间的关联程度。
9.回归分析回归分析是一种描述和预测变量之间关系的方法。
回归分析可以用来研究因变量与自变量之间的关系，并通过建立回归方程对因变量进行预测和解释。
10.结论通过实验一的学习，我们了解了常用的计算方法及描述统计量分析。
实验数据的处理和分析方法在科学研究中，实验数据的处理和分析是非常重要的一步。
通过合理的数据处理和分析方法，我们可以从海量数据中提取有用的信息，得出科学结论，并为后续的研究工作提供指导。
本文将介绍一些常用的实验数据处理和分析方法。
一、数据的预处理数据的预处理是数据分析的第一步，主要包括数据清洗、数据采样和数据归一化等过程。
1. 数据清洗数据清洗是指对数据中存在的错误、异常值和缺失值进行处理。
在清洗数据时，我们需要识别和删除不合理或错误的数据，修复异常值，并使用插补方法处理缺失值。
2. 数据采样数据采样是从大量数据集中选择一小部分样本进行分析和处理的过程。
常用的数据采样方法包括随机抽样、等距抽样和分层抽样等。
3. 数据归一化数据归一化是将不同量纲的数据统一到相同的尺度上，以便进行比较和分析。
常用的数据归一化方法包括最小-最大归一化和标准化等。
二、数据的描述和统计分析在对实验数据进行分析之前，我们需要对数据进行描述和统计，以了解数据的分布情况和特征。
1. 描述统计分析描述统计分析是通过一些统计指标对数据的基本特征进行描述，如平均数、中位数、方差和标准差等。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
2. 统计图表分析统计图表分析是通过绘制直方图、饼图、散点图等图表，可视化地展示数据分布和变化趋势。
通过观察统计图表，我们可以更直观地理解数据之间的关系和规律。
三、数据的相关性和回归分析数据的相关性和回归分析能够帮助我们了解变量之间的关系，在一定程度上预测和解释变量的变化。
1. 相关性分析相关性分析是研究变量之间相关程度的一种方法。
通过计算相关系数，如皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数，我们可以判断变量之间的线性关系和相关强度。
2. 回归分析回归分析是一种建立变量之间函数关系的方法。
通过回归模型，我们可以根据自变量的变化预测因变量的变化。
常用的回归分析方法包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
实验数据统计分析方法在科学研究、工业生产、社会调查等众多领域中，实验数据的统计分析是得出有价值结论、做出科学决策的关键步骤。
它能够帮助我们从大量看似杂乱无章的数据中发现规律、揭示关系、评估效果，从而为进一步的研究和实践提供有力的支持。
接下来，让我们一起深入探讨一下常见的实验数据统计分析方法。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行概括和描述，让我们对数据有一个初步的了解。
这就好像是给数据画一幅“肖像”，让我们能一眼看出数据的大致模样。
1、均值均值就是所有数据的平均值。
计算方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。
均值能够反映数据的集中趋势，但它容易受到极端值的影响。
比如说，有一组数据：10、20、30、40、500。
这组数据的均值是（10 ＋ 20 ＋ 30 ＋ 40 ＋ 500）÷ 5 ＝ 120。
可以看到，由于 500 这个极端大的值，使得均值被拉高了很多。
2、中位数中位数是将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列后，位于中间位置的数值。
如果数据个数是奇数，中位数就是中间那个数；如果数据个数是偶数，中位数就是中间两个数的平均值。
对于上面那组数据，排列后为10、20、30、40、500，中位数是30。
与均值相比，中位数不容易受到极端值的影响，更能反映数据的中间水平。
3、众数众数是数据中出现次数最多的数值。
比如，一组数据：1、2、2、3、3、3、4、4、4、4，众数就是 4。
众数可以帮助我们了解数据的最常见取值。
4、极差极差是数据中的最大值减去最小值，反映了数据的离散程度。
5、方差和标准差方差和标准差则更精确地衡量了数据的离散程度。
方差是每个数据与均值之差的平方的平均值，标准差是方差的平方根。
二、推断性统计分析推断性统计分析则是基于样本数据对总体的特征进行推断和估计。
1、假设检验假设检验是先提出一个关于总体参数的假设，然后通过样本数据来判断这个假设是否成立。
比如说，我们想知道一种新药物是否能显著提高患者的治愈率。
科学研究：实验数据处理与统计分析方法引言科学研究中，实验数据处理与统计分析是非常重要的环节。
通过对数据进行处理和分析，我们可以从中提取有用的信息、发现潜在的规律，并进行科学推断和决策。
本文将介绍一些常用的实验数据处理与统计分析方法。
1. 数据收集与整理在科学实验中，首先需要收集和整理相关数据，确保数据准确性和可靠性。
具体步骤包括： - 确定实验目的和假设 - 设计实验方案及变量 - 采集样本或观测数据 - 对数据进行标准化和清洗2. 描述性统计分析描述性统计是对收集到的原始数据进行总结和描述。
常见的描述性统计指标包括： - 中心趋势：平均值、中位数、众数等 - 散布程度：标准差、方差、极差等 - 分布形态：偏态、峰态等3. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析帮助我们了解数据之间的关系和趋势，揭示隐藏在数据背后的模式。
常用技术和图表包括： - 直方图和箱线图 - 散点图和折线图 - 相关性分析4. 假设检验与推断统计学假设检验是一种重要的统计方法，用于验证科学假设并进行决策。
常见的假设检验方法包括： - t检验：用于比较两组样本均值是否有显著差异 - 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异 - 卡方检验：用于比较观察频数与期望频数之间的差异5. 回归分析与预测建模回归分析可用于研究变量之间的关系，并进行预测。
常见的回归分析技术包括：- 简单线性回归：研究一个自变量对一个因变量的影响 - 多元线性回归：研究多个自变量对一个因变量的联合影响 - 逻辑回归：用于二分类问题结论实验数据处理与统计分析是科学研究不可或缺的一部分。
通过准确、全面地处理和分析数据，我们可以更好地理解现象、发现规律，并做出科学决策。
在实践中，选择合适的方法和技术非常重要，确保分析结果可靠且具有实际意义。
统计学原理实验报告（一）代码5：成绩59-50分组频率100-901089-801579-701169-60459-502其他0（2）绘制直方图3.（1）指出表中的数据属于什么类型？品质数据类型（2）用Excel制作一张频数分布表；分组频率A 14B 21C 32D 18E 15其他0(3) 绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
4.试绘制雷达图。
5.试绘制环形图，比较不同地区农村居民收入构成情况6.绘制第一、二、三产业国内生产总值的折线图比较三大产业发展趋势，并做简要分析说明。
①第一产业呈现上升趋势，但与第二第三产业相比，增速缓慢。
②第二产业第三产业呈快速增长趋势7.用数据透视表生成频数分布表，观察饮料类型和消费者性别的分布状况。
计数项:饮料类型顾客性别饮料类型男女总计果汁 1 5 6矿泉水 6 4 10绿茶7 4 11其他 2 6 8碳酸饮料 6 9 15总计22 28 508.(1) 集中趋势的测度值：众数、中位数、均值(2)测度离中趋势：方差、标准差、极差(3)峰态与偏态的测度：峰态系数和偏态系数列1平均122.7667标准误差1.796346中位数122.5众数123标准差9.838991方差96.80575峰度-0.37838偏度0.294045区域39最小值106最大值145求和3683观测数30最大(1)145置信度(95.03.67394。
数据的统计和分析数据在现代社会中扮演着举足轻重的角色。
它们不仅反映了现实世界的情况，还为决策和策划提供了有力的依据。
在这篇文章中，我们将探讨数据的统计和分析方法，以及如何利用这些方法获取有关特定问题的见解。
一、数据采集与整理数据的统计和分析首先需要获得相关的数据。
数据采集可以通过不同途径进行，例如实地调研、问卷调查、实验观测等。
采集到的数据可能是定量数据（如身高、体重等可以用数值表示的数据）或定性数据（如喜好、态度等难以用数值表示的数据）。
完成数据采集后，我们需要对数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。
二、描述性统计描述性统计是对数据进行基本的整理和分析，以了解数据的基本性质。
它通常涉及到以下几个方面：1.中心趋势的度量：通过计算众数、中位数和平均数等指标，可以了解数据的集中程度和典型值。
例如，在收集到一组学生成绩后，可以计算平均成绩，以了解整体的学业水平。
2.离散程度的度量：通过计算极差、方差和标准差等指标，可以衡量数据的分散程度。
离散程度越大，代表数据的分布越分散。
例如，在分析销售额的数据时，可以计算标准差来评估销售额的波动性。
3.数据分布的图形展示：利用直方图、箱线图等图形工具，可以直观地展示数据的分布情况。
图形展示有助于我们更好地理解数据的模式和特征。
三、推断统计推断统计是在对样本数据进行分析的基础上，对总体特征作出估计和推断。
它可以通过统计假设检验和置信区间等方法来帮助我们得出结论。
1.统计假设检验：通过对样本数据进行分析，然后与一个特定的假设相比较，来判断该假设是否成立。
这个假设可以是“两组样本的平均值是否相等”或“观察到的数据模型是否符合某种理论模型”等问题。
统计假设检验能够帮助我们进行科学的推断和判断。
2.置信区间估计：在样本数据的基础上，利用统计方法计算出一个置信区间，以表明对总体特征的估计范围。
例如，在抽样调查中，我们可以利用置信区间估计来推断某个总体特征的范围。
四、因果关系的建立数据的统计和分析也可以帮助我们建立因果关系的模型。
实验数据处理方法统计学方法实验数据处理方法是指对实验中所获得的数据进行统计和分析的方法。
统计学方法是处理实验数据的基本方法之一，它可以帮助我们从数据中获取有意义的信息，并进行科学的推断和决策。
下面将具体介绍一些常用的实验数据处理方法统计学方法。
1.描述统计分析：描述统计分析是对收集到的实验数据进行总结和描述的方法。
它可以通过计算数据的中心趋势（如平均值、中位数和众数）、离散程度（如标准差、方差和极差）以及数据的分布情况（如频数分布、百分位数等）等来揭示数据的一般特征。
描述统计分析能够为后续的数据处理和推断提供基础。
2.参数统计推断：参数统计推断是根据样本数据对总体特征进行推断的方法。
它基于样本数据对总体参数（如总体均值、总体方差等）进行估计，并使用概率分布等方法进行推断。
参数统计推断涉及到估计（如点估计和区间估计）和假设检验（如t检验、方差分析、卡方分析等）等技术。
通过参数统计推断，可以从样本数据中得出对总体的推断结论，并进行科学的决策。
3.非参数统计推断：非参数统计推断是一种不依赖于总体参数分布形式的方法。
与参数统计推断不同，非参数统计推断通常使用样本自身的顺序、秩次或其他非参数概念进行统计推断。
常见的非参数统计推断方法包括秩次检验（如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等）、Kruskal-Wallis检验、Friedman检验和符号检验等。
这些方法在样本数据的分布特征未知或不符合正态分布时具有很高的鲁棒性。
4.方差分析：方差分析是比较多个总体均值差异的统计方法。
在实验数据处理中，方差分析常用于分析影响因素对实验结果的影响程度。
方差分析可以分为单因素方差分析和多因素方差分析两种。
在实验中，通过方差分析可以判断不同因素对实验结果是否存在显著影响，以及不同处理组之间的差异是否具有统计学意义。
5.相关分析：相关分析是研究两个或多个变量之间相互关系的统计方法。
在实验数据处理中，常用的相关分析方法有Pearson相关分析和Spearman秩相关分析。
实验报告中结果的统计分析方法引言：实验是科学研究中重要的手段，它能帮助我们验证假设、得出结论、揭示规律。
而实验报告是对实验过程和结果的记录和总结，其中结果的统计分析就显得尤为重要。
统计分析能够帮助我们理解实验结果的可靠性、推断总体特征、发现变量之间的关系以及评估假设。
本文将介绍实验报告中常用的统计分析方法。
一、描述性统计分析1.1 平均数平均数是最常用的统计指标之一，它可以反映总体或样本中所有观测值的集中趋势。
在实验报告中，可以计算平均数以描述实验结果的集中程度。
1.2 标准差标准差是另一个用以描述数据分布的重要统计指标，它可以测量观测值相对于平均值的离散程度。
通过计算标准差，我们可以知道实验结果的变异性。
二、统计推断性分析2.1 参数检验参数检验是通过比较样本数据与总体参数之间的差异，从而得出关于总体参数的推断。
其中 t检验和z检验是最常用的参数检验方法，它们可以用于判断样本均值是否与总体均值存在显著性差异。
2.2 非参数检验与参数检验不同，非参数检验方法不依赖于总体参数的分布情况，而是通过对数据的排序、秩次或次序进行统计分析。
在实验报告中，非参数检验方法如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等可用于推断两组样本均值的差异。
三、方差分析方差分析是一种用于比较多个总体均值是否存在显著性差异的统计方法。
实验报告中，方差分析可以用于比较多个实验组之间的平均差异，并推断是否存在显著性差异。
四、回归分析回归分析是用于研究自变量与因变量之间关系的统计方法。
在实验报告中，回归分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并进行预测和解释。
五、相关分析相关分析是用于研究变量之间相互关系的统计方法。
实验报告中，相关分析可以帮助我们了解实验结果中变量之间的相关性，并推断是否存在一定的因果关系。
六、时间序列分析时间序列分析是研究时间上数据变化规律的统计方法。
在实验报告中，时间序列分析可用于研究实验结果的趋势、周期性和季节性等特征。
综合实验一数据的统计描述和分析综合实验一数据的统计描述和分析一、实验目的1(掌握数据的统计描述、参数估计、假设检验和回归分析的基本概念与原理，及用MINITAB实现的方法;2(练习综合运用数理统计知识解决一些实际问题。
二、实验内容从某个寄宿制中学高三学生中随机抽取32名男生的身高、体重和体育课的成绩如下表身高体重成绩身高体重成绩身高体重成绩167 50 85 172 61 83 169 50 80179 63 93 170 58 84 166 66 74168 54 78 177 67 79 163 66 91187 79 91 172 62 87 175 69 86173 62 68 166 53 81 173 64 83176 70 86 174 62 83 169 59 81170 57 81 141 63 63 167 56 83170 57 76 169 56 76 163 51 66162 53 71 167 64 85 158 44 70177 67 67 169 64 71 175 69 69179 68 75 167 53 79(1) 给出这些数据的直观的图形描述.(2) 根据这些数据对全校的学生的平均身高和体重做出估计. (3) 若普通中学的同龄男生的平均身高为168.3cm，平均体重为56.2kg，你能否认为该中学学生的身高、体重与普通中学相比有显著性区别。
(,,0.05) (4) 身高和体重对体育成绩有何影响?三、实验思路分析:1(首先要对这些数据进行直观的图形描述，用MINITAB来进行统计描述，可以以身高，体重，成绩为三个变量，分别做三个频率直方图，按照基本实验的做法，先将数据分组，然后计算好各自的频数，频率，最后用软件画图; 2(根据数据来对平均身高和体重做估计，涉及到参数估计，由于样本空间的方差未知，即正态总体方差未知，对均值的区间估计，用1-Sample T来进行; 3.由提示可知这两个正态总体(身高,体重)的均值，可是方差未知，这里是对两个正态分布的参数分别进行比较，即分别对两个正态总体所进行的单边假设检验，由于选取的统计量为T统计量,故运用的是t检验法，其中用到的是1-Sample T来进行;4.(1)由于身高和体重是两个变量因素，因此这里是对双因素试验的方差分析.又由于这两个因素对试验指标起作用,且各因素不同水平的搭配也对试验指标起作用,因此这里是对有交互作用的双因素试验的方差分析,可仿照例题，运用Stat>ANOVA>Balanced ANOVA来试验。
(2)也可以用回归分析的方法来试验，参照例题，用Stat>Regression>Regression。
四、实验步骤:(1)绘图:1.编写MINITAB程序首先是对身高的图形描述，编写如下:MTB > set c1DATA>输入身高的原始数据DATA> end因为身高数据中最高身高为187，最低身高为141，故可以分为5组。
MTB > code (140:149.9)145 (150:159.9)155 (160:169.9)165 (170:179.9)175 (180:189.9)185 c1 c2MTB > tally c2;SUBC> all.结果显示:Tally for Discrete Variables: C2C2 Count CumCnt Percent CumPct 145 1 1 3.13 3.13 155 1 2 3.13 6.25 165 14 16 43.75 50.00 175 15 31 46.88 96.88 185 1 32 3.13 100.00 N= 32接着选择命令Graph中的Histogram，选择其中的simple式样，在Graph栏中键入C1，点击OK,有图:Histogram of C11086Frequency420140150160170180C1其中C1 C2 的表格分布为C1 167 179 168 187 173 176 170 170 C2 165 175 165 185 175 175 175 175 C1 162 177 179 172 170 177 172 166 C2 165 175 175 175 175 175 175165 C1 174 141 169 167 169 167 169 166 C2 175 145 165 165 165 165 165 165 C1 163 175 173 169 167 163 158 175 C2 165 175 175 165 165 165 155 175再重复一次以上步骤，在Graph栏中键入C2，有图:Histogram of C2161412108Frequency6420150160170180C22.按照以上步骤，依次给体重，成绩两因素的数据作图形描述; 对体重的图形描述:MTB > set c3DATA>输入数据DATA> endMTB > code (40:44.9)42.5 (45:49.9)47.5 (50:54.9)52.5 (55:59.9)57.5 (60:64.9)62.5 (65:69.9)67.5 (70:74.9)72.5 (75:79.9)77.5 c3 c4MTB > tally c4;SUBC> all.结果显示:Tally for Discrete Variables: C4C4 Count CumCnt Percent CumPct 42.5 1 1 3.13 3.13 52.5 7 8 21.88 25.00 57.5 6 14 18.75 43.75 62.5 9 23 28.13 71.88 67.5 7 30 21.88 93.75 72.5 1 31 3.13 96.88 77.5 1 32 3.13 100.00N= 32接着选择命令Graph中的Histogram，选择其中的simple式样，在Graph栏中键入C3,C4，点击OK,有图:Histogram of C3987654Frequency32104550556065707580C3Histogram of C4987654Frequency32104550556065707580C43(对成绩的描述:MTB > set c5DATA>输入数据DATA> endMTB > code (60:64.9)62.5 (65:69.9)67.5 (70:74.9)72.5 (75:79.9)77.5 (80:84.9)82.5 (85:89.9)87.5 (90:94.9)92.5 c5 c6MTB > tally c6;SUBC> all.Tally for Discrete Variables: C6C6 Count CumCnt Percent CumPct 62.5 1 1 3.13 3.13 67.5 4 5 12.50 15.63 72.5 4 9 12.50 28.13 77.5 6 15 18.75 46.88 82.5 9 24 28.13 75.00 87.5 5 29 15.63 90.63 92.5 3 32 9.38 100.00N= 32接着选择命令Graph中的Histogram，选择其中的simple式样，在Graph栏中键入C5,C6，点击OK,有图:Histogram of C576543Frequency2106468727680848892C5Histogram of C6987654Frequency32106468727680848892C6 (2)对全校学生进行平均身高和体重的区间估计: 1.对平均身高的估计:先输入原始数据，并把数据列命名为C1; 选择Stat> Basic Statistics> 1-sample t;在Variables栏中,键入C1; Click ok结果显示:One-Sample T: C1 Variable N Mean StDev SE Mean 95% CIC1 32 169.688 7.822 1.383 (166.867, 172.508)2.对体重的估计:同理可求体重的区间范围,以同样的步骤得结果显示:One-Sample T: C1Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI C1 32 60.5313 7.4096 1.3098 (57.8598, 63.2027)(3)已知平均身高为168.3CM,平均体重为56.2KG,分别运用1-Sample T来进行单边检验;程序如下:1. 先输入身高的原始数据,并把数据列命名为C1;2. 选择Stat> Basic Statistics> 1-sample t;3. 在Variables栏中,键入C1;4. 在Test mean 栏中键入168.3;5. 单击Options,在Confidence level栏中,键入95.0,在Alternative栏中选greater than ;6. Click ok结果显示:Test of mu = 168.3 vs > 168.395%Lower Variable N Mean StDev SE Mean Bound T P C1 32 169.688 7.822 1.383 167.343 1.00 0.162对体重的单边检验:7. 先输入体重的原始数据,并把数据列命名为C2;8. 选择Stat> Basic Statistics> 1-sample t; 9. 在Variables栏中,键入C2;10.在Test mean 栏中键入56.2;11. 单击Options,在Confidence level栏中,键入95.0,在Alternative栏中选greater than ;12.Click okTest of mu = 56.2 vs > 56.295%Lower Variable N Mean StDev SE Mean Bound T P C2 32 60.5313 7.4096 1.3098 58.3104 3.31 0.001(4) 身高和体重对体育成绩的影响:1(先用双因素试验的方差分析来进行实验:步骤如下:2.用回归分析的方法来实验:步骤如下:输入原始数据;(C1——身高，C2——体重，C3——成绩)选择Stat>Regression> Regression; 在Response栏中，键入C3;在Predictors栏中，键入C1 C2;点击,,结果显示:Regression Analysis: C3 versus C1, C2 The regression equation is C3 = 0.6 + 0.465 C1 - 0.010 C2Predictor Coef SE Coef T P Constant 0.63 28.35 0.02 0.982 C1 0.4648 0.1945 2.39 0.024 C2 -0.0100 0.2053 -0.05 0.961 S = 7.13824 R-Sq = 21.3% R-Sq(adj) = 15.9% Analysis of VarianceSource DF SS MS F P Regression 2 401.04 200.52 3.94 0.031 Residual Error 29 1477.68 50.95 Total 31 1878.72Source DF Seq SSC1 1 400.92C2 1 0.12五.实验结果分析:1.绘出的直方图如上;2.根据数据对全校的学生的身高和体重的估计为:全校的学生的平均身高的区间估计是 (166.867, 172.508) 而平均体重区间估计是(57.8598, 63.2027);3.通过实验检验得,该中学学生的身高和体重与普通中学相比,对于身高,其P=0.162>a=0.05,故接受原假设,可认为该中学学生的身高与普通中学相比没有显著性区别;而对于体重,其P= 0.001<0.05,拒绝原假设,故可认为该中学学生的体重与普通中学相比有显著性区别;4.以C1为身高，C2为体重，C3为成绩得，实验所得的回归方程为C3 = 0.6 + 0.465 C1 - 0.010 C2，由于,,,.,,,大于,.,,，由回归方程统计检验知线性方程很大程度上无效(完成者:杨栋陈洪璋冼玉钧专业、班级:2007生物科学二班学号:200730710201，200730710226 200730710227。
