(完整word版)概率统计实验报告

数学实验: 概率统计F实验一,实验目的: 运用数学软件解决概率统计问题二,实验工具: WPS软件, SPSSS软件三,实验要求:1、写出相应软件命令及具体操作截图。

2、给出结果的截图并给出相应统计结论。

3、以实验报告的形式上交，实验报告的格式自己设计。

1、已知某地某品种10头成年母水牛的体高（cm）为：137，133，130，128，127，119，136，132，128，130。

求出均值、标准差、极差、中位数、变异系数及95%置信区间。

（30分）2、某食品企业厂生产瓶装矿泉水，其自动装罐机在正常工作状态时每罐净容量（单位为ml）具正态分布，且均值为500。

某日随机抽查了10瓶水，得结果如下：505，512，497，493，508，515，502，495，490，510，问罐装机该日工作是否正常？（30分）3、分别测定了10只大耳白家兔、11只青紫蓝家兔在停食18小时后正常血糖值如下表，已知其服从正态分布，问该两个品种家兔的正常血糖值是否有显著差异？（单位：kg）（40分）大耳白57 120 101 137 119 117 104 73 53 68青紫蓝89 36 82 50 39 32 57 82 96 31 88 四,实验内容:1、已知某地某品种10头成年母水牛的体高（cm）为：137，133，130，128，127，119，136，132，128，130。

求出均值、标准差、极差、中位数、变异系数及95%置信区间。

使用软件: WPS软件(1)数据输入:(2)计算均值: =AVERAGE(A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10,A11)放入C2(3)计算标准差:=STDEV(A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10,A11)放入D2(4)计算极差:=MAX(A2:A11)-MIN(A2:A11)放入E2(5)计算中位数:=MEDIAN(A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10,A11) F2(6)计算变异系数:=D2/C2 G2(7)自由度: 9 H2(8)自信度：0.95 J2(9)计算t分布双侧分位数：=TINV(0.05,9) I2(10)抽样平均误差：=D2/SQRT(10) K2(11)允许误差：=I2*K2 L2(12)自信下限：=C2-L2 H5(13)自信上限：=C2+L2 I5实验结果：2、某食品企业厂生产瓶装矿泉水，其自动装罐机在正常工作状态时每罐净容量（单位为ml）具正态分布，且均值为500。

对实验的自我评价： 对 EViews 软件的操作有了基本的认识和了解。
指导教师评语：
学生实验成绩评定： 指导教师签名：
日期：
年月日
XF GDP
XF
GDP
10652041.88896875 20193310.09025804
20193310.09025804 38321504.13712385
（4）Correlogram (1)（组内第 1 序列相关函数）：略 （5）Cross Correlation (2)（组内第 1 和第 2 序列互相关函数）：略
XF^2、1/XF、时间变量 T 等序列。 生成方法：采用命令方式生成，可在命令窗口中依次键入以下命令即可： GENR LOGXF=LOG(XF) GENR LOGGDP=LOG(GDP) GENR XF1=XF^2 GENR XF2=1/XF GENR T=@TREND(77) 所得的名以此为“LOGXF” 、“LOGGDP” 、“XF1” 、“XF2” 、“T”的序列即为
8,000 4,000
0 1980
1985
GDP
1990
1995
2000
2005
（2）多线图 Multiple Graphs（同一窗口中显示多幅图，一个序列一幅图） 将 xf 和 gdp 以组的形式打开，view/Graphs/Line（Multiple Graphs）即可打开
多线图。 （请尝试操作，由于结果与单个的线图类似，结果可以不附出）
函数形式提供参考。 *菜单方式：将 xf 和 gdp 以组的形式打开，view/Graph/Scatter 即可打开 xf 与 gdp 的散点图。 *命令方式：在命令窗口键入“SCAT XF GDP”即可（以放在前面的变量作横轴）

概率统计开题报告一、研究背景与意义概率统计是数学的一个分支，研究随机事件的发生规律和统计数据的分析方法。

在现代社会中，概率统计在各个领域都有广泛应用，如金融、生物、医疗等。

在金融领域，概率统计用于风险评估和投资组合优化；在生物领域，概率统计用于基因分析和疾病预测；在医疗领域，概率统计用于医学影像分析和药物疗效评估。

因此，掌握概率统计的基本理论和方法对于解决实际问题具有重要意义。

本文的研究将围绕概率统计在金融领域的应用展开。

具体而言，我们将研究风险评估模型和投资组合优化模型。

风险评估模型可以帮助投资者评估投资产品的风险水平，并据此制定相应的投资策略。

投资组合优化模型可以帮助投资者根据自身的偏好和风险承受能力，选择最优的投资组合，实现收益最大化和风险最小化的目标。

二、研究内容和方法2.1 风险评估模型风险评估模型是概率统计在金融领域的重要应用之一。

该模型基于历史数据和概率统计方法，通过计算和分析不同投资产品的风险指标，帮助投资者评估风险水平。

在本研究中，我们将使用收益率的历史数据和方差-协方差矩阵作为基本数据，建立风险评估模型。

具体的研究内容包括以下几个方面：•收集和整理不同投资产品的历史收益数据；•根据收益数据计算每个投资产品的均值、标准差和协方差矩阵；•基于均值和方差等指标，计算每个投资产品的风险指标，如夏普比率、最大回撤等；•分析不同投资产品的风险指标，评估其风险水平；•比较不同投资产品的风险指标，找出风险最小的投资产品。

2.2 投资组合优化模型投资组合优化模型是概率统计在金融领域的另一个重要应用。

该模型基于投资组合的理论和概率统计方法，帮助投资者选择最优的投资组合，实现收益最大化和风险最小化的目标。

在本研究中，我们将使用相关系数和投资产品的预期收益率作为基本数据，建立投资组合优化模型。

具体的研究内容包括以下几个方面：•收集和整理不同投资产品的预期收益率数据；•根据预期收益率数据计算每个投资产品之间的相关系数；•基于相关系数和预期收益率，建立投资组合优化模型；•利用概率统计方法和优化算法，找到最优的投资组合；•分析最优投资组合的特点和优势。

《概率统计》实验报告实验人员：系（班）:矿业工程系机械设计制造及其自动化1404班 学号:20141804408 姓名:李君阳 实验地点：电教楼四层三号机房实验名称：《概率统计》实验时间：2016.5.10，2016.5.17 16：30——18：30.实验目的：1.加强学生的动手能力，让学生掌握对MATLAB 软件的应用。

2.为以后的数学计算节省时间，提高精确度，准确度，合理的利用科学技术。

实验内容：（给出实验程序与运行结果）一、古典概型2、在50个产品中有18个一级品，32个二级品，从中任意抽取30个，求其中恰有20个二级品的概率.解：p=C 3220C 1810c 5030=0.2096>> p=nchoosek(32,20)*nchoosek(18,10)/nchoosek(50,30)p =0.2096二、计算概率1、某人进行射击，设每次射击的命中率为0.02，独立射击200次，试求至少击中两次的概率.2、一铸件的砂眼（缺陷）数服从参数为0.5的泊松分布，求此铸件上至多有1个砂眼的概率和至少有2个砂眼的概率. 解：1.p=1-c 2000∗0.98400-c 2001*0.98199*0.02=0.1458>> p=binopdf(2,200,0.02)p =0.1458 2.P(ζ=0)= 5.00*!05.0-e P(ζ=1)= 5.01*!15.0-e P(ζ1)=0.9098P(ζ)=0.09024、设随机变量()23,2X N ，求()25P X <<；()2P X >解：P(2<X<5)=F(5)-F(2)= )5(1,0σa F -=)235(1,0-F -)232(1,0-F = -=0.08413-(1-0.6915)=0.5328P(｜X ｜>2)=P(X<-2)+P(X>2)=P(X<-2)+1-P(X<2)=0.6977normcdf(5,3,2)-normcdf(2,3,2) ≤2≥吕梁学院《概率统计》实验报告ans =0.5328>> normcdf(-2,3,2)-normcdf(2,3,2)+1ans =0.6977三、作图1、画出N(2,9)，N(4,9)，N(6,9)的图像进行比较；（图1）画出N(0,1)，N(0,4)，N(0,9)的图像进行比较.解：y1=normpdf(x,2,3);y2=normpdf(x,4,3);y3=normpdf(x,6,3);plot(x,y1,x,y2,x,y3)>> x=-40:0.01:40;y1=normpdf(x,0,1);y2=normpdf(x,0,2);y3=normpdf(x,0,3);plot(x,y1,x,y2,x,y3)（图2）四、常见统计量的计算1、根据调查，某集团公司的中层管理人员的年薪（单位：万元）数据如下：42 41 39.2 37.6 40.2 40 41 41.4 36.1 43.140.3 39.3 38.4 36.5 38.1 38.5 39.1 40.6 38.3 39.7求其公司中层管理人员年薪的样本均值、样本方差、样本标准差，绘制直方图。

中科大数据挖掘实验报告姓名樊涛声班级软设一班学号SA15226248实验一K邻近算法实验一实验内容使用k近邻算法改进约会网站的配对效果。

海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象，约会网站会推荐不同的人选。

她将曾经交往过的的人总结为三种类型：（1）不喜欢的人（2）魅力一般的人（3）极具魅力的人尽管发现了这些规律，但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类。

使用KNN算法，更好的帮助她将匹配对象划分到确切的分类中。

二实验要求（1）独立完成kNN实验，基本实现可预测的效果（2）实验报告（3）开放性：可以自己增加数据或修改算法，实现更好的分类效果三实验步骤（1）数据源说明实验给出的数据源为datingTestSet.txt，共有4列，每一列的属性分别为：①percentage of time spenting playing vedio games；②frequent flied miles earned per year；③liters of ice cream consumed per year；④your attitude towars this people。

通过分析数据源中的数据，得到规律，从而判断一个人的前三项属性来得出划分海伦对他的态度。

（2）KNN算法原理对未知属性的某数据集中的每个点一次执行以下操作①计算已知类别数据集中的每一个点和当前点的距离②按照距离递增依次排序③选取与当前点距离最小的k个点④确定k个点所在类别的出现频率⑤返回k个点出现频率最高的点作为当前点的分类（3）KNN算法实现①利用python实现构造分类器首先计算欧式距离然后选取距离最小的K个点代码如下：def classify(inMat,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]#KNN的算法核心就是欧式距离的计算，一下三行是计算待分类的点和训练集中的任一点的欧式距离diffMat=tile(inMat,(dataSetSize,1))-dataSetsqDiffMat=diffMat**2distance=sqDiffMat.sum(axis=1)**0.5#接下来是一些统计工作sortedDistIndicies=distance.argsort()classCount={}for i in range(k):labelName=labels[sortedDistIndicies[i]]classCount[labelName]=classCount.get(labelName,0)+1;sortedClassCount=sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True) return sortedClassCount[0][0]②解析数据输入文件名，将文件中的数据转化为样本矩阵，方便处理代码如下：def file2Mat(testFileName,parammterNumber):fr=open(testFileName)lines=fr.readlines()lineNums=len(lines)resultMat=zeros((lineNums,parammterNumber))classLabelVector=[]for i in range(lineNums):line=lines[i].strip()itemMat=line.split('\t')resultMat[i,:]=itemMat[0:parammterNumber]classLabelVector.append(itemMat[-1])fr.close()return resultMat,classLabelVector;返回值为前三列属性被写入到resultMat二维数组中，第四列属性作为标签写入到classLableVector中③归一化数据不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，使各指标处于同一数量级。

概率的实验报告之硬币实验硬币实验是概率统计学中最为经典且简单的实验之一，通过投掷硬币的方式来观察出现正面和反面的概率。

本篇实验报告将详细介绍硬币实验的设计、实验步骤、数据分析以及实验结论等内容。

一、实验设计在硬币实验中，我们希望探究的是硬币被投掷后出现正面和反面的概率是否相等。

因此，本实验需要设计一个合适的实验方案来达到这个目的。

1.硬币选择：我们选择一枚标准铜币作为硬币实验中的投掷对象。

这样可以保证硬币的重量、形状以及材质等因素对实验结果的影响较小。

2.硬币数量：为了保证实验结果的准确性，我们需要进行大量的投掷操作。

因此，我们决定投掷硬币120次，即获得120个数据点。

3.投掷方式：我们采用随机抛掷硬币的方式进行实验，确保每次投掷都是独立的事件，并且没有任何偏差。

二、实验步骤1.准备工作：将硬币清洗干净，并确保实验环境整洁，以避免外部因素对实验结果的影响。

2.开始实验：将硬币从一定高度（如10厘米）处抛向平坦的硬地上，确保硬币自由落体，并保证它在投掷过程中的旋转速度较快，从而增加实验结果的随机性。

3.记录数据：每次投掷后，记录硬币出现的面向（正面或反面）。

重复步骤2和3，直到完成全部120次投掷。

三、数据分析完成硬币实验后，我们可以开始对实验数据进行分析，以求得硬币出现正面和反面的概率。

1.数据整理：将实验记录的数据整理为一个数据表格，包括投掷次数、正面的次数、反面的次数以及正面的频率和反面的频率等指标。

2.概率计算：根据实验数据，我们可以计算出硬币出现正面和反面的频率，从而得到相应的概率。

正面的频率即正面的次数除以投掷次数，反面的频率即反面的次数除以投掷次数。

四、实验结果与结论根据实验数据和概率计算的结果，我们得到了硬币出现正面和反面的概率。

在本次实验中，我们投掷了120次硬币，其中正面出现了70次，反面出现了50次。

根据计算，正面的频率为70/120=0.5833，反面的频率为50/120=0.4166因此，通过本次实验可以得出结论：在这枚标准铜币中，硬币出现正面和反面的概率约为0.5833和0.4166，两者相差较小，可以认为是基本相等的。

一、实验目的1. 理解概率统计的基本概念和原理；2. 掌握运用概率统计方法解决实际问题的能力；3. 提高数据分析和处理能力。

二、实验内容1. 随机数生成实验2. 抽样实验3. 假设检验实验4. 估计与预测实验三、实验方法1. 随机数生成实验：使用计算机生成随机数，并分析其分布情况；2. 抽样实验：通过随机抽样，分析样本数据与总体数据的关系；3. 假设检验实验：根据样本数据，对总体参数进行假设检验；4. 估计与预测实验：根据历史数据，建立预测模型，对未来的数据进行预测。

四、实验步骤1. 随机数生成实验（1）设置随机数生成器的参数，如范围、种子等；（2）生成一定数量的随机数；（3）分析随机数的分布情况，如频率分布、直方图等。

2. 抽样实验（1）确定抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样等；（2）抽取一定数量的样本数据；（3）分析样本数据与总体数据的关系，如样本均值、标准差等。

3. 假设检验实验（1）根据实际需求，设定原假设和备择假设；（2）计算检验统计量，如t统计量、卡方统计量等；（3）根据临界值表，判断是否拒绝原假设。

4. 估计与预测实验（1）收集历史数据，进行数据预处理；（2）选择合适的预测模型，如线性回归、时间序列分析等；（3）利用历史数据训练模型，并对未来数据进行预测。

五、实验结果与分析1. 随机数生成实验（1）随机数分布呈现均匀分布，符合概率统计的基本原理；（2）随机数的频率分布与理论分布相符。

2. 抽样实验（1）样本均值与总体均值接近，说明抽样效果较好；（2）样本标准差略大于总体标准差，可能受到抽样误差的影响。

3. 假设检验实验（1）根据检验统计量，拒绝原假设，说明总体参数存在显著差异；（2）根据临界值表，确定显著性水平，进一步分析差异的显著性。

4. 估计与预测实验（1）预测模型具有较高的准确率，说明模型能够较好地拟合历史数据；（2）对未来数据进行预测，结果符合实际情况。

六、实验结论1. 概率统计方法在解决实际问题中具有重要作用，能够提高数据分析和处理能力；2. 随机数生成实验、抽样实验、假设检验实验和估计与预测实验均取得了较好的效果；3. 通过本次实验，加深了对概率统计基本概念和原理的理解，提高了运用概率统计方法解决实际问题的能力。

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==实验报告,word篇一：Word基本操作实验报告Word基本操作实验报告一、实验目的与要求1．掌握Word的基本操作；2．掌握字符格式、段落格式和页面格式等排版技术； 3．掌握图文混排、表格处理和邮件合并技术； 4．熟悉个人名片或毕业论文的设计与制作； (来自: 在点网)5．学会自己提出问题，并得出解决问题的方法。

二、实验内容与方法1．Word的基本操作，通过上机摸索，并查阅书籍网络了解。

2．Word的字符格式，段落格式和页面格式等排版技术，通过上机摸索，并查阅书籍网络了解。

3．Word的图文混排、表格处理和邮件合并技术，通过上机摸索，并查阅书籍网络了解。

4. 通过Word进行个人名片或毕业论文的设计与制作，通过上机摸索，并查阅书籍网络了解。

三、实验步骤与过程1.word的基本操作：①启动word软件(1) 启动“开始”菜单中的Microsoft Word程序(2) 双击资源管理器或“我的电脑”中的C:\Program Files\Microsoft Office\Office11\winword.exe程序 (3) 双击Word 文档文件（*.doc） (4) 双击桌面上的Word图标 (5)开始-运行-输入“winword” ②认识Word201X窗口（1）标题栏位于屏幕最顶端的是标题栏，由控制菜单图标、文件名、最小化按钮、最大化（还原）按钮、关闭按钮组成。

（2）菜单栏菜单栏位于标题栏下面。

使用菜单栏可以执行Word的许多命令。

菜单栏共有九个菜单：文件、编辑、视图、插入、格式、工具、表格、窗口、帮助。

当鼠标指针移到菜单标题上时，菜单标题就会凸起，单击后弹出下拉菜单。

在下拉菜单中移动鼠标指针时，被选中的菜单项就会高亮显示，再单击，就会执行该菜单所代表的命令。

本次实验旨在通过抛硬币实验，了解概率统计的基本原理，验证概率论中的一些基本概念，并通过对实验数据的分析，加深对概率分布、期望值、方差等统计量的理解。

二、实验原理抛硬币实验是一个典型的概率模型，每次抛硬币都有两种可能的结果：正面或反面。

在理想情况下，假设硬币是公平的，那么正面和反面出现的概率都是1/2。

通过多次抛硬币，我们可以观察到正面和反面出现的频率，并据此估计概率。

三、实验材料1. 公平硬币一枚2. 记录表3. 计算器四、实验步骤1. 准备工作：准备一枚公平的硬币，并准备好记录表和计算器。

2. 实验设计：确定实验的次数，例如抛硬币100次。

3. 实验操作：- 将硬币抛起，记录正面或反面。

- 每次抛硬币后，将结果记录在记录表中。

- 重复上述步骤，直到达到预定的抛硬币次数。

4. 数据整理：将记录表中的数据整理成表格，包括抛硬币次数、正面次数、反面次数等。

5. 数据分析：- 计算正面和反面出现的频率。

- 计算正面和反面出现的概率估计值。

- 计算期望值和方差。

| 抛硬币次数 | 正面次数 | 反面次数 | 正面频率 | 反面频率 || :---------: | :------: | :------: | :------: | :------: || 100 | 52 | 48 | 0.52 | 0.48 |根据实验数据，我们可以得到以下结果：1. 正面出现的频率为0.52，反面出现的频率为0.48。

2. 正面出现的概率估计值为0.52，反面出现的概率估计值为0.48。

3. 期望值（E）= 正面概率× 正面次数 + 反面概率× 反面次数= 0.52 × 52 + 0.48 × 48 = 52。

4. 方差（Var）= (正面次数 - 期望值)² × 正面概率 + (反面次数 - 期望值)² × 反面概率 = (52 - 52)² × 0.52 + (48 - 52)² × 0.48 = 2.56。

word实验报告样例(1)Word实验报告样例一、实验目的本次实验的主要目的是熟悉Word软件的基本操作和功能，通过具体操作，掌握文档编辑、格式调整、页面设置等技能，提高书写文档的规范性和可视性。

二、实验步骤1.新建文档：打开Word软件，点击“文件-新建”，选择“空白文档”。

2.编辑文档：在文档中输入实验报告标题、“实验目的”、“实验步骤”等内容。

可以使用快捷键或工具栏来加粗、斜体、下划线等。

3.设置页面格式：点击“页面布局”，选择“纸张尺寸、边距、方向”等选项，设置合适的高度、宽度、上下左右边距，以及横向或纵向排版方式。

4.插入文本框：点击“插入”选项卡，选择“文本框”，选择合适的框架布局，编辑框内内容，并设置框架的外观和样式。

5.插入图片：点击“插入”选项卡，选择“图片”，选择所需图片，进行剪切、复制、旋转和调整大小等操作，以达到最佳效果。

6.设置页眉页脚：点击“插入”选项卡，选择“页眉”，可以从模板中选择适合本次实验报告的样式，也可以自己编辑，再设置“页脚”，添加页码、日期、文本等内容。

7.保存文档：点击“文件”选项卡，选择“保存”，可指定保存位置、文件类型和命名规则等。

三、实验结果本次实验可以看到，经过不断尝试和调整，最终得到了一份规范、清晰、美观的实验报告，其中使用了文字、图片、文本框和页眉页脚等多种元素,让报告更加生动和直观。

四、实验心得通过本次实验，我进一步了解了Word软件的基本操作和功能，方便了自己日后的文档编辑和排版。

同时，在实验中也发现自己在使用Word 时还存在一些问题，如没有熟练掌握一些常用快捷键、格式调整不够细致等，需要日后不断探索和练习。

希望通过不断实践，能够更好地提高自己的文档编辑能力，为以后的工作打下更加坚实的基础。

篇一：计算机基础训练实验报告-word基本操作电子信息工程学系实验报告——适用于计算机课程课程名称：计算机基础训练实验项目名称：word基本操作实验时间：班级：姓名：学号：实验目的:1. 掌握文档页面、字体、段落格式的设置2. 掌握在文档中插入图片、图形、表格、艺术字等各种对象及组合的方法3. 掌握word中表格的创建方法及属性设置实验环境:pcwindows xpoffice xp实验内容及过程:1、熟练掌握word的启动与退出2、掌握word窗口的组成，文档视图模式的切换及不同视图的用法，并能够根据需要调整文档的显示比例3、熟练掌握文档的创建、保存、打开、关闭等操作4、熟练掌握word基本编辑操作（文本的选定、插入、删除、复制、移动等）5、掌握撤销/恢复，查找和替换等操作6、熟悉文档编辑中有关工具（如拼写与语法、字数统计）的使用7、熟练掌握文档的总体版面设置（如分节、纸张、页边距、页眉页脚、字符网格等）8、熟练掌握段落格式化的基本操作（如对齐方式、缩进方式、行距、段间距、项目符号与编号、分栏等）9、熟练掌握文本格式化的基本操作（如设置字体、字号、字形、下划线、边框、底纹、字符缩进、动态效果、格式刷等）10、熟悉文档的预览与打印输出11、熟练掌握在word文档中插入剪贴画、来自文件的图片的方法12、学会插入和编辑各种自选图形、艺术字的方法13、灵活应用文本框14、熟练掌握规范表格（简单表格）和自由表格（复杂表格）的制作15、掌握“表格和边框”工具栏的使用16、掌握表格修饰和表格格式化的各种方法实验结果及分析：1：(1)打开word案例.doc，在左下角选择页面视图的图标→单击；在工具栏里选择显示比例为100%。

(2)选择文件→页面设置→纸张大小b5(3)页面设置→页边距→上下页边距为2厘米，左右边距为2.5厘米(4)页面设置→文档网格→制定行和字符网格→调整为每页40行，每行35字符2：键入标题“”，选择格式→样式和格式→选择“标题1”添加副标题“《网页设计》大赛”→选择样式为标题23：在标题1里下拉→修改为宋体、三号、居中→确定在标题2里下拉→修改为黑体，四号，居中→确定4：(1)按住ctrl键再选中小标题“一、大赛说明”、“参赛要求及方式” ???选择格式→字体→修改为黑体、四号，加粗(2)选择格式→段落→间距设置段前和段后距为0.5行。

实验课程：数据分析专业：信息与计算科学班级：学号：姓名：中北大学理学院实验一 SAS系统的使用【实验目的】了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要的SAS语句。

【实验内容】1. 将SCORE数据集的内容复制到一个临时数据集test。

SCORE数据集Name Sex Math Chinese EnglishAlice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 872．将SCORE数据集中的记录按照math的高低拆分到3个不同的数据集：math 大于等于90的到good数据集，math在80到89之间的到normal数据集，math 在80以下的到bad数据集。

3．将3题中得到的good，normal，bad数据集合并。

【实验所使用的仪器设备与软件平台】SAS【实验方法与步骤】1：DATA SCORE;INPUT NAME $ Sex $ Math Chinese English;CARDS;Alice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 87;Run;PROC PRINT DATA=SCORE;DATA test;SET SCORE;2：DATA good normal bad;SET SCORE;SELECT;when(math>=90) output good;when(math>=80&math<90) output normal; when(math<80) output bad;end;Run;PROC PRINT DATA=good;PROC PRINT DATA=normal;PROC PRINT DATA=bad;3：DATA All;SET good normal bad;PROC PRINT DATA=All;Run;【实验结果】结果一：结果二：结果三：实验二上市公司的数据分析【实验目的】通过使用SAS软件对实验数据进行描述性分析和回归分析，熟悉数据分析方法，培养学生分析处理实际数据的综合能力。

《数值分析》实验报告一**: **学号: PB********实验一一、实验名称方程求根二、实验目的与要求：通过对二分法和牛顿法作编程练习和上机运算，进一步体会它们在方程求根中的不同特点；比较二者的计算速度和计算精度。

三、实验内容：通过对二分法和牛顿迭代法作编程练习和上机运算，进一步体会它们在方程求根中的不同特点 。

（一）二分法算法：给定区间[a,b]，并设f （a ）与f （b ）符号相反，取δ为根的容许误差，ε为值的容许误差。

（1）令c=(a+b)/2（2）如果(c-a)< δ或)(c f <ε，则输出c ，结束；否则执行（3）（3）如果f(a)f(c)<0，则令)()(,c f b f c b ←←；否则，则令)()(,c f a f c a ←←，重复（1），（2），（3）。

（二）牛顿迭代法：给定初值0x ，ε为根的容许误差，η为)(x f 的容许误差，N 为迭代次数的容许值。

（1）如果)(x f <η或迭代次数大于N ，则算法结束；否则执行（2）。

（2）计算)('/)(0001x f x f x x -=（3）若 < 或 < ，则输出 ，程序结束；否则执行（4）。

（4）令 = ，转向（1）。

四、实验题目与程序设计1、二分法3.1.1、用二分法求方程a. f(x)= x x tan 1--在区间[0，π/2]上的根,c. f(x)=6cos 22-++-x e x x 在区间[1，3]上的根。

源程序：3.1.1.a#include<stdio.h>#include<math.h>void main(){float a,b;double c,y,z;printf("plese input two number a and b:\n");scanf("%f%f",&a,&b);c=(a+b)/2;y=1/c-tan(c);printf("a=%f,b=%f,b-a=%f,c=%f,f(c)=%f\n",a,b,b-a,c,y);while(fabs(b-a)>0.00001|| fabs(y)>0.00001){z=1/a-tan(a);if(z*y<0)b=c;elsea=c;c=(a+b)/2;y=1/c-tan(c);printf("a=%f,b=%f,b-a=%f,c=%f,f(c)=%f\n",a,b,b-a,c,y);}x x 01-ε)(1x f ηx 1x 0x 1}输入0 1.5707563( /2~1.5705563)得到下表：由上表可以看出刚开始时f（c）取值幅度很大，但是经过一段历程之后，幅度变得平缓甚至基本接近与零，我们认为，x=0.8603是方程的根，结果与实际想要得到的值相当接近。

广西工学院统计专业实验报告课程名称试验设计实验项目名称正交设计与均匀设计班级与班级代码统计082 实验室名称（或课室）专业统计学任课教师王国强学号： 200800903062 姓名：潘国鹏实验日期： 2011-10-25姓名实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。

实验一一、实验目的1、熟练掌握有交互作用的正交试验设计的步骤。

2、掌握直观分析法与方差分析法分析试验结果。

二、实验设备：计算机和EXCEL 软件。

三、实验要求：4.1 九二O 是一种植物生长调节剂，某微生物厂生产的九二O 存在着产品效价低，成本高等问题，选取因素及水平如下表.试验需考虑交互作用A*B ，A*C ，B*C ，问：（1） 选用那张正交表合适？表头如何设计？（2） 如果试验把A,B,C,D 排在78(2)L 表的1，2，4，7列上所得试验结果（效价）依次为：2.05，2.24，1.10，1.50，1.35，1.26，2.00，试用直观分析法分析试验结果；（3） 试用方差分析试验结果。

四、实验步骤（1）由表及题意知该试验为二水平四因素和三个交互，所以选用78(2)L 正交表，表头设计如下：（2）下表为试验结果分析计算表： 78(2)L由上表的极差R 知交互作用对指标的影响大小 A*B>A*C>D ， 所以A*B A*C 交互作用分析二元表分别如下： 从表中看出取A1B1搭配较好，即A1=0.6,B1=13.从表中看出取A1C2搭配较好，即A1=0.6，C2=4B*C 的交互作用为0.1对指标的影响很小，即就B,C 的取什么值对指标没多大影响，又A 与B,C的二元交互作用分析表中知道A1B1,A1C2的搭配较好，所以取A1B1C2。

在试验结果分析计算表中知道因素D1>D2，所以选D1。

综上所述，得到较优生产条件为A1B1C2D1，即微元总量A/（0.6%） 玉米粉B/（13%） 白糖C/（4%） 时间D/（25d ）。

一．峰度检测（一）实验目的利用峰度检测识别人员活动和车辆的震动信号 （二）实验原理1. 常规峰值检测算法峰度是用来反映频数分布曲线顶端尖峭或扁平程度的指标。

有时两组数据的算术平均数、标准差和偏态系数都相同，但他们分布曲线顶端的高耸程度却不同。

统计屮是用四阶屮心矩来测定峰度的。

因为实验研究表明,偶阶屮心矩的大小与图形分布的峰度有关。

其屮的二阶屮心矩就是数据的方差，在一定程度上可以反映分布的峰度,但有时方差相同的数据却有不同的峰度,因此利用四阶屮心矩来反映分布的尖峭程度。

为了消除变量值水平和计是单位不同的影响，实际工作屮利用四阶屮心矩与标准偏差四次方的比值作为衡電峰度的指标,称为峰度系数。

数学统计上，峰度系那定义为：2244])([)()(EX X E EX X E x Kur --==σμ （1） 式中：4μ为随机变量的四阶中心距，σ为标准偏差，E 表示数学期望。

对于离散数据，设样本},...,{21n x x x X =，样本容量为n ，则样本峰度系数定义为21214224)()()(∑∑==--==ni ini i x x x x n m m x Kur （2）式中，4m 为四阶中心距，2m 为二阶中心距，i x 是第i 个样本，x 是样本均值。

2. 改进峰值检测算法[1]将式（2）中的分母用函数)(k ξ代替，由此得到)()()(14k x x n x Kur ni i ξ∑=-=式中)(k ξ是一个分段函数：(a) 如果)1()(221_-<-∑=k X x n i k ki ξ，则∑=-=ni k ki X x k 1_22)()(ξ(b) 如果)1()()1(221_-⨯≤-<-∑=k r X x k n i k ki ξξ，则∑=-⨯+--=ni k ki X x p k p k 1_22)()1()1()(ξξ(c) 如果)1()(221_->-∑=k X xni kki ξ ∑=-⨯+--=ni k ki r X x p k p k 1_22)()1()1()(ξξ（三）实验结果图1为一组人员走动产生的震动信号，采样频率5000Hz ，使用常规峰值检测算法对信号进行分析的结果如下：图1图2为一组履带式车辆产生的震动信号，采样频率为5000Hz ，使用常规峰值检测算法对信号进行分析的结果如下：图2图3为一组轮式车辆产生的震动信号，采样频率为5000Hz，使用常规峰值检测算法对信号进行分析的结果如下：图3图4为一组背景信号，采样频率为5000Hz，使用常规峰值检测算法对信号进行分析的结果如下：图4实验表面，如果在样本区间存在人员入侵引起的震动信号，样本峰度系数出现明显上升，因此常规峰度算法可以用于判断是否存在人员入侵目标。

统计概率调查报告范文根据我们进行的概率调查，我们调查了一组人的一项特定行为、事件或观点的发生概率。

以下是我们对调查结果的分析和总结：1. 调查目的：我们的调查目的是了解人们对特定行为、事件或观点发生的可能性的看法，并对概率进行统计和分析。

2. 调查对象：我们随机抽取了500名参与者作为我们调查的对象，这些参与者具有不同的背景和年龄分布。

3. 调查问题：我们询问了参与者关于特定行为、事件或观点发生的可能性的问题。

例如：“您认为明天会下雨的概率有多大？”、“您觉得购买彩票中奖的概率有多大？”等。

4. 调查结果：根据我们的调查，以下是我们对特定行为、事件或观点发生概率的调查结果的总结：- 明天下雨的概率：- 10%的参与者认为下雨的概率很低；- 30%的参与者认为下雨的概率一般；- 40%的参与者认为下雨的概率较高；- 20%的参与者认为下雨的概率非常高。

- 购买彩票中奖的概率：- 5%的参与者认为中奖的概率很低；- 65%的参与者认为中奖的概率极低；- 10%的参与者认为中奖的概率较大；- 20%的参与者认为中奖的概率非常小。

5. 结论：根据我们的调查结果，我们可以得出以下结论：- 不同人对特定行为、事件或观点发生的概率有不同的看法；- 在明天可能下雨的问题上，有相当一部分人认为下雨的概率较高，但仍有另一部分人持相反的观点；- 在购买彩票中奖的问题上，大部分人认为中奖的概率非常低。

需要注意的是，我们的调查结果仅反映了调查对象的看法，在实际情况下可能存在一定偏差。

我们的调查结果仅供参考，并不能完全代表整个人群的观点。

以上是我们对概率调查报告的内容，其中包括了调查目的、调查对象、调查问题、调查结果和结论。

这份报告将有助于了解人们对特定行为、事件或观点发生的看法和可能性。

西华大学概率统计上机实验报告课程名称：概率统计 年级：10数学2 上机实验成绩： 指导教师：华巍姓名：张赵鹏上机实验名称：WinQSB 软件基础操作，解线性规划学号：312010********* 上机实验日期：2011.10.9上机实验编号：实验一 组号：上机实验时间：16:00一、实验目的了解SPSS 软件并应用其进行有关统计分析和数据处理。

二、实验内容 1.正太分布设X~N （0，1），则P （X ≤x ）可以通过spass 计算.例:P(X ≤1.96) 2.二项分布设X~N(n,p),则P(X ≤x)=CDF.BINOM(x,n,p)。

例：X ~B （5，0.5）， 3.泊松分布设X~P(u),则P(X ≤x)=CDF.POISSON(x,u). 例X ~P(0.9) 4,指数分布设X~E （u ），则P （X ≤x ）=CDF.EXP(x ，u) 5.均匀分布设X~U[a,b].则P(X ≤x )=CDF.UNIFORM(x,a,b) 6.习题9 设X~N(-1,16),试计算（1）P （X ＜2.44）;(2)P(X>-1.5);(3)P(|X|<4);(4)p(|X-1|>1). 三、使用环境在spss 窗口进行操作 四、核心代码及调试过程1.P （ X ≤1.96)=CDF.NORMAL(1.96,0,1)=0.9752.P(X≤3)=CDF.BINOM(3,5,0.5)=0.8125P(X=3)=P(X≤3)-P(X≤2)= CDF.BINOM(3,5,0.5)- CDF.BINOM(2,5,0.5)=0.8125-0.5000 =0.31253.P(X=2)=P(X≤2)-P(X≤1)=CDF.POISSON(2,0,9)- CDF.POISSON(1,0,9)=0.9371-0.7725=0.16466.习题9（1）．解P（x<2.44）=CDF.NORMAL(2.44,-1,4)=0.80511（2）P(x>-1.5)=1-CDF.NORMAL(-1.5,-1,4)=0.45026（3）P(|x|<4)=CDF.NORMAL(4,-1,4)-CDF.NORMAL(-4,-1,4) =0.67（4）P(|X-1|>1)=1-CDF.NORMAL(2,-1,4)+CDF.NORMAL(0,-1,4) =0.83五、总结能够用spss熟练的计算概率统计中的问题，熟练的掌握各种分布的计算。