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统计学实验报告心得
通过这次统计学实验，我深刻地体会到了统计学的重要性和实践应用。
在实验过程中，我学到了如何运用统计学方法来分析数据，如何得出合理的结论并解释数据的含义。
同时，我也认识到了统计学实验的严谨性和复杂性，需要认真规划、细心操作和耐心分析。
在实验过程中，我遇到了一些挑战。
例如，在分析数据时，我需要考虑多种统计方法和技术，选择合适的方法解决实验中遇到的问题。
同时，我也意识到实验数据的质量和可靠性对实验结果的影响，需要认真对待数据的处理和分析。
通过这次实验，我不仅学到了统计学的理论知识，也掌握了实践中的统计分析方法和技能。
我相信这些经验和知识对我未来的学习和工作都将具有重要的意义。
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。
统计学原理实验报告统计学原理是现代社会中不可或缺的一门学科，它在各个领域都有着重要的应用。
本次实验旨在通过对实际数据的收集、整理和分析，来探讨统计学原理中的基本概念和方法。
实验目的：1. 掌握数据的收集和整理方法；2. 熟悉统计学原理中的基本概念，如平均值、中位数、标准差等；3. 初步了解数据分布的特征，并进行相应的统计分析。
实验材料和方法：本次实验使用的数据为某班级30名学生的期末考试成绩，包括数学、语文和英语三科的成绩。
首先，我们将这些数据进行整理和分类，然后计算各科目的平均值、中位数和标准差，并绘制相应的频数分布直方图。
最后，对数据进行简单的统计分析和解释。
实验结果分析：经过数据整理和计算，我们得到了以下结果：- 数学成绩平均值为80分，中位数为82分，标准差为5分；- 语文成绩平均值为85分，中位数为86分，标准差为4分；- 英语成绩平均值为78分，中位数为77分，标准差为6分。
从频数分布直方图来看，每门科目的成绩分布都近似呈正态分布，且呈现出明显的集中趋势。
数学成绩的分布略微偏左，而语文和英语成绩的分布略微偏右，其中语文成绩的分布最为集中。
结论和讨论：通过本次实验，我们学习了如何收集和整理数据，以及如何运用统计学原理中的基本概念和方法进行数据分析。
在实际操作中，我们发现平均值、中位数和标准差等统计量可以很好地描述数据的特征和分布情况，并通过直方图可以直观地展现数据的分布规律。
同时，我们也意识到在实际应用中，统计学原理可以帮助我们更好地理解和解释数据，从而为决策和预测提供依据。
但需要注意的是，统计学原理并非唯一的分析工具，在实际问题中还需要综合考虑其他因素，如数据的背景、采样方法等。
总的来说，本次实验不仅加深了我们对统计学原理的理解，也提高了我们对数据分析的实际操作能力，为我们今后的学习和工作打下了坚实的基础。
在今后的学习和实践中，我们将继续深入探讨统计学原理，不断提升数据分析能力，为更广泛的领域提供数据支持和决策参考。
《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。
统计学实验报告实验目的，通过统计学实验，掌握和运用统计学的基本方法和技巧，提高数据处理和分析的能力。
实验内容，本次实验内容主要包括描述统计学和推断统计学两部分。
在描述统计学部分，我们将学习如何利用图表和数字来描述数据的特征，包括均值、中位数、众数、标准差等。
在推断统计学部分，我们将学习如何通过样本推断总体特征，并进行假设检验等内容。
实验步骤：1. 收集数据，首先，我们需要收集一组相关数据，可以是实际调查所得，也可以是已有的数据集。
2. 描述统计学分析，利用所收集的数据，进行描述统计学分析，包括计算数据的中心趋势和离散程度，并绘制相应的图表。
3. 推断统计学分析，在描述统计学的基础上，进行推断统计学的分析，包括构建置信区间、进行假设检验等。
4. 结果解释，最后，根据实验结果，进行数据分析和解释，得出相应的结论。
实验结果：通过本次实验，我们得出了以下结论：1. 数据的中心趋势，根据计算得出的均值和中位数，我们发现数据的中心大致在某个特定数值附近。
2. 数据的离散程度，通过计算标准差等指标，我们可以评估数据的离散程度，从而了解数据的分布情况。
3. 置信区间和假设检验，我们利用推断统计学的方法，构建了置信区间，并进行了相应的假设检验，从而对总体特征进行了推断。
结论，通过本次实验，我们不仅掌握了统计学的基本方法和技巧，还提高了数据处理和分析的能力。
统计学在实际生活和工作中有着广泛的应用，通过学习和实践，我们可以更好地理解和利用数据，为决策和问题解决提供有力支持。
总结，本次实验对我们来说是一次很好的学习和实践机会，通过实际操作和分析，我们不仅加深了对统计学理论知识的理解，还提高了数据处理和分析的能力。
希望通过今后的学习和实践，我们能够更好地运用统计学知识，为实际工作和生活中的问题提供更科学的分析和解决方案。
以上就是本次统计学实验的报告内容，谢谢阅读！。
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。
地质统计学法储量估算在矿产资源评估和开采领域，准确估算储量是至关重要的一项工作。
地质统计学法作为一种有效的储量估算方法，正逐渐受到广泛的关注和应用。
地质统计学法是基于区域化变量理论，以变异函数为基本工具，综合考虑了地质、工程、样品等多种信息的一种数学地质方法。
它能够更合理地处理空间数据的变异性和相关性，从而提供更精确的储量估算结果。
这种方法的应用通常需要经过一系列严谨的步骤。
首先是数据收集和预处理。
需要收集包括钻孔、槽探、坑探等各种工程所获取的样品数据，以及相关的地质信息，如地层、构造、岩性等。
这些数据的质量和准确性直接影响到后续的储量估算结果。
在收集到数据后，还需要对其进行清洗、筛选和统计分析，以去除异常值和错误数据，并确定数据的分布特征和相关性。
接下来是变异函数的计算和拟合。
变异函数反映了区域化变量在空间上的变异特征，是地质统计学法的核心概念之一。
通过计算不同方向和距离上的样本差值的方差，可以得到变异函数的实验值。
然后，使用合适的理论模型对实验变异函数进行拟合，以获取其关键参数，如块金值、基台值和变程等。
这些参数能够定量地描述区域化变量的空间结构和相关性。
在完成变异函数的拟合后，就可以进行克里金估值了。
克里金法是地质统计学中最常用的一种估值方法，它基于变异函数和已知样本数据，对未知点进行线性无偏最优估计。
通过构建克里金方程组，求解权重系数，最终得到未知点的估计值和估计方差。
克里金估值不仅能够给出估计值，还能够提供估计的不确定性，这对于评估储量估算的可靠性非常重要。
除了克里金法，还有一些其他的地质统计学方法也常用于储量估算，如协同克里金法、泛克里金法等。
协同克里金法可以同时考虑多个区域化变量的协同作用，提高估值的准确性；泛克里金法则适用于存在漂移现象的数据。
在实际应用中，地质统计学法具有许多优点。
它能够充分利用有限的样本数据，考虑数据的空间相关性和变异性，从而提供更符合实际地质情况的储量估算结果。
《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。
田间试验与统计分析教学设计前言在农业领域，田间试验是一个极其重要的环节。
通过田间试验可以评估不同品种、不同施肥方案、不同排水系统等对作物生长的影响。
同时，随着科技的进步，人工智能和数据分析的应用也使得对田间试验数据的分析更加精准。
因此，田间试验与统计分析是现代农业教育中不可缺少的一环。
教学目标本次教学旨在让学生掌握以下能力：1.理解田间试验的基本概念和流程；2.学习统计学的基础知识，并掌握该知识在田间试验中的应用；3.学会使用统计软件对田间试验数据进行分析，为农业科研提供支持。
教学内容1. 田间试验基础1.田间试验的概念和目的；2.田间试验的实施步骤：–试验设计；–地力和土壤改良；–择时、择地；–施肥方案；–病虫害防治；–防治采收和保管。
2. 统计学基础1.理解统计学基础概念，如均值、标准差、正态分布等；2.掌握实验方差分析方法；3.学会使用统计软件进行实验分析。
3. 田间试验与统计分析案例分析案例1：不同种类化肥对小麦产量的影响。
学生根据已有数据，分析不同种类化肥对小麦产量的影响，并给出建议。
案例2：不同病害防治措施对水稻收成的影响。
学生根据已有数据，分析不同病害防治措施对水稻收成的影响，并给出建议。
教学方法1.课堂讲解结合实例模拟；2.田间实践操作；3.分组讨论；4.数据统计软件实战操作。
教学评估1.田间试验操作考试；2.统计软件操作考试；3.考察学生对于标准实验设计的理解和利用。
总结田间试验与统计分析是现代农业教育中不可缺少的一环。
通过教学的方式让学生掌握田间试验基础和统计学基础知识，以及实战操作能力，将有利于提升学生以后的工作能力。
地统计学上机实验指导一、实验目的和要求1、实验目的力图通过本实验课程的学习，掌握地统计学的基本概念、基本操作方法，并能够根据实验结果做出合理的解释。
2、实验要求本实验课程主要学习探索性空间数据分析、结构分析（计算和模拟临近位置的表面属性）、表面预测与结果评估。
要求学生实验前认真准备，实验后提供实验报告，给出详细的实验过程和实验结果。
实验报告内容应包括：实验名称、目的、内容和实验步骤、实验结果说明。
二、实验环境介绍实验软件：选用Office Excel软件、ESRI公司ArcGIS软件的地统计（Geostatistics）分析扩展模块。
三、实验内容和学时分配实验一 相关分析一、 实验目的掌握在Office Excel 软件中进行相关分析（包括散点图绘制、相关系数计算、相关性解释）。
二、 实验数据简单相关分析：“实验一相关分析. xlsx ”中沟壑密度和平均坡度字段偏相关、复相关分析：“实验一相关分析. xlsx ”中沟壑密度、平均坡度、平均坡长字段三、 实验内容1、 简单相关分析分析沟壑密度与平均坡度的相关性？ （1） 绘制相关图（2） 计算简单相关系数● 函数计算法：correl(array1,array2) ● 利用分析工具计算 （3） 相关系数t-检验212--=n r r t相关系数的t 值=r/sqrt((1-r^2)/(12-2)) ● t 临界值=tinv(0.05,n-2)若abs(t)>= t 临界值，则相关性显著。
● P 值=tdist(t,n-2,2) （tdist 返回t 分布的百分点）若P<0.05，则认为相关性显著。
2、 偏相关分析计算沟壑密度分别与平均坡度、平均坡长的一阶偏相关系数 （1） 计算各要素的简单相关系数矩阵利用数据分析工具中的“相关系数”（2） 计算相关系数矩阵的逆矩阵minverse （）（3）计算偏相关系数为第j个自变量与因变量y之间的偏相关系数；c为相关系数逆矩阵中的对应元素。
（4）偏相关系数检验t临界值=tinv(0.05,n-k-1)3、复相关分析F临界值＝finv(0.05,k,n-k-1)回归分析一、实验目的掌握在Office Excel 软件中利用图表、Excel函数、分析工具进行一元线性回归分析，并能够对回归分析结果进行解释。
二、实验数据一元回归分析：“实验三回归分析. xlsx”中沟壑密度和平均坡度字段多元回归分析：“实验三回归分析. xlsx”中沟壑密度、平均坡度、平均坡长字段三、实验内容1、一元线性回归分析对沟壑密度和平均坡度建立一元线性回归方程，并进行检验。
（1）利用函数进行回归分析一元回归方程的评价A、相关系数检验B、拟合优度的评价r2, S yxC、方程假设检验F-检验F值＝对于一元线性回归，t值、F值可用相关系数计算，因此，F值与t值都与相关系数r等价，相关系数检验就包含了F值和t值信息，一元线性回归也就无需作F-检验与t检验。
但对于多元线性回归，F-检验与t检验都不可省略。
（2）利用图表进行回归分析添加趋势线（3）利用excel分析工具进行回归分析参数解释预测forecast（）斜体部分为非必须掌握内容●残差：●标准残差：如果显著性水平位0.05，原则上要求95%的残差点列落入2倍的正负标准误差带内，或者标准残差数值原则要求处于-2~2。
也可通过做标准残差的散点图来观察。
●百分比排位：(式中n为样本数目，k=1,2,…)●残差图：残差点列分布越是没有趋势、没有规则，就越是具有随机性，回归的结果就越是可靠。
●线性拟合图：预测值与原始数据点列匹配效果越好，表明拟合的效果越好。
预测值的点连接起来，就可得到回归趋势线。
正态概率图：图中点列应该接近于一条直线（确定型数据），或者围绕对角线呈现S形分布（随机变量）。
当数据单调增加或单调减少，正态概率图的点列为直线分布，意味着研究对象适合于线性模型拟合。
但是，对于随机变量，正态概率图应该围绕对角线表现为奇对称的S形分布。
如果数据点严重偏离对角线，分布于对角线一侧，则可能是因为：其一，数据取样不足；其二，因变量不是随机变量，没有典型或者特征尺度；其三，变量具有非线性性质，不宜采用线性模型拟合。
2、多元线性回归分析利用“数据分析”工具对沟壑密度和平均坡度、平均坡长建立线性回归方程，并进行拟合优度检验、回归方程检验（F检验）、回归系数检验（t检验）。
实验二探索性数据分析1、实验目的熟练掌握ArcGIS中的探索性空间数据分析工具，能利用这些工具检验数据分布、寻找数据离群值、分析数据的全局趋势、空间自相关及方向变异性。
2、实验数据qxz.shp3、实验内容（以qxz.shp气温、海拔数据为例说明）1、检验数据分布⏹用直方图检验数据分布气温⏹用正态QQplot图检验数据分布气温⏹用普通QQplot图检验数据分布气温和海拔说明海拔是什么分布？2、寻找全局和局部离群值⏹用直方图查找全局离群值海拔⏹用半变异/协方差函数云识别离群值海拔、气温⏹通过V onoroi地图寻找离群值检验降雨量数据是否存在离群值？3、全局趋势分析对降雨量进行全局趋势分析（南北方向、东西方向、东北－西南方向、西北－东南方向的空间变化趋势）4、检测空间自相关及方向变异检验降雨量数据的空间自相关和方向变异是否存在？实验三简单和普通克立格法内插生成表面一、实验目的掌握利用ArcGIS中的地统计分析模块，进行普通克立格插值和简单克立格插值。
理解克立格法生成的不同表面类型的含义、掌握半变异函数协方差函数建模、搜索邻域确定、不同模型比较的方法。
二、实验数据temp.shp 气温三、实验内容1、克立格法生成的不同表面类型预测图（Prediction Map）、概率图（Probability Map）、分位数图（Quantile Map）标准误差图（Standard Error Map）2、普通克立格法插值生成预测图（1）数据转换“Transformation type”（2）块金效应建模“Measure Error”设为100%，表明块金常数完全由测量误差构成，不存在变量微观结构所造成的随机变异。
（3）区域化变量的理论模型“type”球状模型“Spherical”选择一个看上去适合经验半变异函数云的半变异函数模型，使用交叉验证和验证的方法从相似的模型中选择出一个最合适的模型。
（4）各向异性建模Anisotropy观察黄线周围的点的分散情况，若点在黄线的某一个方向上分布很紧密，在另一个方向上分布很分散，则可判断存在方向性自相关。
各向异性建模后原来的一条黄线将变为多条。
（5）步长分组binningLag区域可设定滞后距（Lag Size，即步长）及滞后组数（Number of Lags，即步长组）若采样点规则分布，则可将采样间距或其倍数设定为滞后距；若采样点为不规则分布，则可基于这样一个原则：“滞后距X滞后组数≈所有采样点最大距离的一半”。
可在ArcToolbox 中将通过Spatial Statistics Tools/Analyzing Patterns/Average Nearest Neighbor命令计算的NNObserved值，作为滞后距。
（7）搜索邻域范围设置领域范围的形状圆形还是椭圆（Major semiaxis、Minor semiaxis、Angle）设定邻域点的个数（Maximum neighbors、Minimum neighbors）分区：避免在某个特定方向上倾斜，当采样点在横断面或格网上采集时特别有用。
（Sector type）当分区中最小点数无法满足时：（8）交叉验证预测误差的算术平均值（Mean）越接近于0，说明预测值越是无偏的；均方根（Root-Mean-Square）误差和平均标准（Average Standard）误差越小，说明预测值与测量偏差越小。
Regression function显示了散点图的回归直线方程，该回归直线（图中深色线）若与1：1线（图中浅色线）吻合较好，则说明预测值总体上与测量值较为接近。
（9）地统计图层的表达等高线、阴影化、栅格、等高线填充表达3、简单克立格法插值生成预测图4、不同插值方法比较Compare实验四泛克立格法和协同克立格法内插生成曲面一、实验目的利用ArcGIS中的地统计分析模块，进行泛克立格法和协同克立格插值。
二、实验数据我国地面国际交换站1971－2000年累年平均气温数据：temp.shp 气温字段；GTOPO30 DEM海拔高程数据：高程.shp三、实验内容1.泛克立格法插值（1）用80%的采样点，基于泛克立格法生成预测图，并进行验证。
（2）基于泛克立格法生成概率图、分位数图概率图分位数图注意：●某些地统计方法要求原数据必须是正态分布，如：普通、简单、泛克立格法的分位图和概率图、析取克立格法。
●趋势剔除阶数“Order of trend removal”趋势函数类型“Kernel Function”。
2.协同克立格插值通过Geostatistical Wizard/Kriging/CoKriging协同克立格法插值生成预测图。
实验五其他克立格法内插生成曲面一、实验目的利用ArcGIS中的地统计分析模块，进行指示、概率、析取克立格法插值。
二、实验数据temp.shp 气温三、实验内容1、指示克立格（Indicator Kriging）插值无需假设数值来自某种特定分布（如正态分布）的总体，也无需对原始数据进行变换（如对数变换）。
因此指示克立格法不必去掉重要而实际存在的高值数据的条件下处理各种不同现象，并能够给出某点x处随机变量Z(x)的概率分布。
各点预测值表示高于或低于阈值的概率。
利用指示克立格法预测我国累年平均气温大于12度的概率图2、概率克立格（Probability Kriging）插值概率克立格法与指示克立格法应用效果基本相同3、析取克立格（Disjunctive Kriging）插值采用析取克立格法预测我国累年平均气温，并利用验证方法进行精度检验。
注：正态积分变换将数据集从小到大分级排列，且将其级别与正态分布的同一级别相匹配，然后从同一等级的正态分布中取值来进行变换。
预测完后，进行逆变换三种方法：直接法（Direct）：直接使用观测数据累积分布图线性法(Linear)：对累积分布图的每一步作线性拟合高斯内核法(Gaussian Kernels)：与通过拟合密度累积分布的线性组合来获得概率分布图相似近似方法的选择取决于用户所作的假设和近似的光滑度。
直接法假设最少并且最不光滑；线性法居中；高斯法具有最光滑的逆变换，且具有最严格的假设（数据为正态分布）。
与其他变换方法的区别：对每个特定的数据集做变换。
