统计学实验实验报告题目

福建江夏学院
《统计学》课程实验报告
实验项目二：统计数据整理与显示
专业班级国际经济与贸易姓名郑微学号 3110214213
3.2频率分布表及企业分组表及直方图
3.6（2）
从直方图看出，食品重量的分布基本上是对称分布。

3.12 直方图红色为乙班蓝色为甲班，环形图内环为甲班
(2)对比条形图可以看出，甲班考试成绩在中等水平的人数较多，而优秀和良好的人数较少，不及格的人数也比乙班要多。

乙班考试成绩为优秀和良好的人数较多，中等以下的人数较少。

说
明乙班学生的平均成绩要比甲班要好。

（3）雷达图看出两个班考试成绩没有相似性。

3.14
五、实验小结（实验效果与体会）
①实验结果与预期的一样，使得数据能很好地被分析和处理；
②但是就是操作步骤繁琐；
③实验操作后觉得数据处理将更快跟便捷；
④有此实验能跟好得出多组数据对比之后的结果，及各数据的优良中差等。

统计学实验报告姓名：学号：年级专业：年月日一、实验目的：1.熟练利用Excel的统计制表功能，准确的反映统计总体的数量特征及其数量关系2.熟练利用Excel的统计制图功能，生动、具体的反映统计总体的数量特征及其数量关系3.掌握各种统计图、表的性能，并能准确的根据不同对象的特点加以应用4.了解描述统计的基本特征5.学会用Excel计算平均数、众数、中位数等集中趋势指标6.能够使用Excel计算全距、四份位距、方差、标准差等变异指标7.掌握相关分析与回归分析的概念；8.掌握相关分析、回归分析等统计分析方法9.掌握回归预测的基本概念10.学会使用Excel回归分析工具对实际问题进行回归预测二、实验原理：1.Excel2003中“图表绘制”功能2.Excel 2003中“数据分析”工具的“直方图”命令3.什么是直方图、折线图、频数分布曲线？4.什么是条形图、柱形图？5.什么是饼图？6.什么是环形图？\7.Excel 2003中“数据分析”工具的“描述统计”命令8.Excel 2003中“数据分析”工具的“排位与百分比排位”命令9.Excel2003中的部分函数及公式10.什么是描述统计？11.常用的数据特征指标有哪两种趋势？12.集中趋势指标主要有那些？13.变异指标有哪些？14.其他指标。

15.Excel 2003中“数据分析”工具的“相关系数”命令16.Excel 2003中“数据分析”工具的“回归”命令17.Excel2003中“图表绘制”功能18.什么是相关分析？19.什么是回归分析？20.线性预测方法三、实验所用软件及版本：Excel2003四、实验主要内容：1.已知甲、乙、丙、丁四家企业从1995－2005年的产量如下表，请分别用自动筛选和高级筛选找出四家企业年产量同时大于1200的年份。

2. 已知某电视机生产企业在一个月内生产的产品中有250件为不合格品，经过调查知道产生不合格品的原因。

整理数据如下。

实验（实训）报告项目名称相关与回归分析所属课程名称统计学项目类型综合性实验实验(实训)日期班级小组成员指导教师浙江财经学院教务处制实验报告5相关与回归分析（综合性实验）实验题目：现有杭州市区1990－2012年的GDP、居民年人均可支配收入和年人均消费支出的数据资料，如下：实验要求：1、分别求人均可支配收入与GDP、人均消费性支出与GDP、人均可支配收入与人均消费支出的相关系数。

2、画出GDP与人均可支配收入的散点图，求人均可支配收入倚GDP的直线回归方程。

解释方程结果，并找出方程的估计标准误差和判定系数。

3、画出GDP与人均消费支出的散点图，求人均消费支出倚GDP的直线回归方程。

解释方程结果，并找出方程的估计标准误差和判定系数。

4、画出人均可支配收入与人均消费支出的散点图，求人均消费支出倚人均可支配收入的直线回归方程，解释方程结果，并找出方程的估计标准误差和判定系数。

5、若将GDP的单位改为亿元，再做第2和第3题，观察单位变化对回归方程的影响。

6、求人均可支配收入倚GDP的二次回归方程，并与直线回归方程比较，选出最适合的方程。

7、求人均消费支出倚GDP的二次回归方程，并与直线回归方程比较，选出最适合的方程。

8、求人均消费支出倚人均消费支出的二次回归方程，并与直线回归方程比较，选出最适合的方程。

实验分析报告：注意：分析报告小四号宋体，1.5倍行距。

以后各次实验报告同。

一、求人均可支配收入与GDP、人均消费性支出与GDP、人均可支配收入与人均消费支出的相关系数1、设置变量：2、录入数据3、分析——相关——双变量相关4、确定相关性杭州市GDP（万元）人均消费支出人均可支配收入杭州市GDP（万元）Pearson 相关性 1 .980**.994**显著性（双侧）.000 .000N 23 23 23 人均消费支出Pearson 相关性.980** 1 .993**显著性（双侧）.000 .000N 23 23 23 人均可支配收入Pearson 相关性.994**.993** 1显著性（双侧）.000 .000N 23 23 23 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。

应用统计学实验报告实验报告标题：应用统计学实验报告引言：统计学是一门运用数理统计原理和方法进行数据分析和信息推断的科学，是现代科学发展不可或缺的工具之一。

本实验旨在应用统计学原理和方法，通过实验数据的收集和分析，探讨统计学在解决实际问题中的应用。

实验目的：1. 理解统计学的基本原理和方法；2. 掌握常见统计学实验设计与分析方法；3. 熟悉统计软件的操作。

实验材料与方法：1. 随机抽样：根据实验需求，采用随机抽样方法确定样本；2. 数据收集：通过实验、调查等方式，收集相关数据；3. 数据处理：使用统计软件对数据进行整理和分析；4. 数据分析：根据实验目的，应用合适的统计学方法进行数据分析；5. 结果和结论：根据数据分析结果，进行结果总结和结论提出。

结果与讨论：根据实验设计、数据收集和数据分析，得到如下结果并进行讨论：1. 描述性统计分析：对实验数据进行描述性统计，包括求均值、中位数、方差等；2. 参数估计：根据样本数据，对总体参数进行估计，并计算估计的置信区间；3. 假设检验：根据给定假设，进行假设检验，判断样本数据是否支持假设；4. 相关分析：根据实验数据，进行相关性分析，探究变量之间的关系；5. 统计建模：根据实验数据，应用统计建模方法，建立数学模型，预测未来数据；6. 确定实验误差和可靠性：分析实验误差来源，评估实验数据的可靠性。

结论：通过实验的数据收集和分析，得出如下结论：1. 总结实验数据的中心趋势与离散程度；2. 对参数进行估计，并给出相应的置信区间；3. 根据假设检验的结果，判断样本数据对给定的假设是否支持；4. 探究变量之间的相关关系，并给出相应的统计指标；5. 建立合适的数学模型，并进行预测和推断；6. 分析实验误差来源，评估实验数据的可靠性。

实验结论可根据具体实验内容进行调整和补充，需根据实际情况进行具体描述。

参考文献：在实验报告中可参考相关的统计学原理、方法和软件操作的文献。

课程实验报告题目：社会经济统计学学生姓名：学号：专业：年级：学院：指导教师：教务处制实验一：EXCEL的数据整理与显示一、实验目的及要求：(一)目的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及命令；3．熟悉EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作及命令。

(二)内容及要求1．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 1161.2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。

二、仪器用具硬件：计算机（安装Windows2003 、Windows2007 或Windows XP或以上）软件：EXCEL三、实验原理统计中数据整理与显示的相关理论。

四、实验方法与步骤1．点击“数据”→“透视图”，选定区域为日加工零件数一列，输出区域为空白地方，完成，修改一下形成。

2．点击“图表向导”→“条形图”，数据区域为复制的数据，再修改系列、名称、X轴、Y 轴，完成，再修改一下图表。

3．分组后，点击“工具”→“数据分析”→“直方图”，输入区域为体育一列，接受区域为分好的组，标志打钩，输出区域为空白地方，累计百分比和图表输出打钩，完成，在对表和图进行一系列的修改，形成所需要的表和图。

大学生统计学实验操作题目及解析在大学统计学的学习中，实验操作是巩固理论知识、提升实践能力的重要环节。

以下为大家呈现一些常见的大学生统计学实验操作题目，并进行详细的解析。

一、数据收集与整理题目：对某高校一个班级学生的身高数据进行收集和整理。

解析：首先，需要确定收集数据的方法。

可以采用直接测量、问卷调查或者从学校的学生信息系统中获取。

在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性。

对于测量身高，要使用标准的测量工具，并多次测量取平均值以减小误差。

收集完数据后，需要对数据进行整理。

可以按照身高的数值从小到大或从大到小进行排序，然后将数据分组，例如以 5 厘米为一组，统计每个组内的人数。

通过这样的整理，可以更直观地了解身高数据的分布情况。

二、描述性统计分析题目：计算给定数据集中的均值、中位数、众数和标准差。

解析：均值是所有数据的平均值，通过将所有数据相加然后除以数据的个数来计算。

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（如果数据个数为奇数）或者中间两个数值的平均值（如果数据个数为偶数）。

众数是数据集中出现次数最多的数值。

标准差则反映了数据的离散程度，其计算相对复杂，需要先计算每个数据与均值的差值的平方，然后求这些平方值的平均值，最后取平方根。

以数据集10, 20, 20, 30, 40为例，均值为（10 ＋ 20 ＋ 20 ＋ 30 ＋40) ／ 5 ＝ 24；中位数是 20；众数是 20；标准差的计算过程为：首先计算均值 24，然后计算差值的平方分别为（10 24)²＝ 196, （20 24)²＝ 16, （20 24)²＝ 16, （30 24)²＝ 36, （40 24)²＝ 256，这些平方值的平均值为（196 ＋ 16 ＋ 16 ＋ 36 ＋ 256) ／ 5 ＝ 100，标准差为√100 ＝ 10 。

三、概率计算题目：一个盒子里有 5 个红球和 3 个白球，从中随机取出 2 个球，求取出的 2 个球都是红球的概率。

统计学实验课第一次作业数据整理案例管理报告:现金个人支票信用卡平均8.84 平均42.732 平均40.87682 标准误差0.856497 标准误差 2.470033 标准误差 3.171108 中位数7.405 中位数41.34 中位数45.33 众数#N/A 众数#N/A 众数#N/A标准差 5.2798 标准差15.62186 标准差14.87382 方差27.87629 方差244.0425 方差221.2304 峰度-0.85908 峰度0.266625 峰度-1.00003 偏度0.435257 偏度-0.03301 偏度-0.11736 区域19.39 区域75.49 区域55.33 最小值 1.09 最小值 2.67 最小值14.44 最大值20.48 最大值78.16 最大值69.77 求和335.92 求和1709.28 求和899.29 观测数38 观测数40 观测数22置信度(95.0%) 1.735427置信度(95.0%)4.996113 置信度(95.0%)6.5946811）平均数：现金（8.84），个人支票（42.732），信用卡（40.87682），由上可知，支付金额越大，人们首先会选择用个人支票支付，其次是信用卡，再来是现金。

众数：现金（7.405），个人支票（41.34），信用卡（45.33），由上可知，支付金额越大，人们首先会选择用信用卡支付，其次是个人支票，再来是现金。

2）极差=最大值-最小值，现金（19.39），个人支票（75.49），信用卡（55.33）,由上可知，支付金额越大，人们首先会选择用个人支票支付，其次是信用卡，再来是现金。

标准差（由表可知）,现金（5.2798），个人支票（15.62186），信用卡（14.87382）由上可知，用现金支付的代表性最大，其次是信用卡，再来是个人支票。

标准差系数=标准差/平均数*100%，现金（59.73%），个人支票（36.56%），信用卡（36.387%），由上可知，用信用卡支付的代表性最大，其次是个人支票，再来是现金。

一、摘要本实习报告以统计学专业实习为背景，通过对实际统计工作的参与和理论知识的运用，探讨了统计学在现实中的应用及价值。

实习期间，我们参与了公司数据收集、整理、分析和报告撰写等环节，将所学理论知识与实际操作相结合，提升了自身的专业素养。

本文从实习目的、实习内容、实习过程和实习成果等方面进行了详细阐述，以期为今后从事统计学工作提供借鉴。

二、实习目的1. 巩固和运用所学统计学基础知识，提高实际操作能力。

2. 了解统计学在各个领域的应用，拓宽专业视野。

3. 培养团队协作精神和沟通能力，提升综合素质。

4. 为今后从事统计学工作积累实践经验。

三、实习内容1. 数据收集：实习期间，我们参与了公司各部门数据的收集工作，包括市场调研、客户反馈、销售数据等，学习了如何运用调查问卷、访谈等方式获取数据。

2. 数据整理：对收集到的原始数据进行清洗、分类、排序等处理，确保数据的质量和准确性。

3. 数据分析：运用统计学方法对整理后的数据进行分析，包括描述性统计、推断性统计等，揭示数据背后的规律和趋势。

4. 报告撰写：根据分析结果，撰写统计分析报告，为管理层提供决策依据。

四、实习过程1. 初期培训：实习开始前，我们参加了公司组织的统计学基础知识培训，了解了统计学的基本概念、方法和应用。

2. 实践操作：在导师的指导下，我们参与了实际数据收集、整理和分析工作，掌握了数据处理的技能。

3. 团队协作：在实习过程中，我们与团队成员密切配合，共同完成各项任务，提高了团队协作能力。

4. 反馈与总结：实习期间，我们定期向导师汇报工作进展，接受导师的指导和建议，不断优化工作方法。

五、实习成果1. 理论与实践相结合：通过实习，我们深刻体会到统计学在现实工作中的应用价值，提高了将理论知识应用于实践的能力。

2. 提升数据分析能力：在实习过程中，我们熟练掌握了多种统计学方法，提高了数据分析能力。

3. 培养团队协作精神：实习期间，我们学会了与团队成员沟通、协作，提高了团队协作能力。