统计学原理计算题型分析报告

电大专科统计学原理计算题试题及答案计算题1．某单位40名职工业务考核成绩分别为：68 89 88 84 86 87 75 73 72 6875 82 97 58 81 54 79 76 95 7671 60 90 65 76 72 76 85 89 9264 57 83 81 78 77 72 61 70 81单位规定：60分以下为不及格,60─70分为及格，70─80分为中,80─90分为良,90─100分为优.要求：(1)将参加考试的职工按考核成绩分为不及格、及格、中、良、优五组并编制一张考核成绩次数分配表；（2）指出分组标志及类型及采用的分组方法；（3)分析本单位职工业务考核情况。

解：（1）（2)分组标志为"成绩"，其类型为"数量标志”；分组方法为：变量分组中的开放组距式分组,组限表示方法是重叠组限；(3)本单位的职工考核成绩的分布呈两头小，中间大的”正态分布"的形态，说明大多数职工对业务知识的掌握达到了该单位的要求。

2．2004年某月份甲、乙两农贸市场农产品价格和成交量、成交额资料如下试问哪一个市场农产品的平均价格较高？并说明原因。

解：解:先分别计算两个市场的平均价格如下:甲市场平均价格()375.145.5/==∑∑=x m m X （元/斤）乙市场平均价格325.143.5==∑∑=f xf X (元/斤)说明:两个市场销售单价是相同的，销售总量也是相同的，影响到两个市场 平均价格高低不同的原因就在于各种价格的农产品在两个市场的成交量不同。

3．某车间有甲、乙两个生产组，甲组平均每个工人的日产量为36件,标准差为9.6件；乙组工人日产量资料如下：要求：⑴计算乙组平均每个工人的日产量和标准差；⑵比较甲、乙两生产小组哪个组的日产量更有代表性?解：（1)50.291001345343538251515=⨯+⨯+⨯+⨯==∑∑fxf X (件）986.8)(2=-=∑∑ffX x σ（件）（2）利用标准差系数进行判断：267.0366.9===X V σ甲 305.05.29986.8===XV σ乙因为0.305 〉0.267故甲组工人的平均日产量更有代表性。

题型四：计算题1. 数据透视表1） 考察内容：数据分组，其中包括一个变量的分组和两个变量的分组。

2） 相关知识点1“”a m ax m in ****→≤⎧⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩⎪⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧⎪⎨⎨⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎩将一个变量值作为一组单变量值分组适合于离散变量适合于变量值较少的情况将变量值的一个区间作为一组（）分组方法适合于连续变量等距分组适合于变量值较多的情况组距分组异距分组需要遵循不重不漏的原则，上组限不在内（x<b)可采用等距分组，也可采用不等距分组如和相差悬殊，可采用开口组：一下，以上（2） 组距分组步骤A. 确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。

在实际分组时，可以按Sturges 提出的经验公式来确定组数K lg 1lg 2n K =+B. 确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定，即-=最大值最小值组距组数C. 统计出各组的频数并整理成频数分布表（3） 在使用组中值代表一组数据时，要求数据呈均匀分布或在组中值两侧呈对称分布+=2上限值下限值组中值3） 例题：组距分组2. 均值方差1） 考察内容：计算均值和方差 2） 相关知识点1211211122112()0()m in n ii n i i nini ki i k k i k i i m x x x x x x x x x n n M f M f M f M f x f f f n M f H ====⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪-=⎪⎪⎪-=⎪⎩+++==+++==+++=∑∑∑∑∑ 集中趋势的最常用测度值一组数据的均衡点所在体现了数据的必然性特征易受极端值的影响用于数值型数据，不能用于分类数据和顺序数据简单平均数：（1）平均数加权平均数：调和平均数：112lg 1lg (lg lg lg )i ii i i im nii m n M f M f f M G xG x x x nn=⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧⎪⎪⇐⇒⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎧⎪⎪==⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪=+++=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎩⎩∑∑∑∑ 易受极端值的影响几何平均数：平均数的变形：适用于对比率数据的平均，主要用于计算平均增长率⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪n n n n 2n n n n ⎧⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎧⎪⎨⎨⎩⎪⎪⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩⎩不受极端值影响众数具有不惟一性数据分布偏斜程度较大时应用不受极端值影响（）对比中位数数据分布偏斜程度较大时应用易受极端值影响平均数数学性质优良数据对称分布或接近对称分布时应用221221()1()1ni i ki i i x x s n M x f s n ==⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪-⎪⎪⎪=⎪⎪-⎪⎨⎪⎪-⎪⎪=⎪⎪-⎩⎩∑∑数据离散程度的最常用测度值反映了各变量值与均值的平均差异根据总体数据计算的，称为总体方差或标准差根据样本数据计算的，称为样本方差或标准差（3）方差未分组：计算分组： 3） 例题：加权平均数；调和平均数；几何平均数；样本标准差3. 列联表检验1） 考察内容：利用2χ分布判断两个变量之间有无关系，相关系数,,)Q V C （不要求计算 2） 相关知识点A. 提出假设● 拟合优度检验：检验多个比例是否相等假设：0j 1j ...;...H H ππππππ==1212：=：，，，不全相等 ● 独立性检验：检验列联表中的行变量与列变量之间是否独立假设：0H ：行变量与列变量独立；1H ：行变量与列变量不独立B. 构造2χ统计量：22211()~(1)(1)r cij ij i j ijf e r c e χχ==-=--∑∑（）f i j ij e i j ij ⎧⎪⎨⎪⎩—列联表中第行第列类别的实际频数—列联表中第行第列类别的期望频数 C. 进行决策根据显著性水平α和自由度(r-1)(c-1)查出临界值2/2a χ若22/2a χχ>，拒绝0H ；若22/2a χχ<，接受0H3） 例题：计算2χ统计量；拟合优度检验；独立性检验4. 方差分析1） 考察内容：只考察单因素方差分析，即利用2χ分布判断均值是否相等 2） 相关知识点⎧⎨⎩检验多个总体均值是否相等：通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等（1）方差分析研究分类型自变量对数值型因变量的影响（2） 单因素方差分析A. 提出假设H0 ：m1 = m2 =…= mkH1 ：m1 ，m2 ，… ，mk 不全相等 B. 构造检验的统计量a) 水平的均值：1(1,2,,)in ijj i ixx i k n ===∑b) 全部观察值的总均值：11112in kkijiii j i k x n xx n n n n n n======+++∑∑∑ ，式中：c) 误差平方和：总离差平方和：()211in kij i j SST x x ===-∑∑组间离差平方和：()()22111in kki i i i j i SSA x x n x x ====-=-∑∑∑组内离差平方和：()211in k iji i j SSE xx ===-∑∑d) 均方(MS) ：组间方差：1SSA M SA k =-组内方差：SSE M SE n k=-e) 构造检验的统计量：~(1,)M SA F F k n k M SE=--C. 决策：（3） 辨析SST SSA SSE =+()()()22211111iin n k kk iji i iji j i i j xx n x x xx =====-=-+-∑∑∑∑∑A. SST 反映全部数据总的误差程度；SSE 反映随机误差的大小；SSA 反映随机误差和系统误差的大小 B. 如果原假设成立，则表明没有系统误差，组间平方和SSA 除以自由度后的均方与组内平方和SSE 和除以自由度后的均方差异就不会太大；如果组间均方显著地大于组内均方，说明各水平(总体)之间的差异不仅有随机误差，还有系统误差 C. 判断因素的水平是否对其观察值有影响，实际上就是比较组间方差与组内方差之间差异的大小3） 例题：单因素分析5. 回归分析1） 考察内容：讲过内容都考 2） 相关知识点r r ()()x x y y r n xy x y r ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨--=⎪⎪⎪-⎪=⎪⎪⎩对变量之间关系密切程度的度量对两个变量之间线性相关程度的度量称为简单相关系数若相关系数是根据总体全部数据计算的，称为总体相关系数，记为若是根据样本数据计算的，则称为样本相关系数，记为（1）相关系数（2） 回归分析A. 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式B. 对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著C. 利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度（3） 回归分析VS 相关分析A. 相关分析中，变量x 变量y 处于平等的地位；回归分析中，变量y 称为因变量，处在被解释的地位，x 称为自变量，用于预测因变量的变化 B. 相关分析中所涉及的变量x 和y 都是随机变量；回归分析中，因变量y 是随机变量，自变量x 可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量C. 相关分析主要是描述两个变量之间线性关系的密切程度；回归分析不仅可以揭示变量x 对变量y 的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制（4） 一元线性回归A. 回归模型：描述因变量y 如何依赖于自变量x 和误差项ε的方程一元线性回归模型：01y x ββε=++● 误差项ε是一个期望值为0的随机变量，即E(ε)=0。

统计学原理例题分析（一）一、判断题（把“V”或“X”填在题后的括号里）1.社会经济统计的研究对象是社会经济现象总体的各个方面。

（）参考答案：X2.总体单位是标志的承担者，标志是依附于单位的。

（）参考答案：“3•标志通常分为品质标志和数量标志两种。

（）参考答案：“4.当对品质标志的标志表现所对应的单位进行总计时就形成统计指标。

（）参考答案：“5.调查方案的首要问题是确定调查对象。

（）参考答案：“6.我国目前基本的统计调查方法是统计报表、抽样调查和普查。

（）参考答案：“7.调查单位和填报单位在任何情况下都不可能一致。

（）参考答案：X8.按数量标志分组，各组的变量值能准确的反映社会经济现象性质上的差别。

（）参考答案：X9.在确定组限时，最大组的上限应低于最大变量值。

（）参考答案：X10.按数量标志分组的目的，就是要区别各组在数量上的差别。

（）参考答案：X11.离散型变量可以作单项式分组或组距式分组，而连续型变量只能作组距式分组。

（）参考答案：212.对于任何两个性质相同的变量数列，比较其平均数的代表性，都可以采用标准差指标。

（）参考答案：X13.样本成数是指在样本中具有被研究标志表现的单位数占全部样本单位数的比重。

（）参考答案：“14.样本容量指从一个总体中可能抽取的样本个数。

（）参考答案：X15.在抽样推断中，作为推断对象的总体和作为观察对象的样本都是确定、唯一的。

（）参考答案：X16.产量增加，则单位产品成本降低，这种现象属于函数关系。

（）参考答案：X17.在直线回归方程Y = a +bx中，b值可以是正的，也可以是负的。

（）参考答案：“18.回归系数b和相关系数丫都可用来判断现象之间相关的密切程度。

（）参考答案：X19.平均指标指数是综合指数的一种变形。

（）参考答案：X20.序时平均数与一般平均数完全相同，因为它们都是将各个变量值的差异抽象化了。

（）参考答案：X二、单项选择题（从下列每小题的四个选项中，选出一个正确的，请将正确答案的序号填在括号内）1 •以产品的等级来衡量某种产品的质量好坏，则该产品等级是（）A.数量标志 E.品质标志C.数量指标D.质量指标。

统计学分析报告引言统计学是一门研究数据收集、整理、分析、解释和呈现的学科。

在各个领域中，统计学都扮演着重要的角色，可以帮助人们从数据中提取有用的信息，并做出合理的决策。

本文将介绍统计学的基本概念和常用技术，以及如何应用统计学分析来解决实际问题。

1. 数据收集和整理在统计学分析中，数据的收集和整理是非常关键的步骤。

通过合理的数据收集方法和正确的整理方式，可以确保数据的可靠性和准确性。

常见的数据收集方式包括问卷调查、实验观测、文献研究等。

而数据整理则包括数据清洗、编码和处理等工作，以便后续的统计分析。

2. 描述统计分析描述统计分析是统计学的基础，主要通过对数据的整体特征进行概括和描述。

常见的描述统计方法包括测量数据的中心趋势（如均值、中位数）、集中程度（如标准差、方差）、数据分布形态（如偏态、峰态）等。

通过这些统计指标，可以对数据的整体情况进行全面的了解。

3. 探索性数据分析探索性数据分析是一种用来探索数据之间关系的方法。

通过图表和统计指标，可以发现变量之间的关联性和潜在的模式。

常见的探索性数据分析方法包括散点图、箱线图、相关系数等。

通过这些方法，可以更深入地了解数据的内在结构，并提出进一步的研究问题。

4. 统计推断统计推断是统计学中涉及到从样本推断总体的方法。

通过从样本中收集数据，并运用统计方法进行分析，我们可以对总体特征进行推断。

常见的统计推断方法包括假设检验、置信区间估计等。

通过这些方法，我们可以对总体的参数进行推断，并降低由于样本误差带来的不确定性。

5. 回归分析回归分析是一种用来建立变量之间函数关系的方法。

通过回归分析，可以确定自变量与因变量之间的关系，并进行预测和解释。

常见的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归等。

通过这些方法，我们可以通过已知的自变量值，预测因变量的取值，并对自变量对因变量的影响进行解释。

6. 实例分析：销售数据分析为了更好地说明统计学的应用，我们将以一个销售数据的分析为例。

3．某地区历年粮食产量如下：1、某生产车间30名工人日加工零件数（件）如下： 30 26 42 41 36 44 40 37 37 25 45 29 43 31 36 36 49 34 47 33 43 38 42 32 34 38 46 43 39 35 要求：（1）根据以上资料分成如下几组：25—30，30—35，35—40，40—45，45—50，计算各组的频数和频率，编制次数分布表；（2） 根据整理表计算工人平均日产零件数。

（20分）解：（1）根据以上资料编制次数分布表如下：则工人平均劳动生产率为：17.38301145===∑∑fxf x（2）当产量为10000件时，预测单位成本为多少元？（15分）xbx a y n x b n y a x x n y x xy n b c 5.2808010703125.232105.26151441502520250512503210128353)(222-=+==+=⨯+=-=-=-=--=-⨯⨯-⨯=--=∑∑∑∑∑∑∑因为，5.2-=b ，所以产量每增加1000件时，即x 增加1单位时，单位成本的平均变动是：平均减少2.5元 （2）当产量为10000件时，即10=x 时，单位成本为55105.280=⨯-=c y 元>课程的测试,甲班平均成绩为81分,标准差为9.5分;乙班的成绩分组资料如下:计算乙班学生的平均成绩,并比较甲.乙两班哪个班的平均成绩更有代表性?解：乙班学生的平均成绩∑∑=f xf x ，所需的计算数据见下表：75554125===∑∑fxf x （比较甲.乙两班哪个班的平均成绩更有代表性，要用变异系数σν的大小比较。

）甲班%73.11815.9===xσνσ 从计算结果知道，甲班的变异系数σν小，所以甲班的平均成绩更有代表性。

%65.207549.1549.152405513200)(2======-=∑∑x ffx x σνσσ计算(1)产品产量总指数及由于产量增长而增加的总成本.(2)总成本指数及总成本增减绝对额. 解；（1）产品产量总指数为： %42.1112102342106351120605010060%10550%102100%12000==++=++⨯+⨯+⨯=∑∑qp qkp 由于产量增长而增加的总成本：∑∑=-=-242102340000qp q kp（2）总成本指数为：%62.10721022660501006046120011==++++=∑∑qp qp总成本增减绝对额：∑∑=-=-16210226011qp q p计算第二季度平均每月商品流转次数和第二季度商品流转次数. 解：商品流转次数c=商品销售额a/库存额bba c =商品销售额构成的是时期数列，所以67.23837163276240200==++==∑na a 库存额b 构成的是间隔相等的时点数列，所以33.533160327545552453224321==+++=+++=b b b b b 第二季度平均每月商品流转次数475.433.5367.238===ba c 第二季度商品流转次数3*4.475=13.425解：甲市场的平均价格为：04.123270033220027001507001080007350011009007001100137900120700105==++=++⨯+⨯+⨯==∑∑fxf x乙市场的平均价格为74.1172700317900700800120031790013795900120960001051260009590096000126000==++=++++==∑∑xM M x。

统计学分析报告怎么写1. 引言在进行统计学分析报告的写作之前，首先需要明确报告的目的和背景。

引言部分应包括以下内容：•简要介绍研究的背景和目的；•清晰地陈述研究问题和研究假设；•提供主要数据来源和采集方法。

2. 数据描述在这一部分，对所采集的数据进行详细的描述和统计分析，包括以下内容：•数据的来源和样本的选择方法；•描述性统计，如数据的中心趋势（平均值、中位数等）和离散程度（标准差、方差等）；•根据数据特点选择合适的图表，如柱形图、折线图、饼图等，进行数据可视化分析；•针对变量之间的关系，可以使用相关系数、回归分析等方法进行进一步分析。

3. 假设检验在统计学分析报告中，通常需要对研究假设进行检验。

该部分应包括以下内容：•对假设进行明确的陈述，并说明假设的来源和理论依据；•选择适当的统计方法，如t检验、方差分析、卡方检验等，对假设进行检验；•给出检验结果的解释和结论，明确是否拒绝或接受原假设。

4. 结果解释在这一部分，对统计分析的结果进行详细解释，并给出研究结论。

主要内容包括：•对统计分析结果进行解释，解释每个变量的意义和影响因素；•将结果与研究目标和问题进行对比，分析是否达到了预期效果；•对结果出现的异常情况进行解释，给出可能的原因；•将结果与过去的研究成果进行比较，提出自己的创新点和贡献。

5. 结论和建议最后一部分是总结和提出建议。

应包括以下内容：•总结研究的主要发现，并回答研究问题；•根据研究结果，提出具体的建议和改进措施；•对未来的研究方向进行展望，提出可能的拓展和改进方向。

结束语统计学分析报告的写作需要严谨和客观，务必在报告中提供详细的数据描述和统计分析，以支持研究结论的可信度。

同时，报告的组织结构也需要清晰，确保逻辑流程连贯。

通过统计学分析报告的撰写，能够全面了解问题的本质和解决方案，并为进一步的研究和决策提供参考依据。

统计学分析报告统计学分析报告统计学是应用数学的一种重要分支，通过收集、整理和分析数据，从而获取有关某一特定现象或问题的信息。

本篇报告将介绍一个有关学生的统计学分析。

我们选取了一个高中的班级作为研究对象，收集了学生们的成绩数据。

首先，我们对数据进行了整理和清洗工作，删除了缺失值和异常值。

然后，我们将数据按性别进行了分组，并分别计算了每个性别的平均分、标准差和最高分最低分等指标。

在我们的样本中，男生的平均分为85分，标准差为5分；女生的平均分为88分，标准差为4分。

从平均分来看，女生的成绩稍微高于男生。

然而，标准差较小的男生组成绩的分布较为集中，而标准差较大的女生组成绩的分布较为分散。

为了更全面地了解学生们的成绩情况，我们还对不同学科进行了分析。

我们选取了数学、物理和化学这三门学科进行了统计分析。

结果显示，男生在数学和物理上的平均分明显高于女生，而女生在化学上的平均分则略高于男生。

我们还进一步分析了学生的学习习惯与成绩之间的关系。

我们发现，与每天晚上花 2 小时以上看书的学生相比，每天花 1 小时或不看书的学生平均成绩更低。

这表明，学生们的学习习惯与其成绩之间确实存在一定的关联。

最后，我们进行了性别与学习习惯之间的相关性分析。

结果显示，在男生中，学习习惯与成绩之间的相关性较弱；而在女生中，学习习惯与成绩之间存在一定的相关性，即学习习惯良好的女生成绩相对更好。

综上所述，通过这次统计学分析，我们得出了以下几个结论：女生在整体成绩上稍微高于男生；男生在数学和物理上的成绩较好，而女生在化学上的成绩略高于男生；学习习惯与成绩之间存在一定的相关性，特别是在女生中。

这些结论为教育管理者、家长和学生本身提供了一定的参考，帮助他们更好地了解学生的学习情况，从而采取适当的教育和辅导措施。

典型例题分析例1．分别从方差为20和35的正态总抽取容量为8和10的两个样本，求第一个样本方差是第二个样本方差两倍的概率的范围。

解 以21S 和22S 分别表示两个（修正）样本方差。

由222212σσy x S S F =知统计量2221222175.13520S S S S F ==服从F 分布，自由度为（7，9）。

1） 事件{}22212S S =的概率 {}{}05.320352352022222122212221===⎭⎬⎫⎩⎨⎧⨯==⎭⎬⎫⎩⎨⎧===F P S S P S S P S S P因为F 是连续型随机变量，而任何连续型随机变量取任一给定值的概率都等于0。

2） 现在我们求事件{}二样本方差两倍第一样本方差不小于第=A 的概率：{}{}5.322221≥=≥=F P S S P p 。

由附表可见，自由度9,721==f f 的F 分布水平α上侧分位数),(21f f F α有如下数值：)9,7(20.45.329.3)9,7(025.005.0F F =<<=。

由此可见，事件A 的概率p 介于0.025与0.05之间；05.0025.0<<p 。

例2．设n X X X ，，， 21是取自正态总体),(2σμN 的一个样本，2s 为样本方差，求满足不等式95.05.122≥⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤σS P 的最小n 值。

解 由随机变量2χ分布知，随机变量σ/12S n ）（-服从2χ分布，自由度1-=n v ，于是，有{}{}95.0)1(5.1)1(5.1)1(2,05.02222=≤≥-≤=⎭⎬⎫⎩⎨⎧-≤-=v v v P n P n S n P χχχσ 其中2v χ表示自由度1-=n v 的2χ分布随机变量，2,05.0v χ是自由度为1-=n v 的水平05.0=α的2χ分布上侧分位数（见附表）。

我们欲求满足2,05.015.1v n χ≥-）（的最小1+=v n 值，由附表可见226,05.0885.3839)127(5.1χ=>=-， 22505.0652.375.401265.1，）（χ=<=-。

《统计学原理》常用公式汇总及计算题目分析第一部分常用公式第三章统计整理a）组距＝上限－下限b）组中值＝（上限+下限)÷2c）缺下限开口组组中值＝上限－1/2邻组组距d）缺上限开口组组中值＝下限+1/2邻组组距第四章综合指标i.相对指标1。

结构相对指标＝各组(或部分）总量/总体总量2。

比例相对指标＝总体中某一部分数值/总体中另一部分数值3。

比较相对指标＝甲单位某指标值/乙单位同类指标值4。

强度相对指标＝某种现象总量指标/另一个有联系而性质不同的现象总量指标5.计划完成程度相对指标＝实际数/计划数＝实际完成程度（%)/计划规定的完成程度（％)ii.平均指标1。

简单算术平均数：2。

加权算术平均数或iii.变异指标1.全距＝最大标志值－最小标志值2。

标准差: 简单σ= ; 加权σ=3。

标准差系数：第五章抽样估计1。

平均误差:重复抽样:不重复抽样:2。

抽样极限误差3。

重复抽样条件下:平均数抽样时必要的样本数目成数抽样时必要的样本数目4。

不重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目第七章相关分析1.相关系数2。

配合回归方程ｙ＝ａ＋ｂｘ3.估计标准误:第八章指数分数一、综合指数的计算与分析（1）数量指标指数此公式的计算结果说明复杂现象总体数量指标综合变动的方向和程度.（—）此差额说明由于数量指标的变动对价值量指标影响的绝对额。

（2）质量指标指数此公式的计算结果说明复杂现象总体质量指标综合变动的方向和程度。

（-）此差额说明由于质量指标的变动对价值量指标影响的绝对额。

加权算术平均数指数=加权调和平均数指数=（3）复杂现象总体总量指标变动的因素分析相对数变动分析:= ×绝对值变动分析：—= （—）×（—）第九章动态数列分析一、平均发展水平的计算方法：(1)由总量指标动态数列计算序时平均数①由时期数列计算②由时点数列计算在间断时点数列的条件下计算：a.若间断的间隔相等，则采用“首末折半法”计算。

应用统计学原理的报告1. 引言在现代社会中，统计学在各个领域的应用日益广泛。

统计学通过数据的收集、整理、分析和解释，帮助人们更好地理解和解决实际问题。

本报告旨在介绍应用统计学原理的相关内容，并通过实际案例来展示其重要性和应用价值。

2. 数据收集和整理2.1 数据收集数据收集是进行统计分析的第一步，它涉及到采集符合实际情况的数据样本。

数据采集可以通过调查问卷、实地观察、实验设计等方法进行。

在本报告中，我们将以调查问卷的方式收集数据。

2.2 数据整理数据整理是对收集到的数据进行处理和清洗的过程。

包括删除异常值、填补缺失值、标准化数据等步骤。

通过数据整理，可以确保分析结果的准确性和可靠性。

3. 描述性统计分析描述性统计分析用来对数据进行概括和总结，从而获得对数据特征的直观认识。

在描述性统计分析中，常用的方法包括计算均值、中位数、标准差等指标，绘制频率分布图、柱状图、箱线图等图像。

通过描述性统计分析，我们可以了解数据的分布情况，掌握数据的基本特征。

4. 推断性统计分析推断性统计分析是在从样本中获取信息的基础上，对总体进行推断的过程。

通过推断性统计分析，可以得出关于总体的结论，并给出置信区间和假设检验等统计推断。

推断性统计分析在各个领域中都有广泛的应用，如医学研究、市场调查等。

5. 实际案例分析5.1 网络安全事件分析我们选择了一个与网络安全相关的案例来进行实际分析。

首先，我们收集到了一段时间内的网络安全事件发生数量的数据。

•事件发生数量：–2018年1月：100次–2018年2月：120次–2018年3月：150次–2018年4月：130次–2018年5月：140次通过对以上数据进行描述性统计分析，我们可以得到网络安全事件发生数量的平均值、标准差和频率分布。

5.2 结果分析和总结根据描述性统计分析的结果，我们可以得出网络安全事件发生数量在过去几个月中呈现上升趋势。

同时，通过推断性统计分析，我们可以判断是否存在特定因素导致网络安全事件数量的增加，进一步分析和解决问题。