统计学课内实验报告(详解+心得)

1一．实验目的及要求（一）目的实验一：EXCEL的数据整理与显示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。实验二：EXCEL的数据特征描述、抽样推断熟悉EXCEL用于数据描述统计、抽样推断实验三：时间序列分析掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作及命令。实验四：一元线性回归分析掌握EXCEL用于相关与回归分析的基本操作及命令。（二）要求1、按要求认真完成实验任务中规定的所有练习；2、实验结束后要撰写格式规范的实验报告，正文统一用小四号字，必须有页码；3、实验报告中的图表制作要规范，图表必须有名称和序号；4、实验结果分析既要简明扼要，又要能说明问题。二、实验任务实验一根据下面的数据。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）：11710811011213712213111813411412412512312712012911712612312813912213311912410713313411311511712612712013913012212312312812211811812712412510811213550921.2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。实验二百货公司6月份各天的销售额数据如下(单位:万元)257276297252238310240236265278271292261281301274267280291258272284268303273263322249269295（1）计算该百货公司日销售额的均值、众数、中位数;（2）计算该百货公司日销售额的极差、标准差;（3）计算日销售额分布的偏态系数和峰度系数。实验三根据实验一数据，（1）计算特征值；（2）在95.45%的概率保证度下，判断该企业职工的平均日加工零件数及优秀率的区间。实验四1、综合运用统计学时间序列中的移动平均、季节指数运算、时间序列因素分解、图形展示等知识，对某小区居民用电量（千度）季节数据的构成要素进行分解，并作出图形进行分析。月度第一年第二年第三年第四年1501574585542244746945543833453663523414354327341427537441238835863593533323557365381392376843746042944193533443613821029531129137711454453395398312457486491473实验五综合运用统计学中相关与回归分析的内容，根据下列数据作出一个相关回归模型。某地区1996～2011年国民生产总值和财政收入资料单位：亿元年份国内生产总值财政收入199618667.822937.1199721781.53149.48199826923.483483.37199935333.924348.95200048197.865218.1200160793.736242.2200271176.597407.99200378973.048651.14200484402.289875.95200589677.0511444.08200699214.5513395.232007109655.216386.042008120332.718903.642009135822.821715.252010159878.326396.472011183084.831649.29三、实验地点院机房四．实验内容及结果实验一：（一）实验图表：1.工人人数与零件个数分组表4零件数(个）工人数（人）107-1147114-12111121-12820128-1358135-1424合计50工人人数—零件个数分布图0510152025107-114114-121121-128128-135135-142系列12..工人人数与生产零件个数频率分布表零件数次数频率人数（人）比重（%）107-114714%114-1211122%121-1282040%128-135816%135-14248%合计50100%工人加工零件直方图直方图0510152025114121128135142其他107频率0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%频率累积%53.假设日加工零件数大于等于130为优秀加工零件数人数≥1309＜13041则优秀率=9/50=0.18=18%（二）实验结果与分析1、首先，组距式分组，需要先整体把握所有数据，把最大值和最小值找出来，再计算全距，因为总共50人，直接分为5组，这样刚好组距为7，于是就得出工人人数与零件个数分组表。2、再根据这个表的数据和步骤，得出条形图。从这个条形图可以很直观的看出，工人生产零件个数在121-128件之间的人数最多，总共20人，工人生产零件个数在135-142之间的人数最少，总共4人，其余分组人数大致相同。3、根据上述资料整理得出工人人数与生产零件个数频率分布表，同时也做出条形图，可以很直观的看出，工人生产零件个数在121-128件之间的人数最多，占40%，工人生产零件个数在135-142之间的人数最少，占8%。4、根据资料，找出日加工零件数大于等于130的人数为9人，所以得出优秀率为18%。实验二：（一）实验图表：1、在相应方格中输入命令，得到所要求的数值均值：众数：中位数：2、在相应方格中输入命令，得到所要求的数值极差:标准差：3、在相应方格中输入命令，得到所要求的数值偏态系数:峰度系数：（二）实验结果与分析通过这个实验，也让我对数据描述统计、数值运算有了很深的了解和理解，并且明白EXCEL的好处，特别是对统计数据的重要性，也熟悉了这方面的一些基6本菜单操作及命令。实验三：（一）实验图表：1、在相应方格中输入命令，得到各特征值。单位总量：50标志总量：6131最大值：139最小值：107:平均值：122.62中位数：123几何平均数：122.3569519调和平均数:：122.0936216变异统计的平均差：6.3552变异统计的标准差：8.108675123变异统计中的方差：65.75061224变异统计中的峰度：-0.45441358变异统计中的偏度：0.07235312、抽样推断极限误差=CONFIDENCE(0.072353，8.108675123，50)=2.06056494日加工零件的置信区间为（120.559435，124.680565）优秀率的置信区间(0.07081514，0.28918486)3、假设检验t=(样本均值单元格-115）/(样本标准差单元格/SQRT（样本容量单元格）)=（122.62-115）/（8.108675123/50）=6.644924838因为α=0.05，自由度为49，则TINV(0.05,49)=2.009575199所以其临界值为2.009575119（二）实验结果与分析这组数据的最大值为139，最小值为107。企业职工的平均日加工零件数为为122.62，标准差为8.108675123，整体的波动幅度不大。在95%的置信度下，估计该企业职工的日加工零件的置信区间为（120.559435，124.680565），优秀率的置信区间(0.07081514，0.28918486)，其临界值为2.009575119。抽样推断分析法是经济分析中广泛应用的一种统计分析方法。本实训使我进一步巩固统计抽样推断的基础知识与基本技能，熟练掌握抽样推断分析的基础知识与运用条件，熟练掌握抽样推断分析的基本技能与计算过程。抽样推断是在抽样调查的基础上进行的统计方法，主要内容为：参数估计和假设检验。输入正确的数据也是成为整个统计学实验的基础。7实验四：（一）实验图表：1.（1）输入“年/季度”、“时间标号”：年季度第一年第二年第三年第四年第一季度559574585542447469455438345366352341第二季度354327341427374412388358359353332355第三季度365381392376437460429441353344361382第四季度295311291377454453395398457486491473（2）点击“数据分析”→“移动平均”，输入区域为“用电量”，间隔4，输出“移动平均值”；同样的办法对“移动平均值”进行2步平均，输出“中心化后的移动平均值”：414.5434433.25437397.25413.75408.625414380393.5384391369379368.625380.625358364.5353.25370.25360.5366.375358.25374.625363368.25363.25379373.375384.875374.25380.75383.75401.5385.25382.5381.125393381.875385.5378.5384.5378.5388.5370.5379.25373.375391.25362.5374368.25394373.625383368.625396.75384.75392369399.5387.25395.25376.75403.5389.75398.5384.5407.5（3）对称一下“移动平均值”和“中心化后的移动平均值”，用移动平均值的第一项对准第四期，中心化后的移动平均值的第一项对准移动平均值的第一项，然后用“用电量”除以“中心化后的移动平均值”，得到：1.0434231.0489431.0602631.0555561.029811.0382591.0417091.0272580.9930650.994880.986040.9883210.9722130.9568040.97060.99540481.0068881.0216281.0088380.9922181.0215921.0138431.0137260.9929710.9702240.9765010.9989830.9930690.9935441.008220.979430.990087（4）把得到的数据复制到“季节指数计算表”中，得到：月份各月平均指数/100指数平均值第一年第二年第三年第四年平均数调整指11.0489431.0088380.981121.0129671.01145521.0382591.0137260.963141.0050421.0035430.994880.9989830.940960.9782740.97681440.9568040.979430.9842990.9735110.97205851.0434231.0216281.0555561.0402021.03864961.029811.0138431.0272581.0236371.02210970.9930650.9765010.9883210.9859620.9844980.9722131.008220.9954040.9919460.99046591.0068881.0602630.9922181.019791.018268101.0215921.0417090.9929711.0187571.017236110.9702240.986040.9930690.9831110.981643120.9935440.97060.9900870.9847440.983274合计8.03075912.1176912.035863.86951912.0179412（5）做出折线图如下：指数折线图0.920.940.960.9811.021.041.06123456789101112系列1用各年各月的用电量除以对应的季节指数，得到：月份第一年第二年第三年第四年1353.189567