集美大学-统计学_实验报告
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【实验要求】要求掌握EXCEL软件的相关系数计算方法；学会利用EXCEL进行一元线性回归分析，并写出分析报告。
【实验内容】1、利用EXCEL软件绘制统计相关图
2、利用EXCEL的相关系数函数计算相关系数
3、利用相关系数宏程序进行相关系数的计算
4、利用EXCEL软件进行一元线性回归分析
【实验过程】
【注】以下实验过程使用软件均为Microsoft Office Excel-2010
（2）单击“确定”后得计算结果为：
【数据分析结论】由结果可以看出，自变量“广告投入X”与因变量“销售额Y”之间的相关系数为0.994198，且0.8<0.994198=<1,因此广告投入和销售额高度相关，且相关系数为正，说明X和Y成正相关关系。该公司可以通过加大广告的投入来提高销售额。
4、利用EXCEL软件进行一元线性回归分析
【实验小结】
通过一个学期对《统计学》的学习，我开始明白将统计学作为认识世界有力的武器之一的原因，它作为一门研究如何测定、搜集、整理、归纳分析数据以此来反映客观现象总体的方法论科学，为国家制定政策、计划、进行宏观调控及企业经营决策提供了多方位的服务。
对于大量的统计数据整理分析，有赖于日渐发达的计算机技术，以及日趋完备的统计分析软件，包括SPSS和EXCEL。而这学期我们学习的软件为EXCEL。虽然EXCEL软件是基础的数据处理软件，但是面对大量要处理的数据和各种复杂计算参数时，我才发现我们对EXCEL软件的了解仅仅只是冰山一角。平时我们仅使用该软件进行的简单数据整理和表格绘制而忽略了该软件强大的函数计算功能。
（1）接【例7-7】数据，利用EXCEL软件宏的回归分析：
（2）在弹出的对话框中进行如下输入：
（3）单击确定后得到如下结果：
【数据分析结论】从“回归统计”数据结果中可以看出，在只有一个广告投入X为自变量的条件下，其与销售收入Y的相关系数R为0.994198，决定系数R方为0.98843、调整自由度的决定系数为0.986984、以上三个系数均介于0~1之间，标准误差为1.630011。表明整个回归方程拟合度较高，散点几乎集中于回归方程上。
从“方差分析”数据结果中可以看出，可解释的离差平方和为1815.93、不可解释的残差平方和为21.25547、总离差平方和为1837.185。系数表给出了包括常数项在内的所有系数的检验结果，由表得出年销售额Y和广告费X（单位：万元）之间的一元回归方程为：
Y=-12.75868+0.884896X
注：统计计算的应包括数据、图表、计算等。
（2）点击下一步，并在x轴和y轴的空栏里填上“广告投入”和“销售额”，结果如下：
【数据分析结论】在该实验中，X轴表示的广告投入为自变量，而Y轴表示的销售额为因变量，由散点图可以看出，随着广告投入的增加，销售额也随之增加。因此，该企业可以考虑适当增加企业的广告投入，以提高销售额。
2、利用EXCEL的相关系数函数计算相关系数
1、利用EXCEL软件绘制统计相关图
【例7-7】某财务软件公司在全国有许多代理商，为研究它的财务软件产品的广告投入与销售额的关系，统计人员随机选择了10家代理商进行观察，搜集到广告投入费用和月平均销售额的数据如下：
（1）利用EXCEL软件，点击“插入”，选中“图表”，并在“图表类型”中选择“XY散点图”
（1）接【例7-7】数据，利用EXCEL软件中调出函数，选择“统计”函数中的CORREL函数向导：
（2）利用相关系数宏程序进行相关系数的计算
（1）利用EXCEL工具中的“数据分析”的宏程序，选中“相关系数”:
(2)在输入区域中进行如下设置：
《统计学》实验报告（三）
开课实验室：财经科学实验室2012年12月3日
班级：00000000学号：0000000姓名：000000
实验项目名称：EXCEL的相关与回归分析成绩：
实验性质：验证性□综合性□设计性指导教师签字：0000
【实验目的】较熟练地掌握EXCEL操作软件在相关与回归分析中的应用。
【实验软件】EXCEL
相关回归的分析从初中开始便有接触，当时只是简单的利用公式进行计算，并未弄清其中原理。这次试验，我学会了简单的相关回归分析，并且知道了验证因素之间相关关系、以及是否具有统计意义的重要性。两组不具有相关关系的参数虽然也可以通过计算求出方程，但是这样的方程是不具有统计学意义的。这又比中学时代的学习更加深入了一步。而作为财经系的学生，在分析几个经济变量的时候，经济变量是否具有相关关系和统计学意义更显得尤为重要。
【实验内容】1、利用EXCEL软件绘制统计相关图
2、利用EXCEL的相关系数函数计算相关系数
3、利用相关系数宏程序进行相关系数的计算
4、利用EXCEL软件进行一元线性回归分析
【实验过程】
【注】以下实验过程使用软件均为Microsoft Office Excel-2010
（2）单击“确定”后得计算结果为：
【数据分析结论】由结果可以看出，自变量“广告投入X”与因变量“销售额Y”之间的相关系数为0.994198，且0.8<0.994198=<1,因此广告投入和销售额高度相关，且相关系数为正，说明X和Y成正相关关系。该公司可以通过加大广告的投入来提高销售额。
4、利用EXCEL软件进行一元线性回归分析
【实验小结】
通过一个学期对《统计学》的学习，我开始明白将统计学作为认识世界有力的武器之一的原因，它作为一门研究如何测定、搜集、整理、归纳分析数据以此来反映客观现象总体的方法论科学，为国家制定政策、计划、进行宏观调控及企业经营决策提供了多方位的服务。
对于大量的统计数据整理分析，有赖于日渐发达的计算机技术，以及日趋完备的统计分析软件，包括SPSS和EXCEL。而这学期我们学习的软件为EXCEL。虽然EXCEL软件是基础的数据处理软件，但是面对大量要处理的数据和各种复杂计算参数时，我才发现我们对EXCEL软件的了解仅仅只是冰山一角。平时我们仅使用该软件进行的简单数据整理和表格绘制而忽略了该软件强大的函数计算功能。
（1）接【例7-7】数据，利用EXCEL软件宏的回归分析：
（2）在弹出的对话框中进行如下输入：
（3）单击确定后得到如下结果：
【数据分析结论】从“回归统计”数据结果中可以看出，在只有一个广告投入X为自变量的条件下，其与销售收入Y的相关系数R为0.994198，决定系数R方为0.98843、调整自由度的决定系数为0.986984、以上三个系数均介于0~1之间，标准误差为1.630011。表明整个回归方程拟合度较高，散点几乎集中于回归方程上。
从“方差分析”数据结果中可以看出，可解释的离差平方和为1815.93、不可解释的残差平方和为21.25547、总离差平方和为1837.185。系数表给出了包括常数项在内的所有系数的检验结果，由表得出年销售额Y和广告费X（单位：万元）之间的一元回归方程为：
Y=-12.75868+0.884896X
注：统计计算的应包括数据、图表、计算等。
（2）点击下一步，并在x轴和y轴的空栏里填上“广告投入”和“销售额”，结果如下：
【数据分析结论】在该实验中，X轴表示的广告投入为自变量，而Y轴表示的销售额为因变量，由散点图可以看出，随着广告投入的增加，销售额也随之增加。因此，该企业可以考虑适当增加企业的广告投入，以提高销售额。
2、利用EXCEL的相关系数函数计算相关系数
1、利用EXCEL软件绘制统计相关图
【例7-7】某财务软件公司在全国有许多代理商，为研究它的财务软件产品的广告投入与销售额的关系，统计人员随机选择了10家代理商进行观察，搜集到广告投入费用和月平均销售额的数据如下：
（1）利用EXCEL软件，点击“插入”，选中“图表”，并在“图表类型”中选择“XY散点图”
（1）接【例7-7】数据，利用EXCEL软件中调出函数，选择“统计”函数中的CORREL函数向导：
（2）利用相关系数宏程序进行相关系数的计算
（1）利用EXCEL工具中的“数据分析”的宏程序，选中“相关系数”:
(2)在输入区域中进行如下设置：
《统计学》实验报告（三）
开课实验室：财经科学实验室2012年12月3日
班级：00000000学号：0000000姓名：000000
实验项目名称：EXCEL的相关与回归分析成绩：
实验性质：验证性□综合性□设计性指导教师签字：0000
【实验目的】较熟练地掌握EXCEL操作软件在相关与回归分析中的应用。
【实验软件】EXCEL
相关回归的分析从初中开始便有接触，当时只是简单的利用公式进行计算，并未弄清其中原理。这次试验，我学会了简单的相关回归分析，并且知道了验证因素之间相关关系、以及是否具有统计意义的重要性。两组不具有相关关系的参数虽然也可以通过计算求出方程，但是这样的方程是不具有统计学意义的。这又比中学时代的学习更加深入了一步。而作为财经系的学生，在分析几个经济变量的时候，经济变量是否具有相关关系和统计学意义更显得尤为重要。