应用统计方法(大作业)
应用数理统计大作业
应用数理统计大作业In statistics, the central limit theorem plays a crucial role in understanding the distribution of sample means. By stating that, regardless of the shape of the underlying population distribution, the distribution of sample means approaches a normal distribution as the sample size increases, the central limit theorem provides a powerful tool for making inferences about population parameters based on sample data. 统计学中，中心极限定理在理解样本均值的分布方面扮演着关键角色。
通过表明，无论底层人群分布的形状如何，随着样本量的增加，样本均值的分布会逼近正态分布，中心极限定理为根据样本数据对人群参数进行推断提供了一个强大的工具。
Another important concept in statistical inference is confidence intervals, which provide a range within which the true population parameter is estimated to lie with a certain level of confidence. Confidence intervals are essential in interpreting the results of hypothesis tests, as they indicate the precision of the estimate and allow for an assessment of the uncertainty associated with the sample data. 统计推断中的另一个重要概念是置信区间，它提供了一个范围，真实人群参数被估计在其中的概率。
应用统计方法(大作业)
应用统计方法作业一、在某项实验中，测得变量y 与因素x 数据如表1所示。
试建立适当的y 与因素x 的回归方程（0.01α= ）。
表1 实测数据x 2 3 4 5 7 8 10 11 14 15 16 18 19 y106.42108.20109.58109.50110.00109.93110.49110.59110.60110.90110.76110.00111.20解：绘制散点图，如图1所示：图1从图1中可看出，以下三种曲线方程的曲线图都与散点图接近，因此都可以作为曲线回归的选择对象。
（1）0y x ββ=+. （2）01lg y x ββ=+.（3）01/y xββ=+.为了更好的拟合给定数据，确定最优的回归方程，需对以上3式分别进行检验，求取2S 残并比较其大小，将最小者作为因素y 与x 的最优回归方程。
1.方案1选取曲线回归（1）进行求解。
令'x x =EXCEL 进行相应处理算得数据，列入表2。
表2 方案1数据处理计算由表2得：''13''2111.6670()i x x i l x x ==-=∑1321()21.2105yy i i l y y ==-=∑'13''1()()13.9389i i x y i l x x y y ==--=∑由此得： µ'''113.938911.667194701.x y x x l l β===¶µ'011.1947109.9362 3.0424=106.3014y x ββ=-=⨯- 故所求的回归方程为：$'106.3014 1.1947y x =+进行变量还原得回归方程：$106.3014y =+检验假设H 01：10β=.'21= 1.194713.938916.6528x y S l β=⨯=回2221.210516.6528 4.5577yy S l S =-=-=回残2216.652840.1915/11 4.5577/11S F S ===回残对给定的0.01α=，查F(1,11)表（附表5）得临界值9.65λ=。
应用统计学大作业-房价统计分析
2003年至2012年间重庆市主城区房价波动及其影响因素浅谈——应用统计学大作业学院：机械工程学院专业班级：工业工程2班学号：20102666姓名：梁佩馨辅导教师：邓蕾时间：2012年12月6日摘要本文通过在互联网搜索数据，查得2003年至2012年的重庆市主城区平均房价（元/平方米）的数据及其可能的影响因素。
主要考察的影响因素包括国民人均收入（城镇居民人均可支配收入，农村居民人均纯收入）及银行个人住房贷款利率（个人住房商业贷款利率，个人住房公积金贷款利率）。
利用Excel等工具对数据进行描述统计、相关分析、回归分析等处理，并利用处理结果预测、验证2012年上半年的重庆主城区平均房价，最后进行误差分析和纠错。
关键词：平均房价，回归分析，国民人均收入1、背景介绍自1999年以来，人们每天从报纸上看到的几乎都是房价上涨的消息。
房子是一个家庭相当重要的民生问题，是一个人经济上和心理上都需要的保证。
随着房价一天天势头凶猛地上涨，“买房”变成了横亘在众多人民群众心头的硬伤，高房价已经成为困扰我国民生发展的大问题。
抛开居高不下的房价为何发生和是否具有其合理性、是否违背市场规律不谈，作为普通民众，我们应该如何掌控纷杂的信息、做出正确的判断和如何分配财产、在正确的时间投资房产以获得最大利益是非常值得人深思的。
本文收集整理了2003年至2012年关于重庆主城房价及其波动的相关数据（其中包括：2003年至2011年的重庆市主城区平均房价、国民人均收入，2003年至2012年的银行个人住房贷款利率，2012年上半年城镇居民人均可支配收入，及2012年上半年各月的平均房价），以期能够利用课堂所学提供房价波动趋势、相关影响因素及粗略预测的方法，并服务于普通有相关需求的人群。
2、数据收集及整理2.1 数据收集2003年至2011年间重庆市主城区的房价数据和2012年上半年重庆主城区房价数据均采取网上获取第一手资料的方法查找，主要来源为新浪网和百度；2003年至2011年间的国民人均收入为第二手资料，来源于国家统计局数据库；2003年至2012年银行个人住房贷款利率为第二手资料，来源于百度、豆瓣网及新浪新闻。
应用统计学大作业
应用统计学大作业在当今数字化和信息化的时代，数据无处不在。
从社交媒体的互动到医疗保健的记录，从金融市场的交易到科学研究的成果，数据以惊人的速度积累和增长。
而应用统计学作为一门处理、分析和解释数据的学科，发挥着至关重要的作用。
它不仅帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，还为决策提供了坚实的依据。
应用统计学的应用领域广泛而多样。
在商业领域，企业利用统计学来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以制定营销策略、优化生产流程和预测需求。
例如，一家电商公司可以通过分析用户的浏览和购买历史，了解不同产品的受欢迎程度，从而调整商品推荐和库存管理。
在医学领域，统计学有助于评估新药物的疗效、研究疾病的发病机制和预测疾病的流行趋势。
研究人员通过对大量病例数据的分析，能够确定治疗方法的有效性和安全性，为医疗决策提供科学依据。
教育领域也是应用统计学的重要舞台。
学校可以通过分析学生的考试成绩、学习行为和家庭背景等数据，评估教学质量，发现学生的学习困难，制定个性化的教育方案。
在社会科学中，统计学被用于研究人口趋势、社会现象和民意调查，为政策制定提供参考。
要进行有效的数据分析，首先需要收集合适的数据。
数据的收集方法多种多样，包括问卷调查、实验观测、数据库查询等。
然而，无论采用哪种方法，都需要确保数据的准确性和代表性。
不准确或有偏差的数据可能导致错误的结论和决策。
在收集到数据后，接下来的关键步骤是数据的整理和预处理。
这包括检查数据的完整性、纠正错误、处理缺失值和异常值等。
例如，如果在一份调查问卷中发现大量缺失的回答，就需要考虑这些缺失值对分析结果的影响，并采取适当的方法进行处理，如删除含有缺失值的样本或通过其他变量进行推测填补。
数据分析的方法众多，常见的有描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析主要用于概括和描述数据的特征，如均值、中位数、标准差、频率分布等。
通过这些统计量，我们可以对数据有一个初步的了解。
例如，通过计算学生考试成绩的平均分和标准差，可以了解学生整体的学习水平和成绩的离散程度。
统计学大作业
宁波大红鹰学院工商管理分院《应用统计学》实验(践)报告专业：工商管理专业班级：学生姓名：同组人员：无任课老师：黄涛2017年6月12日目录实验（一） SPSS安装 (2)实验（二）统计数据的搜集与整理 (6)实验（三）统计数据的图表描述 (9)实验四统计数据的度量 (16)实验五统计抽样与参数估计 (19)实验六相关与回归分析 (24)实验七统计数据的动态分析 (33)实验八统计指数分析 (35)实验（一） SPSS安装一、实验名称：SPSS安装二、实验目的：学会安装spss软件及有关操作三、实验步骤：SPSS的安装和启动在启动SPSS软件之前，需要先在计算机上进行安装。
其安装方法主要有两种：一是直接使用SPSS安装光盘进行安装；二是通过网络下载SPSS安装程序进行安装。
本小节使用第二种方法详细介绍SPSS的安装步骤（以IBM SPSS 19.0为例）。
1.打开计算机，找到已经下载到计算机上的SPSS安装程序。
如图一图一2.单击该图标，按照顺序下去，直到出现如下界面，单击“下一步”，则弹出对话框；个人用户选择第一个“单个用户许可证”，如果图二所示。
图二3.单击“下一步”，切换到用户协议对话框。
在该对话框中接受用户协议，然后单击“下一步”，如图三所示。
图三4.单击“下一步”，显示客户信息。
在该对话框中填写好用户姓名与单位，然后单击“下一步”，如图四所示。
图四5.单击“下一步”，语言选择。
选择“英语”，然后单击“下一步”，如图五所示。
图五6.在弹出的对话框中是选择文件安装位置，如图六所示。
在该对话框中单击“更改”，可调整软件的安装位置。
图七7.在选择文件安装对话框中单击“下一步”，在弹出的对话框中单击“安装”即可，如图七所示。
图七8.此时则弹出正在安装的界面，如图八所示。
图八9.在以上安装程序完后，则弹出授权许可证的对话框。
把框中的勾去掉，单击“确定”，如图九所示。
图九10.此时则弹出产品授权对话框，选择“启用以用于临时使用”按钮，单击“下一步”，如图十所示。
应用统计大作业 哈工大
《应用统计》大作业——2013年秋季学期题目：大学生手机话费消费调查院系：机电学院工业工程系班号： 1108401姓名：王震宇学号： 1100800609时间：10月6日第一节：引言在这个信息高速社会，手机在我们生活中扮演不可或缺的角色，时下大学生几乎人手一部手机。
在此，我们将对大学生在手机话费消费做一次详细调查。
以了解大学生每月手机话费消费情况和大学生手机话费消费观念。
第二节：调查方案一、调查目的：分析研究大学生的话费消费情况及影响大学生话费消费的各项因素，从而为大学生的话费消费提供相关建议。
二、调查对象哈尔滨工业大学在校大学生采用的随机抽取人员进行调查，由于此次调查的时间和经费有限，调查的人数为100人，男生为主。
三、调查的时间2013年9月26日——9月30日四、调查的内容此次调查采用问卷调查。
第三节：调查结果及分析一、大学生每月手机话费费用根据市场调查所得到的信息的统计，我们得到表一：每月手机话费频数百分比50元以内61 61%50—100元32 32%100—150元 5 5%150元以上 2 2%1020304050607050元以下50-100元100-150元150元以上对上述数据进行描述统计，可得关于大学生手机话费的各项指标如表二平均 49.00 中位数 40.98 众数 33.89 方差 1173.75 标准差34．26二、通信运营商的选择表三， 大学生通信运营商选择的频数分布表通信运营商 频数 百分比 移动 68 68% 联通 15 15% 电信 17 17% 其他0%众数为移动。
目前移动的动感地带仍然在学生群体中广泛使用，它的卖点主要是服务和价格。
移动联通电信其他扇面 5三、大学生选择此通信运营商的原因表四 大学生选择此通信运营商原因的频数分布表 选择此通信运营商的原因频数 百分比 套餐优惠 4141% 通话质量好 9 9% 随大流 39 39% 其他1111%1020304050套餐优惠通话质量好随大流其他条形图 3条形图 2条形图 1从表三和表四来看，哈工大学生绝大多数选择了移动，而他们选择该运营商的原因是随大流和套餐优惠，这也难怪，移动退出的套餐确实比较实惠，而且它有庞大的短号网，我相信这是最吸引人的地方。
天津大学应用统计学大作业
答案+我名字应用统计学要求：一、独立完成，下面已将五组题目列出，请按照学院平台指定．．的做题组数作答，每人只答一组题目．．．．．．．．，多答无效．．．．，满分100分；平台查看做题组数操作：学生登录学院平台→系统登录→学生登录→课程考试→离线考核→离线考核课程查看→做题组数，显示的数字为此次离线考核所应做哪一组题的标识；例如：“做题组数”标为1，代表学生应作答“第一组”试题；二、答题步骤：1.使用A4纸打印学院指定答题纸（答题纸请详见附件）；2.在答题纸上使用黑色水笔．．．．按题目要求手写．．作答；答题纸上全部信息要求手写，包括学号、姓名等基本信息和答题内容，请写明题型、题号；三、提交方式：请将作答完成后的整页答题纸以图片形式依次粘贴在一个．．．．．．．Word．．．．文档中．．．上传（只粘贴部分内容的图片不给分），图片请保持正向、清晰；1.上传文件命名为“中心-学号-姓名-科目.doc”2.文件容量大小：不得超过20MB。
提示：未按要求作答题目的作业及雷同作业，成绩以．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．0．分记．．！题目如下：第一组：一、计算题（每小题25分，共50分）1、某茶叶制造商声称其生产的一种包装茶叶平均每包重量不低于150克，已知茶叶包装重量服从正态分布，现从一批包装茶叶中随机抽取100包，检验结果如下：每包重量(克) 包数（包）f x xfx-(x-)2f148—149 10 148.5 1485 -1.8 32.4149—150 20 149.5 2990 -0.8 12.8150—151 50 150.5 7525 0.2 2.0 151—152 20 151.5 3030 1.2 28.8合计100 -- 15030 -- 76.0要求：（1）计算该样本每包重量的均值和标准差；（2）以99%的概率估计该批茶叶平均每包重量的置信区间（t0.005（99）≈2.626）；（3）在ɑ=0.01的显著性水平上检验该制造商的说法是否可信（t0.01（99）≈2.364）（4）以95%的概率对这批包装茶叶达到包重150克的比例作出区间估计（Z0.025=1.96）；（写出公式、计算过程，标准差及置信上、下保留3位小数）2、一种新型减肥方法自称其参加者在第一个星期平均能减去至少8磅体重.由40名使用了该种方法的个人组成一个随机样本,其减去的体重的样本均值为7磅,样本标准差为3.2磅.你对该减肥方法的结论是什么?(α=0.05,μα/2=1.96, μα=1.647)二、简答题（每小题25分，共50分）1、简述算术平均数、几何平均数、调和平均数的适用范围。
应用统计大作业
应用统计大作业题目：某商店1997-2000各月羽绒服销售额资料如下年月1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1997 36 15 5 0.7 0.2 0.5 0.4 0.3 4 10 30 38 1998 38 17 6 0.9 0.3 0.6 0.8 0.5 6 12 33 42 1999 40 19 6 1 0.8 0.7 1.2 1.5 10 16 40 45 2000 50 30 10 1.5 1 1 1.5 2 15 20 45 50 用长期趋势剔除法计算各月季节指数并预测2013年第四季度的水平。
一、计算各月季节指数可以观察出在1997-2000年间尽管各月的销售量的起伏波动较大，但是这种波动具有明显的规律性，每年第二季度，第三季度的销售量相对较低，而第一季度和第四季度的销售量相对要高，这是由羽绒服的季节特性产生的，说明销售量的变化受季节变动的影响。
同时随着时间的推移，销售量又逐年增加，这说明销售量的变化也受长期趋势的影响。
因而，为了准确的确定季节指数，就需要剔除长期趋势对销售量的影响。
(一)对给定的数列进行十二项的移动平均，消除不规则变动和季节变动影响，得到趋势分量和不规则分量(T*C)。
运用Excel表格中的数据分析移动平均选项，得出十二项移动平均数，共37个数据，损失11个数据。
在对十二项移动平均数进行移正平均，得出36个数据。
求得结果如下表一(二)从原数列中扣除趋势和循环分量影响，分离出季节分量和不规则分量(S*I)，S*I =Y/ (T*C)(三)从季节分量和不规则分量(S*I)中应用平均法消除由于偶然因素引起的不规则变动的影响，分离出季节指数(S)，计算结果见表二月份季节变动和不规则变动（S*I）调整前季节指数调整后季节指数1997 1998 1999 20001 312.97 288.62 273.81 292.86 293.052 139.73 134.21 142.63 138.15 138.243 48.95 39.1 48.16 45.71 45.744 7.24 6.23 10.21 7.93 7.945 2.37 5.01 6.58 4.70 4.716 4.64 4..25 5.86 4.94 4.957 3.35 6.07 8.86 5.79 5.808 2.41 3.75 10.76 5.35 5.359 32.31 41.21 68.25 47.50 47.5310 80.25 87.2 113.58 91.66 91.7211 242.41 241.51 258.56 249.97 250.1412 309.12 305.34 292.36 304.62 304.83 合计1199.32 1200.00 表二计算说明如下1)调整前季节指数S’ = 各年同月的季节与不规则分量之和/年份数即将季节分量和不规则分量经过简单平均消除不规则变动的影响后，分离出季节分量S’。
应用统计学大作业
《应用统计方法》作业学院：机电工程学院专业：机械工程学号：Z**************班级：六班课堂编号：49任课教师：***日期： 2019年11月30日例3-7 在某项实验中，测得变量y 与因素x 数据如表3-14所示，试建立适当的y 与因素x 的回归方程（α=0.01）。
解：绘制散点图，如图1所示。
图1由图1可看出，以下5种曲线方程的曲线图都与散点图接近，因此都可以作为曲线回归的选择对象。
（1） y =β0+β1√x （2） y =β0+β1lg x （3） y =β0+β1/x （4）y =β0+β1ln x（5） y =β0+β1√x 31) 方案1选取曲线回归（1）求解，令x ′=√x ，应用EXCEL 可算得数据，列入表1，由表1得。
表1 曲线（1）数据预处理计算l x′x′=∑(x ′i −x′̅)213i=1=11.66703 l yy =∑(y i −y ̅)2=21.2105113i=1l x′y =∑(x ′i −x ′̅)(y i −y ̅)=13.9389407813i=1由此得β1̂=l x′y l x′x′=13.9389407811.66703=1.194729 β0̂=y ̅−β1̂x ′̅=109.9362−1.194729×3.04243=106.3013故所求的回归方程为y ̂=106.3013+1.194729x′进行变量还原得回归方程y ̂=106.3013+1.194729√x检验假设H 01: β1=0S 回2=β1̂l x′y =1.194729×13.93894078=16.65325 S 残2=l yy −S 回2=21.21051−16.65325=4.557255F =S 回2S 残211⁄=16.653254.55725511⁄=40.19652对给定的α=0.01，查F （1,11）表得临界值λ=9.65，由于F >λ，检验效果显著，所以拒绝H 01，即方案（1）提供的回归方程有意义。
应用数理统计课外大作业范例
《数理统计》案例分析大作业（范例）学号 姓名 专业 成绩国家财政收入的多元线性回归模型摘要：用Excel 求解Y 与X 之间的初步回归模型，得到初步回归直线方程1234567284870.009090.462080.031870.2860660.221980.002920.239963Y x x x x x x x =---+--+然后对此方程进行线性显著性检验和回归系数显著性检验。
由20.999R =知Y 与X 之间存在显著的线性，然而只有自变量27,x x 满足通过t 值检验，从而回归系数13456,,,,x x x x x 与Y 之间没有显著的线性关系，说明自变量之间存在多重共线性关系。
采用MATLAB 逐步回归方法对数据进行处理，根据程序自动提示得到最优回归方程57733410.6606580.241802y x x ∧=-+，此时20.997R =，3008F =。
最后采用2010年的数据对此方程进行验证，得到结果在误差范围内，表明这个模型可以正确反映影响财政收入的各因素的情况。
一、问题提出近年来，随着国家经济水平的飞速发展，人民生活水平日益提高，综合国力日渐强大。
经济上的飞速发展并带动了国家财政收入的飞速增加，国家财政的状况对整个社会的发展影响巨大。
政府有了强有力的财政保证才能够对全局进行把握和调控，对于整个国家和社会的健康快速发展有着重要的意义。
所以对国家财政的收入状况进行研究是十分必要的。
国家财政收入的增长，宏观上必然与整个国家的经济有着必然的关系，但是具体到各个方面的影响因素又有着十分复杂的相关原因。
为了研究影响国家财政收入的因素，我们就很有必要对其财政收入和影响财政收入的因素作必要的认识，如果能对他们之间的关系作一下回归，并利用我们所知道的数据建立起回归模型这对我们很有作用。
而影响财政收入的因素有很多，如人口状况、引进的外资总额，第一产业的发展情况，第二产业的发展情况，第三产业的发展情况等等。
应用数理统计大作业
一、非参数假设检验数据来自《2009中国卫生统计年鉴》8-1-2各地区人口出生率和死亡率：北京市的人口出生率服从正态分布。
检验假设H由上表可知，假设不成立，即北京市的人口出生率不符合正态分布，应用同种方法可以得到北京市的人口死亡率同样不符合正态分布。
二、多元线性回归分析改革开放以来，我国城乡居民收入分配制度发生了很大的变化。
随着城乡居民收入水平的不断提高，其差距也在逐渐扩大，如果不采取相应的经济政策，任其发展，有可能会影响社会生产力的发展和社会的稳定，因此，需要分析影响城乡居民收入差距的主要因素。
以城乡居民收入比（Y ）作为被解释变量,而第一产业增加值占GDP 的比重(X 1)、国家财政对农业支出的增长率(X 2)、乡镇企业职工增长率(X 3)、城镇居民人均年生活费收入增长率(X 4)、第一产业增加值指数(X 5)作为解释变量。
本模型采用时间序列数据，数据来自《中国统计年鉴》（1982—1998）。
模型的理论方程为：Y=0β+1βX 1+2βX 2+3βX 3+4βX 4+5βX 5 城乡居民收入比模型样本观测值数据obs 城乡居民收入比Y 第一产业增加值占GDP 的比重X1 国家财政对农业支出的增长率X2 乡镇企业职工增长率X3 城镇居民人均年生活费收入增长率X4 第一产业增加值指数X51981 2.05 31.73 -26.50 -1.00 4.33 7.00 1982 1.83 33.31 9.33 4.83 8.08 11.50 1983 1.70 32.90 10.27 3.91 6.26 8.30 1984 1.71 32.47 6.34 61.01 15.59 12.90 1985 1.72 28.35 8.73 34.00 12.66 1.80 1986 1.95 27.09 19.91 13.73 20.88 3.30 1987 1.98 26.79 6.25 10.94 10.63 4.70 1988 2.05 25.66 9.38 8.41 22.16 2.50 1989 2.09 25.00 24.23 -1.87 12.69 3.10 1990 2.02 27.05 15.76 -1.09 9.99 7.30 1991 2.18 24.46 12.91 3.72 11.32 2.40 1992 2.33 21.77 8.19 10.12 18.26 4.70 1993 2.53 19.87 17.13 16.67 27.98 4.70 1994 2.60 20.23 21.01 -2.65 36.03 4.00 1995 2.47 20.51 7.93 7.02 22.46 5.00 1996 2.27 20.45 21.83 5.02 12.43 5.10 19972.2318.6810.01-3.396.633.50（以上内容是从网上找的资料）用SPSS进行线性回归分析，结果如下：上表说明了因变量和自变量进入方程的情况。
中国计量学院应用统计学大作业
中国计量学院应⽤统计学⼤作业中国计量学院《统计软件应⽤》课程⼤作业⼩组成员：⼤作业要求基本结构（参考）：1、研究问题概述⾃主选题，查阅相关⽂献，概述研究问题2、研究变量选取与建⽴模型围绕研究问题选择变量，建⽴模型，变量解释；3、数据来源与描述变量的原始数据，数据的来源，数据的描述性统计分析等4、统计模型分析模型的参数估计、检验、模型的评价、修正模型的应⽤5、问题的解决基于模型分析对研究问题做出合理的解释及问题的解决可以采⽤ＳＰＳＳ软件或Ｒ软件作为分析⼯具要求：3-4⼈为⼀组，每组交⼀篇作业，注明⼈员的分⼯。
摘要本⽂在相关理论研究的基础上，采⽤应⽤统计学的分析⽅法，研究我国消费与居民收⼊、居民消费价格指数（CPI）、国内⽣产总值（GDP）、税收之间的关系。
通过SPSS的相关分析、多元回归分析和⽅差分析来验证其关系。
关键词：消费收⼊ CPI 税收 GDP⽬录作业要求------------------------------------------------------1摘要----------------------------------------------------------2⽬录----------------------------------------------------------3第1章绪论---------------------------------------------------4-5 1.1 研究背景------------------------------------------------4-5 1.1.1 居民收⼊对消费的影响------------------------------41.1.2 居民消费价格指数（CPI）对消费的影响---------------41.1.3 国内⽣产总值（GDP）对消费的影响-------------------51.1.4 个⼈所得税对消费的影响----------------------------51.2 研究⽬的------------------------------------------------5第2章研究⽅法-----------------------------------------------5-6 2.1 相关分析-----------------------------------------------52.2 回归分析-----------------------------------------------6第3章证实分析-----------------------------------------------6-12 3.1 收集数据-----------------------------------------------63.2 统计量描述---------------------------------------------73.3 建⽴模型-----------------------------------------------7-10 3.4 分析与讨论---------------------------------------------10-12 3.4.1 相关分析及讨论----------------------------------10-11 3.4.2 回归分析及讨论----------------------------------11-12 3.5 分析结果-----------------------------------------------12-13 第4章结论与建议---------------------------------------------13第1章绪论1.1 研究背景1.1.1 居民收⼊对消费的影响凯恩斯认为随着收⼊的增加，消费也会增加。
应用统计学大作业.doc
应用统计学大作业课程名称：《应用统计学》调查研究报告：北京交通大学外卖订餐调查研究报告：北京交通大学外卖订餐情况及原因分析情况及原因分析学院：经济管理学院_______________授课时间：冬季学期__________班级：经管1401___________________戴慧珺（14281002）小组成员（学号）：赵晓娈（14241025）赵亚婕（14281155）________________任教老师：李卫东___________________提交日期:级对外卖订餐次数的影响.84.1.3餐饮支出对外卖订餐次数的影响.104.1.4是否有人陪伴吃饭对订外卖意愿的影响.124.1.5选择外卖订餐的时间.124.1.6选择外卖的原因.134.1.7不选择外卖的原因.144.1.8在哪种天气下更容易选择外卖.154.1.9每次外卖订餐支出情况.165.调查方案的优缺点分析.16附录17附录1：北京交通大学选修课缺课情况调查问卷17附录2：原始数据193调查研究报告：调查研究报告：北京交通大学外卖订餐情况及原因分析北京交通大学外卖订餐情况及原因分析（报告正文）（报告正文）1.1.确定研究问题确定研究问题1.11.1研究背景研究背景随着经济的发展，大家对生活饮食的要求也随之提高,平时的生活节奏非常紧凑，谁也不愿为了填饱肚子,而浪费更多的学习和工作时间。
越来越多的大学生喜欢宅在宿舍，一台电脑，一个电话，解决一天的生活问题，外卖成为众多大学生群体的饮食选择。
可以看到外卖市场存在着很大的市场需求，目标顾客主要是大学生，市场进入的门槛也比较低。
叫外卖的顾客，他们在对外卖带来的便利感到满意的同时，也对一些外卖快餐店品种单一、价高质次，送货不及时等问题颇为不满。
2.2.调查设计调查设计2.12.1调查目的调查目的①了解北京交通大学学生外卖订餐的情况，分析不同群体的外卖订餐习惯差异。
所需信息主要有：A.选择外卖与不选择外卖学生的性别、年级分布B.平均一周内点外卖的频率②探究选择外卖订餐的原因，所需信息包括：a.了解外卖订餐最多的时间段以及消费情况；b.了解天气情况对点外卖意愿的影响；c.了解每周餐饮支出对外卖订餐次数的影响；d.了解所居住宿舍楼距离食堂的远近是否会影响点外卖的次数；42.22.2调查对象调查对象北京交通大学大一至大四全体学生。
应用统计作业
应用统计作业（2009-2010）
1.为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成
的一个样本。
服务质量的等级分别为：A.好；B.较好；C.一般；
D.较差；
E.差。
调查结果如下：
(1)指出上面的数据属于什么类型。
(2)用Excel制作一张频数分布表。
(3)绘制一幅柱形图，反映评价等级分布。
(4)绘制评价等级的帕累托图。
2.利用下面的数据构建茎叶图和箱线图。
3.为了确定灯泡的使用寿命（单位：小时），在一批灯泡中随机抽取
100只进行测试，所得结果如下：
（1）以组距为10进行等距分组，整理成频数分布表。
（2）根据分组数据绘制直方图，说明数据分布特点。
（3）制作茎叶图，并与直方图作比较。
（4）计算有关的描述统计量并进行分析。
4.一种袋装食品用生产线自动装填，每袋重量大约为50克，但由于
某些原因，每袋重量不会恰好是50克。
下面是随机抽取的100袋食品，测得的重量数据如下（单位为克）：
（1）构建这些数据的频数分布表。
（2）绘制频数分布的直方图。
（3）说明数据分布的特征。
应用统计学大作业
2.3 调查Leabharlann 法根据本调研的特点，本次调查方法为： ① 调研采用问卷式； （/jq/6789388.aspx） ② 利用问卷星的形式在朋友圈等社交平台转发问卷链接进行网络在线调查。
4
2.4 问卷设计
问卷问题的设置具体包括以下几个步骤： ①在结合主题的基础上，初步确定了问卷的调查方向以及问卷中应涉及的问题； ②参照现有的有关大学生外卖订餐情况的统计报告，制定原始的调查问卷； ③经过再次多方面分析，对问卷的问题设置及排序进行调整； ④进行问卷的预发放工作，通过反馈的关于问卷的问题设置意见，对问卷进行进 步修改； ⑤发放问卷，以朋友圈转发调查问卷为主。
由于男生样本数为 25，女生样本数为 40，总体方差未知，且没有理由判定 σ1 ＝σ22,，故认为σ12≠σ22。当总体方差未知时，用样本方差 S12 与 S22 分别估计 总体方差和σx1-x2。公式为：
x
1
x2
2 s12 s2 n n2 1
注：令外卖订餐次数“每周 1-2 次”=1.5， “每周 3-4 次”=3.5， “每周 5-6 次”=5.5， “每周 7-8 次”=7.5， “每周 8 次以上”=8.5
6
建立假设：性别对外卖订餐次数没有影响。 H0 : µ1-µ2 = 0 没有显著差别 H1 : µ1-µ2 ≠ 0
2
有显著差别
目录
1.确定研究问题............................................................................................................ 3 1.1 研究背景.......................................................................................................... 3 2.调查设计.................................................................................................................... 3 2.1 调查目的.......................................................................................................... 3 2.2 调查对象.......................................................................................................... 4 2.3 调查方法.......................................................................................................... 4 2.4 问卷设计.......................................................................................................... 5 2.5 问卷内容.......................................................................................................... 5 3.调查组织与实施........................................................................................................ 5 3.1 调查组织.......................................................................................................... 5 3.2 调查结果.......................................................................................................... 6 4.数据处理与原因分析................................................................................................ 6 4.1 外卖订餐原因的单因素分析.......................................................................... 6 4.1.1 性别对外卖订餐次数的影响的假设性分析....................................... 6 4.1.2 年级对外卖订餐次数的影响............................................................... 8 4.1.3 餐饮支出对外卖订餐次数的影响..................................................... 10 4.1.4 是否有人陪伴吃饭对订外卖意愿的影响......................................... 12 4.1.5 选择外卖订餐的时间......................................................................... 12 4.1.6 选择外卖的原因................................................................................. 13 4.1.7 不选择外卖的原因............................................................................. 14 4.1.8 在哪种天气下更容易选择外卖......................................................... 15 4.1.9 每次外卖订餐支出情况..................................................................... 16 5.调查方案的优缺点分析........................................................................................... 16 附录.............................................................................................................................. 17 附录 1：北京交通大学选修课缺课情况调查问卷............................................ 17 附录 2：原始数据................................................................................................ 19
应用统计学大作业
学院：经济管理学院班级：食品经济管理（1）班姓名：张从容学号：0846112日期：2010年6月应用统计学大作业题目：校友捐赠是高等学校收入的重要来源。
如果学校的管理人员能确定影响捐赠的校友所占比例增长的因素，他们就可能制定使学校收入增长的政策。
研究表明，对与老师的沟通交往感到比较满意的学生，他们很可能更容易毕业。
于是人们可能猜测，人数比较少的班级和比较低的学生—教师比可能有一个比较高的令人满意的毕业率，随后又可能引起给予学校捐赠的校友所占比例的增长。
EXCEL文件Alumin给出了48所美国国立大学的有关统计数据。
“学生教师比”是注册学生人数除以全体教师人数，单位是倍；“捐赠校友的比例”是给予学校捐赠的校友所占的百分比。
要求：1、对这些数据做出数值和图示的概述2、利用回归分析求出估计的回归方程，使这个方程在学生人数少于20人的班级所占的比例已知时，能被用来预测给予学校捐赠的校友所占的比例。
3、利用回归分析求出估计的回归方程，使这个方程在学生教师比已知时，能被用来预测给予学校捐赠的校友所占的比例。
4、从你的分析中，你能得到什么结论或提出什么建议吗?案例数据：答：1/1) 首先制作学生人数少于20人的学生比例的图表：102030405060708090Boston CollegeCalifornia Institute ofCollege of William and MaryDartmouth CollegeGeorgetown UniversityLehigh University Northwestern UniversityRice UniversityTulane University U. of California-IrvineU. of California-Santa BarbaraU. of Illinois-Urbana Champaign U. of Notre DameU. of Southern CaliforniaU. of WashingtonWake Forest University数值和图示的概述：如果设学生人数少于20人班级的比例为x ，则755.7291666=x 。
应用统计实验报告期末大作业
.专业整理.应用统计调查报告调查概述（一）调查背景与目的为了更好地做好课程的教学方案，提高同学们实际应用能力，特进行本次调查。
（二）小组分工说明组长：韩嘉楠组员：陈旭东来锦涛分工说明：分配与安排工作由组长韩嘉楠负责，由来锦涛负责录入问卷数据与基本的数据汇总；全员共同参与对调查数据进行研究分析，其中由来锦涛负责用图形展示数据的分布情况，研究数据的分布特征，陈旭东负责求总体均值和总体方差的置信区间，韩嘉楠负责对分类变量检验和度量和方差分析研究；韩嘉楠负责撰写调查报告。
一、报告主体数据的分布情况和特征1.这次总共调查了57个人，51%女，49%男。
.专业整理.频 率百 分比有效 百分比累积 百分比有很3154.454.454.4效重要57人中有比较一部分人觉得这门课程比较重要，但是也有一部分人觉得不■男重要|4~51%比1■ urn第1题3.对于这门课的合理程度只有1 , 75%的人觉得不合理4.对于这个考核方式大部分趋于认为这个基本合理不同性别的在第4题上面的看法分布可知，不同性别在第4题上面的看法分布差异无统计学意义,尚可以认为不同性别在第4题上的看法分布相同。
8对于对生产管理影响较大的工作是什么的问题。
大部分认为重要的是生产规划你认为财务主管哪些工作对企业经营影响最大N 有效57缺失0 均值92.60 均值的标准误42.019 中值 1.55a 众数 1 标准差317.236 方差100638.852 偏度 3.426 偏度的标准误.316 峰度10.163 峰度的标准误.623 全距1233 极小值 1 极大值1234 百分位数10b,c20253040 1.0750 1.55 ■生*规划■］恵卩羞叫■生产调鹰■严開开炊9.营销管理最重要的工作这个问题第9题关于ERP 实践对专业知识的学习和掌握有什么作用这个问题 自由度2 0.05平均 2.157895 标准误差 0.060229中位数 2 众数 2标准差0.454716n=57, 1-a = 90% ，za/2=1.645。
应用统计方法课后答案
应用统计方法课后答案【篇一：《应用统计学》练习题及答案】第一章导论一、单项选择题1．统计有三种涵义，其基础是( )。
(1)统计学(2)统计话动(3)统计方法(4)统计资料2．一个统计总体( )。
(1)只能有个标志(2)只能有一个指标(3)可以有多个标志(4)可以有多个指标3．若要了解某市工业生产设备情况，则总体单位是该市( )。
(1)每一个工业企业(2)每一台设备(3)每一台生产设备(4)每一台工业生产设备 4．某班学生数学考试成绩分刷为65分、71分、80分和87分，这四个数字是( )。
(1)指标 (2)标志 (3)变量 (4)标志值 5．下列属于品质标志的是( )。
(1)工人年龄(2)工人性别(3)工人体重 (d)工人工资6．现要了解某机床厂的生产经营情况，该厂的产量和利润是( )。
(1)连续变量(2)离散变量()3前者是连续变量，后者是离散变量(4)前者是离散变量，后者是连续变量 7．劳动生产率是( )。
(1)动态指标(2)质量指标(3)流量指标(4)强度指标 8．统计规律性主要是通过运用下述方法经整理、分析后得出的结论( )。
(1)统计分组法(2)大量观察法(3)练台指标法(4)统计推断法 9．( )是统计的基础功能。
(1)管理功能(2)咨询功能(3)信息功能(4)监督功能 10．( )是统计的根本准则，是统计的生命线。
(1)真实性(2)及时件(3)总体性(4)连续性 11．构成统计总体的必要条件是( )。
(1)差异性 (2)综合性(3)社会性(4)同质性 12．数理统计学的奠基人是( )。
13．统汁研究的数量必须是( )。
(1)抽象的量 (2)具体的量 (3)连续不断的量 (4)可直接相加量 14．数量指标一般表现为( )。
(1)平均数 (2)相对数 (3)绝对数 (1)众数15．指标是说明总体特征的．标志则是说明总体单位特征的，所以( )。
(1)指标和标志之同在一定条件下可以相互变换 (2)指标和标志都是可以用数值表示的(3)指标和标志之间不存在戈系 (4)指标和标志之间的关系是固定不变的答案：一、1（2）2（4）3（4）4（4）5（2）6（4）7（2）8（2）9（3）10（1）11（4）12（3）13（2）14（3）15（1）l．统计学是一门研究现象总体数量方面的方法论科学，所以它不关心、也不考虑个别现象的数量特征。
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应用统计方法作业
一、在某项实验中，测得变量y 与因素x 数据如表1所示。
试建立适当的y 与因素x 的回归方程（0.01α= ）。
表1 实测数据
x 2 3 4 5 7 8 10 11 14 15 16 18 19 y
解：绘制散点图，如图1所示：
图1
从图1中可看出，以下三种曲线方程的曲线图都与散点图接近，因此都可以作为曲线回归的选择对象。
（1）0y x ββ=+. （2）01lg y x ββ=+.
（3）
01/y x
ββ=+.
为了更好的拟合给定数据，确定最优的回归方程，需对以上3式分别进行检验，求取
2
S 残
并比较其大小，将最小者作为因素y 与x 的最优回归方程。
1.方案1
选取曲线回归（1）进行求解。
令'x x =EXCEL 进行相应处理算得数
据，列入表2。
表2 方案1数据处理计算
由表2得：
''13
''2111.6670()i x x i l x x ==-=∑
13
21
()21.2105yy i i l y y ==-=∑
'13
''1
()()13.9389i i x y i l x x y y ==--=∑
由此得：
'''
113.9389
11.66719470
1.x y x x l l β=
=
=
'01 1.1947109.9362 3.0424=106.3014y x ββ=-=⨯-
故所求的回归方程为：
'106.3014 1.1947y x =+
进行变量还原得回归方程：
106.3014y =+检验假设H 01：10β=.
'21= 1.194713.938916.6528x y S l β=⨯=回
2221.210516.6528 4.5577yy S l S =-=-=回残
2
216.652840.1915/11 4.5577/11
S F S ===回残
对给定的0.01α=，查F(1,11)表（附表5）得临界值9.65λ=。
由于F>λ，检验效果显著，所以拒绝H 01，即回归方程有意义。
2.方案2
曲线回归（2）的求取过程，如课本例3-7示。
最终求得的回归方程为：
'106.3147 3.9466y x =+
2 2.6022,78.6605S F ==残。
3.方案3
选取曲线回归（3）求解。
令'1
x x
=
，应用EXCEL 可算的数据，列入表3。
表3 方案3数据处理计算
由表3得
''13
''21()0.2137i x x i l x x ==-=∑
13
21
()21.2105yy i i l y y ==-=∑
'13
''1
()() 2.1011i i x y i l x x y y ==--=-∑
由此得：
'''
1 2.1011
9.83200.2137
x y x x l l β-=
=
=-
'01109.93629.0.18320=111.4877578y x ββ=-=⨯+
故所求的回归方程为：
'111.48779.8320y x =-
进行变量还原得回归方程：
1
111.48779.8320y x
=-
检验假设H 01：10β=.
'21=(9.8320)( 2.1011)20.6580x y S l β=-⨯-=回
2221.210520.65800.5525yy S l S =-=-=回残 2
220.6580411.2905/110.5525/11
S F S ===回残
对给定的0.01α=，查F(1,11)表（附表5）得临界值9.65λ=。
由于F>λ，检验效果显著，所以拒绝H 01，即回归方程有意义。
4.三种方案的综合对比
通过以上求解分析，可知式（1）、（2）和（3）作为回归方程表征y 与因素x 的关系均是有意义的。
三者统计的计算结果如表4示：
表4 三种方案综合对比
由表4，方案3的残差平方和是最小的，因而其回归方程是最优的，拟合效果是最好的，方案2次之，方案1最差。