《统计学基础实验》原始数据
《统计学》课程 学习指南
第一章统计学及其基本概念一、学习指导本章介绍统计学的一些基本问题。
通过本章学习可以知道和掌握统计的含义，统计的内容和统计学的产生和发展。
认识数据的类型，理解和掌握统计学的基本概念。
了解统计计算的软件工具。
本章各节的主要内容和学习要点见下表。
二、主要术语1.统计：统计工作、统计资料和统计学。
2.统计工作：为了认识和管理的需要，对社会经济现象和自然现象进行数量收集的活动。
3.统计资料：统计工作过程中所取得的各项数字资料以及与之相关信息的总称。
4.统计学：在统计工作的经验积累到一定程度时自然产生的，它是收集、整理、描述和分析统计数据的方法和技术，为决策提供“量”方面的依据。
5.描述统计：研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。
6.推断统计：研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表述的推断。
7.数据：进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。
8.分类数据：对事物进行分类的结果。
9.顺序数据：也称等级数据，是对事物进行分类的结果，并表现出明显的顺序或等级关系。
10. 数值型数据：使用自然或度量衡单位对事物进行测量的结果，其结果表现为具体数值。
11. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据，它所描述的是现象随时间而变化的情况。
12. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据，它所描述的是现象在某一时刻或某一时间段的变化情况，13. 面板数据：对若干个单位在不同时间进行重复跟踪调查所形成的数。
14.统计总体：是统计所要研究的事物或现象的全体，即由客观存在的，具有某种共同特征的许多个别事物构成的整体。
15.个体：构成统计总体的个别事物，又称为总体单位。
16.样本：指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的、由部分个体组成的样本总体，其目的是用来推断总体。
统计实验报告数据整理(3篇)
第1篇一、实验背景随着社会的不断发展，数据已成为决策的重要依据。
在统计学领域，数据整理是数据分析和研究的基础。
为了提高数据整理的效率和准确性，本实验旨在探究一种有效的数据整理方法，并对实验结果进行分析。
二、实验目的1. 探索一种适用于各类数据的数据整理方法；2. 提高数据整理的效率和准确性；3. 分析实验结果，为实际应用提供参考。
三、实验方法1. 数据来源：收集某地区居民收入、消费、教育等方面的数据，共1000条记录；2. 数据整理方法：采用以下步骤进行数据整理：（1）数据清洗：删除重复记录、缺失值、异常值等；（2）数据转换：将数据转换为适合分析的形式，如数值型、分类型等；（3）数据合并：将不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集；（4）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除量纲影响；（5）数据可视化：通过图表展示数据分布、趋势等信息。
四、实验结果与分析1. 数据清洗在数据清洗阶段，共删除重复记录10条，缺失值20条，异常值5条。
经过清洗，有效数据量提升至965条。
2. 数据转换将居民收入、消费、教育等数据转换为数值型，以便后续分析。
其中，收入数据取对数处理，消费数据取平方根处理。
3. 数据合并将不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集。
合并后，数据集包含965条记录。
4. 数据标准化对数据进行标准化处理，消除量纲影响。
采用Z-score标准化方法，将各变量均值调整为0，标准差调整为1。
5. 数据可视化通过图表展示数据分布、趋势等信息。
（1）居民收入分布根据标准化后的收入数据，绘制直方图。
结果显示，居民收入分布呈偏态分布，大部分居民收入集中在中等水平。
（2）消费趋势根据标准化后的消费数据，绘制折线图。
结果显示，消费趋势呈现逐年上升趋势，且增长速度较快。
（3）教育水平分布根据教育水平分类，绘制饼图。
结果显示，受教育程度较高的人群占比相对较小，受教育程度较低的人群占比较大。
五、实验结论1. 实验结果表明，所采用的数据整理方法适用于各类数据，能够提高数据整理的效率和准确性；2. 数据清洗、数据转换、数据合并、数据标准化等步骤在数据整理过程中至关重要；3. 数据可视化有助于直观地展示数据分布、趋势等信息，为后续分析提供有力支持。
统计学实验报告
一、实验目的1. 掌握统计学的基本概念和原理。
2. 熟悉统计软件的使用方法，如SPSS、Excel等。
3. 学习描述性统计、推断性统计等方法在数据分析中的应用。
4. 提高对数据分析和解释的能力。
二、实验内容本次实验分为以下四个部分：1. 描述性统计2. 推断性统计3. 统计软件应用4. 数据分析和解释三、实验步骤1. 描述性统计（1）收集数据：本次实验采用随机抽取的方式收集了某班级50名学生的数学成绩作为样本数据。
（2）数据整理：将收集到的数据录入SPSS软件，进行数据整理。
（3）计算描述性统计量：计算样本的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等。
（4）结果分析：根据计算结果，分析该班级学生的数学成绩分布情况。
2. 推断性统计（1）假设检验：假设该班级学生的数学成绩总体均值等于60分，进行t检验。
（2）方差分析：将学生按性别分组，比较两组学生的数学成绩差异。
（3）回归分析：以学生的数学成绩为因变量，其他相关因素（如学习时间、学习方法等）为自变量，进行回归分析。
3. 统计软件应用（1）SPSS软件：使用SPSS软件进行数据整理、描述性统计、假设检验、方差分析和回归分析。
（2）Excel软件：使用Excel软件绘制统计图表，如直方图、散点图、饼图等。
4. 数据分析和解释（1）描述性统计结果分析：从样本数据的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等指标可以看出，该班级学生的数学成绩整体水平较高，但成绩分布不均。
（2）推断性统计结果分析：假设检验结果显示，该班级学生的数学成绩总体均值与60分无显著差异；方差分析结果显示，男女学生在数学成绩上无显著差异；回归分析结果显示，学习时间对学生的数学成绩有显著影响。
四、实验结果1. 描述性统计：样本数据的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等指标。
2. 推断性统计：假设检验、方差分析和回归分析的结果。
3. 统计图表：直方图、散点图、饼图等。
五、实验结论1. 该班级学生的数学成绩整体水平较高，但成绩分布不均。
《统计学》实验报告
图做准备。
实验二：主要是要求学生利用Excel的数据处理功能，掌握Excel
制图方法，能够较为准确地显示统计数据的发布特征。
实验三：分解分析法是分析时间序列常用的统计方法。季节时间序列是趋
势变动(T)、季节变动(S)、循环变动（C）和随机变动(I)综合影响的结果，分解过程要从原始序列中消除随机变动，然后分别识别出季节变动和趋势变动的变化模式。
实验二：
（1）直方图的绘制
（2）折线图的绘制
（3）饼形图的绘制
掌握统计数据的整理方法和Excel的几种基本统计制图操作方法；进一步学习统计数据的整理方法和Excel的基本操作理论。
实验三：
1、计算一次移动平均，消除随机波动
2、中心化移动平均数。
3、计算各个季节指数
4、计算平均季节指数。
5、计算调整后的季节指数
b.“高级筛选”使用“数据-筛选-高级筛选”菜单，调用对话框来实现筛选
3、数据的排序:靠“升序排列”（“降序排列”）工具按钮和“数据-排序”菜单实现。在选中需排序区域数据后，点击“升序排列”（“降序排列”）工具按钮，数据将按升序（或降序）快速排列
4、Frequency函数
用途：以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。它可以计算出在给定的值域和接收区间内，每个区间包含的数据个数。
6、消除旅游人数序列中的季节变动。
7、对消除季节变动的旅游人数进行回归分析。
8、预测。
掌握时间序列的因素分解分析方法，将时间序列的分解分析方法理论与Excel的基本操作理论结合相结合。
实验四：
1、根据统计数据绘制散点图
2、计算相关系数
掌握实验的基本原理和方法：此分析可用于判断两组数据之间的关系。可以使用“相关系数”分析方法来确定两个区域中数据的变化是否相关，即一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较小数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关系数为零）；结合使用相关分析的基本理论和Excel的基本操作理论。
统计学四篇实验报告
《统计学》四篇实验报告实验一:用Excel构建指数分布、绘制指数分布图图1-2：指数分布在日常生活中极为常见，一般的电子产品寿命均服从指数分布。
在一些可靠性研究中指数分布显得尤为重要。
所以我们应该学会利用计算机分析指数分布、掌握EXPONDIST函数的应用技巧。
指数函数还有一个重要特征是无记忆性。
在此次实验中我们还学会了产生“填充数组原理”。
这对我们今后的工作学习中快捷地生成一组有规律的数组有很大的帮助。
实验二：用Excel计算置信区间一、实验目的及要求1、掌握总体均值的区间估计2、学习CONFIDENCE函数的应用技巧二、实验设备（环境）及要求1、实验软件：Excel 20072、实验数据：自选某市卫生监督部门对当地企业进行检查，随机抽取当地100家企业，平均得分95，已知当地卫生情况的标准差是30，置信水平0.5，试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。
三、实验内容与步骤某市卫生监督部门对当地企业进行检查，随机抽取当地100家企业，平均得分95，已知当地卫生情况的标准差是30，置信水平0.5，试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。
第1步：打开Excel2007新建一张新的Excel表；第2步：分别在A1、A2、A3、A4、A6、A7、A8输入“样本均值”“总体标准差”“样本容量”“显著性水平”“置信区间”“置信上限”“置信下限”；在B1、B2、B3、B4输入“90”“30”“100”“0.5”第3步：在B6单元格中输入“=CONFIDENCE(B4,B2,B3)”，然后按Enter键；第4步：在B7单元格中输入“=B1+B6”，然后按Enter键；第5步：同样在B8单元格中输入“=B1-B6”，然后按Enter键；计算结果如图2-1四、实验结果或数据处理图2-1：实验二：用Excel产生随机数见图3-1实验二：正态分布第1步：同均匀分布的第1步；第2步：在弹出“随机数发生器”对话框，首先在“分布”下拉列表框中选择“正态”选项，并设置“变量个数”数值为1，设置“随机数个数”数值为20，在“参数”选区中平均值、标准差分别设置数值为30和20，在“输出选项”选区中单击“输出区域”单选按钮，并设置为D2 单元格，单击“确定”按钮完成设置。
统计学基础课后全部详细答案与讲解
统计学第一至四章答案第一章一、思考题1. 统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
统计方法可分为描述统计和推断统计。
2.统计数据的分类：按计量尺度：分类数据、顺序数据和数值型数据按获取数据的方式：观测数据和实验数据按数据与时间的关系：截面数据和时间序列数据特点：分类数据各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序可以任意改变；顺序数据的分类是有序的；数值型数据说明的是现象的数量特征，是定量数据；观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的；实验数据是在实验中控制实验对象而收集到的数据；截面数据也称静态数据，描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据也称动态数据，描述的是现象随时间的变化情况。
3.对武昌分校的全体教师进行工资调查，那么全体教师就是总体，从中抽取五十名教师进行调查，这五十名教师的集合就是样本，全体教师工资的总体平均值和总体标准差等描述特征的数值就是参数，五十名教师工资的样本平均值和样本标准差等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说教师的工资。
4.有限总体：指总体的范围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的。
例如：武昌分校10 级金融专业学生无限总体：指总体所包含的元素是无限的、不可数的。
例如：整个宇宙的星球5.变量可分为分类变量、顺序变量、数值型变量。
同时数值型变量可分为离散型变量和连续型变量。
6.离散型变量只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一列举，例如“产品数量” 、“企业数”。
连续型变量的取值指连续不断的，不能一一列举。
例如“温度” 、“年龄”。
二、练习题1.（1）数值型变量（2）分类变量（3）数值型变量（4）顺序变量（5）分类变量2.（1）这一研究的总体是 IT 从业者，样本是从 IT 从业者中抽取的1000 人，样本量是 1000（2）“月收入”是数值型变量（3）“消费支付方式”是分类变量3.（1）这一研究的总体是所有的网上购物者（2）“消费者在网上购物的原因”是分类变量第二章一、思考题1：答： 1: 普查的特点：①：普查通常是一次性的或周期性的；②：普查一般需要规定统一的调查时间；③：普查的数据一般比较准确； 4：普查的使用范围比较狭窄，只能调查一些最基本的、特定的现象。
《统计学实验》课件
描述性分析是对数据进行初步分析的方法，包括计算数据的频数、均值、中位数、众数、标准差等统计量，以及 制作直方图、箱线图、折线图等图表来展示数据特征。通过描述性分析，可以了解数据的分布情况、异常值和趋 势等。
03
实验数据分析方法
参数估计与假设检验
参数估计
通过样本数据对总体参数进行估计， 如使用均值、中位数、众数等统计量 来估计总体均值、中位数、众数等。
掌握统计学基本原理和方法
通过实验操作，深入理解统计学的基 本概念、原理和方法，为后续学习和 应用打下坚实基础。
培养数据分析思维
实验过程中，培养了独立思考和解决 问题的能力，提高了数据分析思维和 逻辑推理能力。
提升软件操作技能
熟练使用统计软件进行数据处理和分 析，提高工作效率和准确性。
增强团队合作意识
总结词
通过实际调查数据的分析，掌 握描述性统计和推断性统计的 基本方法。
数据清洗与整理
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值剔除等。
推断性统计分析
运用t检验、方差分析等方法， 对数据进行分析和推断。
案例二：金融数据的预测分析
总结词
利用金融数据，掌握时间序列分析和回归分 析的方法。
数据选取与预处理
描述性统计
数据收集、整理、图表展示
概率论基础
概率、随机变量、期望与方差 等
参数估计与假设检验
点估计、区间估计、假设检验 等
相关分析与回归分析
简单相关、多元相关、线性回 归等
实验要求与注意事项
01
实验前需预习相关理论知识
02 实验过程中需认真操作，记录数据和分析 结果
03
实验后需撰写实验报告，总结实验过程和 结果
统计学综合实验数据
社会商品零售总额 1 0.996654754
城镇居民可支配收入 1
城镇居民可支配收入 10000
8000
6000 4000 2000 0 0 20000 40000 60000
城镇居民可支配收入
140000 120000
100000 80000
60000 45000 40000
50000
20000
140000 120000 100000 80000 60000 40000 SS 20000 MS
回归分析 残差 总计
20000 1 1984217066 12 13342301.33 0 13 1997559367 1990
1984217066 1111858.444 1992 t Stat -1.665120837 42.24446758
50000
4000 3000
2000 1000 0 0 5000 1994
社会商品零售总额
40000
30000
20000
10000 0 1990
1992
SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.996655 R Square 0.993321 Adjusted R 0.992764 Square 标准误差 1054.447 观测值 14 方差分析 df
Coefficients 标准误差 Intercept-1131.96 679.8091766 城镇居民可支配收入 5.527993 0.130857196
50950.57
社会商品零售总额 城镇居民可支配收入
GDP环比发展速度
1.165511999 1.232229922 1.300182821 1.350085464 1.250616988 1.160855089 1.096899739 1.052141612 城镇居民可支配收入与社会商品零售总额相关图 1.047511015 1.09017752 1.087703886 1.080743525 1.114854913 1.152396509
统计学大作业调查实验报告
统计学大作业调查实验报告《统计学调查实验报告》一、引言统计学是应用数学的一门重要学科，其通过收集、分类、整理、分析和解释数据，为决策提供有效的依据。
为了深入理解统计学的应用，我们进行了一项调查实验，并撰写本报告，以总结实验过程和结果。
本报告的目的是通过实际调查实验的结果，来阐述统计学在实践中的重要性。
二、实验方法我们选择了一个高校的学生群体作为调查对象。
通过发放调查问卷，我们收集了与学生相关的各种数据，包括年龄、性别、学习成绩、兴趣爱好等。
为了控制变量，我们要求被调查者按照实验设计自愿参与，并确保调查过程的随机性和代表性。
三、数据分析在数据收集完成后，我们使用了统计学方法对数据进行了分析。
首先，我们计算了平均值、标准差和频数分布等基本统计量，并得出了数据的基本统计特征。
然后，我们使用图表展示了不同变量之间的关系，例如年龄与性别、学习成绩与兴趣爱好等。
此外，我们还进行了假设检验、方差分析和回归分析等进一步的统计分析。
四、实验结果通过数据分析，我们得出了一些有意义的结果。
首先，我们发现男女学生在兴趣爱好上存在差异：男生更倾向于体育和游戏，而女生更倾向于文学和音乐。
其次，我们发现年龄对学习成绩的影响不显著，但是性别对学习成绩有明显的差异，女生的平均分高于男生。
此外，我们还发现学习成绩与父母的教育程度和家庭背景密切相关。
这些结果对于学校教育和家庭教育有着重要的启示。
五、讨论与结论本次调查实验结果表明统计学在实践中的重要性。
通过收集和分析大量的数据，我们能够找出数据中隐藏的规律和关系。
这对于做出准确的决策非常重要，无论是在教育、医疗还是商业等领域。
同时，本实验还暴露了一些问题，例如个别数据的异常值和样本容量的局限性，这些都需要在未来的调查实验中加以改进。
综上所述，统计学调查实验是一项有益的实践活动。
通过实际操作和数据分析，我们深入了解了统计学的应用和局限性。
在今后的学习和工作中，我们将更加重视统计学的知识和方法，以提高自己的决策能力和分析能力。
统计学实验报告
统计学实验报告实验内容：Excel在描述统计中的应用Excel在相关与回归中的应用班级：组员：实验一、Excel在描述统计中的应用实验目的：通过实践训练，使学生能够利用“直方图”工具计算频率分布并制作直方图，利用“描述统计”工具对原始数据进行统计分析，计算分组数据的平均值和方差。
一、利用直方图工具计算频率分布并制作直方图资料：某班31名学生家庭人均纯收入与生活费支出如下：家庭人均纯收入如下：18000 2000 5000 100000 20000 7000 40000 30000 20000 9000 8000 40000 40000 30000 2500 30000 30000 30000 6000 6000 20000 7000 7000 8000 6000 36000 2500 10000 6000 7000 6000生活费支出如下：1000 500 600 1200 1000 650 1400 800 1000 800 1000 2000 2000 800 500 800 800 500 540 700 800 650 600 800 500 800 450 500 500 700 500 要求：1、以0、500、800、1000、1500为组限计算生活费支出的频数和累计频率；以0、5000、10000、20000、40000为组限计算家庭人均纯收入的频数和累计频率。
2、作出生活费支出、家庭人均纯收入的直方图3、计算生活费支出、家庭人均纯收入的平均值、中位数、方差、标准差、95%置信区间。
实验步骤：把生活费支出输入A1中，把组限输入B1中，将数据输入到表格。
1、执行菜单命令“工具”——“数据分析”2、选择“直方图”，单击“确定”按钮，弹出“数据分析”，输入区蜮：选择A1选项，按住左键不放拖到A32；接受区蜮：选择B1选项，按住左键不放拖到B6；选中“标志”复选框，选中“输出区蜮”并选择C1指定输出区蜮，选中“累计百分率”复选框和“图表输出”复选框3、单击“确定”按钮，得到各组频数和累计频率以及直方图。
统计学实验报告
统计学实验报告实验目的，通过统计学实验，掌握和运用统计学的基本方法和技巧，提高数据处理和分析的能力。
实验内容，本次实验内容主要包括描述统计学和推断统计学两部分。
在描述统计学部分，我们将学习如何利用图表和数字来描述数据的特征，包括均值、中位数、众数、标准差等。
在推断统计学部分，我们将学习如何通过样本推断总体特征，并进行假设检验等内容。
实验步骤：1. 收集数据，首先，我们需要收集一组相关数据，可以是实际调查所得，也可以是已有的数据集。
2. 描述统计学分析，利用所收集的数据，进行描述统计学分析，包括计算数据的中心趋势和离散程度，并绘制相应的图表。
3. 推断统计学分析，在描述统计学的基础上，进行推断统计学的分析，包括构建置信区间、进行假设检验等。
4. 结果解释，最后，根据实验结果，进行数据分析和解释，得出相应的结论。
实验结果：通过本次实验，我们得出了以下结论：1. 数据的中心趋势，根据计算得出的均值和中位数，我们发现数据的中心大致在某个特定数值附近。
2. 数据的离散程度，通过计算标准差等指标，我们可以评估数据的离散程度，从而了解数据的分布情况。
3. 置信区间和假设检验，我们利用推断统计学的方法，构建了置信区间，并进行了相应的假设检验，从而对总体特征进行了推断。
结论，通过本次实验，我们不仅掌握了统计学的基本方法和技巧，还提高了数据处理和分析的能力。
统计学在实际生活和工作中有着广泛的应用，通过学习和实践，我们可以更好地理解和利用数据，为决策和问题解决提供有力支持。
总结，本次实验对我们来说是一次很好的学习和实践机会，通过实际操作和分析，我们不仅加深了对统计学理论知识的理解，还提高了数据处理和分析的能力。
希望通过今后的学习和实践，我们能够更好地运用统计学知识，为实际工作和生活中的问题提供更科学的分析和解决方案。
以上就是本次统计学实验的报告内容，谢谢阅读！。
统计学实训报告实验原理
一、引言统计学是一门应用广泛的学科，其核心是通过对数据的收集、整理、分析和解释，揭示现象背后的规律性。
统计学实训报告旨在通过实验，让学生掌握统计学的基本原理和方法，提高学生的实际操作能力。
本文将从以下几个方面介绍统计学实训报告的实验原理。
二、实验原理概述1. 数据收集原理数据收集是统计学的基础，包括直接数据和间接数据。
直接数据是通过实地调查、实验等方式获取的数据，间接数据则是通过查阅文献、网络等途径获取的数据。
在实验中，学生需要学会利用各种途径收集数据，如问卷调查、实地观察、文献检索等。
2. 数据整理原理数据整理是将收集到的原始数据进行清洗、编码、分组等处理，使其成为适合分析的形式。
在实验中，学生需要掌握数据审核、编码、分组等基本技能，以确保数据的质量和准确性。
3. 描述统计原理描述统计是对数据进行概括和描述的方法，包括计算平均数、中位数、众数、方差、标准差等指标。
这些指标能够反映数据的集中趋势和离散程度。
在实验中，学生需要掌握描述统计的基本方法，并学会运用Excel等工具进行计算。
4. 推理统计原理推理统计是基于样本数据对总体进行推断的方法，包括参数估计和假设检验。
参数估计是对总体参数进行估计，如总体均值、总体方差等；假设检验则是检验总体参数是否符合某一假设。
在实验中，学生需要掌握参数估计和假设检验的基本方法，并学会运用统计软件进行计算。
5. 相关与回归原理相关分析是研究变量之间相关程度的方法，回归分析则是研究变量之间因果关系的方法。
在实验中，学生需要掌握相关分析和回归分析的基本方法，并学会运用统计软件进行计算。
三、实验方法与步骤1. 实验准备（1）选择实验课题：根据课程要求和实验条件，选择合适的实验课题。
（2）查阅资料：查阅相关文献、资料，了解实验课题的研究背景和理论基础。
（3）制定实验方案：明确实验目的、实验方法、实验步骤等。
2. 数据收集（1）设计调查问卷：针对实验课题，设计调查问卷，确保问卷内容合理、全面。
统计学实验报告
统计学实验报告统计学》实验一一、实验名称：数据的整理二、实验日期：20** 年10 月13 日三、实验地点：经济管理实验室四、实验软件：EXCEL 软件2003 版五、实验目的和原理目的：培养处理数据的基本能力。
通过本组实验，熟练掌握利用Excel，完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。
原理：Microsoft Excel 在数据组织、数据管理、数据计算、数据分析及图表分析等方面的强大功能。
其主要内容包括：Excel 数据输人的各种方法，工作表及单元格数据的格式化，数组公式，工作表、单元格或单元格区域的名字及其应用，公式与函数，图表分析，数据的排序、筛选、分类与汇总等。
本实验基于课本的相关问题收集一定数量的数据，利用EXCEL 进行如下操作：1. 进行数据排序。
2. 进行数据分组，筛选。
3. 将数据进行次数分布处理。
六、实验内容：? 问题与数据【例2.2】江浦县苗圃对110 株树苗的高度进行测量（单位:cm ），数据如下，编制次数分布表。
实验步骤1、输入原始数据，存放在A2：A111。
2、计算基础数据，如B、C 列，B 列是文字提示，C 列存放的是相应公式和函数。
3、输入分组标志，如D 列；列出各组上限，如H3：H10。
4、C1 输入函数f(x)=COUNT(A2：A111),输出个数为C1=110.同理在C2 输入函数实验报考f(x)=MAX(A2：A111),C3 输入f(x)=MIN(A2：A111),C2=154，C3=80. 5、全距C4=C2-C3=74.6、组数m=1+3.322LOG(C1,10),组距i=C4/C5。
设置单元格格式，小数位为2.7、用鼠标选定函数返回值存放的区域I3:I10. 8、输入函数“=FREQUENCY(A2：A111，H3：H10),同时按下组合键“C tr l+Shift +Enter,次数放在I3：I10 中。
同理得到E2：E10.9.F11 中输入函数f(x)=SUM(F2:F10),I11 输入f(x)=SUM(I3:I10)。
统计学实验报告
《统计学》实验一一、实验名称：数据的图表处理二、实验日期：三、实验地点：管理学院实验室四、实验目的和要求目的：培养学生处理数据的基本能力。
通过本实验，熟练掌握利用Excel，完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。
要求：就本专业相关问题收集一定数量的数据（ 30），利用EXCEL进行如下操作：1.进行数据排序2.进行数据分组3.制作频数分布图、直方图和帕累托图，并进行简要解释4. 制作饼图和雷达图，并进行简要解释五、实验仪器、设备和材料：个人电脑（人/台），EXCEL 软件六、实验过程（一）问题与数据在福州市有一家灯泡工厂，厂家为了确定灯泡的使用寿命，在一批灯泡中随机抽取100个进行测试，所得结果如下：700716728719685709691684705718 706715712722691708690692707701 708729694681695685706661735665 668710693697674658698666696698 706692691747699682698700710722 694690736689696651673749708727 688689683685702741698713676702 701671718707683717733712683692 693697664681721720677679695691 713699725726704729703696717688（二）实验步骤1、将上表数据复制到EXCEL中；2、将上述数据调整成一列的形式；3、选择“数据-排序“得到由小到到的一列数据4、选择“插入-函数（fx）-数学与三角函数-LOG10”计算lg100/lg2=6.7,从而确定组数为K=1+ lg100/lg2=8,这里为了方便取为10组；确定组距为：（max-min）/K=(749-651)/10=9.8 取为10；5、确定接受界限为 659 669 679 689 699 709 719 729 739 749，分别键入EXCEL 表格中，形成一列接受区域；6、选“工具——数据分析——直方图”得到如下频数分布图和直方图表1 灯泡使用寿命的频数分布表图1 灯泡使用寿命的直方图（帕累托图）7、将其他这行删除，将表格调整为：表2 灯泡使用寿命的新频数分布表8、选择“插入——图表——柱图——子图标类型1”，在数据区域选入接收与频率两列，在数据显示值前打钩，标题处键入图的名称图2 带组限的灯泡使用寿命直方图9、双击上述直方图的任一根柱子，将分类间距改为0，得到新的图图2 带组限的灯泡使用寿命直方图图3 分类间距为0的灯泡使用寿命直方图10、选择“插入——图表——饼图”，得到：图4 灯泡使用寿命分组饼图11、选择“插入——图表——雷达图”，得到（三）实验结果分析：从以上直方图可以发现灯泡使用寿命近似呈对称分布，690-700出现的频次最多，690-700的数量最多，说明大多数处于从饼图和饼图也能够清晰地看出结果。
统计学实验报告
统计学实验报告一、引言本实验旨在通过统计学方法对一组数据进行分析和推论。
通过实验，我们可以学习如何使用统计学工具来总结和解读数据，以及如何从样本数据中推断总体的特征。
二、实验设计数据采集我们选择了某个公司的销售数据作为实验数据，包括销售日期、销售额、销售地区等信息。
数据的收集方式是通过公司内部的销售系统记录下来的。
数据预处理在进行实验之前，我们需要对采集到的数据进行预处理，以确保数据的准确性和一致性。
具体的数据预处理包括： 1. 去除缺失值：将含有缺失值的记录剔除或进行填充处理。
2. 数据清洗：去除异常值和错误数据，比如销售额为负数或超过一定范围的数据。
3. 数据转换：根据实验需求，对数据进行转换，比如将销售日期转换为星期几。
实验设计在本实验中，我们将对数据中的销售额进行分析和推断。
具体的实验设计如下：1. 描述统计分析：首先，我们将计算销售额的平均值、中位数、最大值、最小值等统计量，以描述销售额的整体特征。
2. 假设检验：其次，我们将进行假设检验，以验证销售额是否具有某种特定的分布特征，比如是否服从正态分布。
3. 置信区间估计：接着，我们将计算销售额的置信区间，以估计总体销售额的范围。
4. 相关分析：最后，我们将进行销售额与其他变量之间的相关分析，以探索销售额与其他因素的关系。
三、实验结果与分析描述统计分析通过对销售额的描述统计分析，我们得到了以下结果：•平均销售额：X元•中位数：Y元•最大值：Z元•最小值：W元从上述结果可以看出，销售额的平均值和中位数较为接近，表明销售额的分布相对均匀。
最大值和最小值的差异较大，说明销售额存在较大的波动。
假设检验我们对销售额是否服从正态分布进行了假设检验。
采用的假设为：•零假设(H0)：销售额服从正态分布。
•备择假设(H1)：销售额不服从正态分布。
通过分析数据和进行统计计算，我们得到了以下检验结果：(具体计算过程略) •检验统计量：T值•自由度：df•P值：P根据P值的大小和显著性水平的设定，我们可以得出结论是否拒绝零假设，从而判断销售额是否服从正态分布。
原始数据的统计描述
原始数据的统计描述：组别例数平均数标准差标准误1 15 21.4400 0.3305 0.08532 15 22.0700 0.3085 0.07973 15 21.4800 0.6486 0.1675参数统计应用条件检查：1) 正态性检验(矩法):正态性检验需提供原始数据!!2) 方差齐性检验：卡方值=9.8621, P=0.0072按α=0.0500水准，可认为该资料方差不齐。
参数统计结果：方差分析:Ho:各个总体均数相等H1:各个总体均数不相等或不全相等α=0.0500方差分析结果============================================================变异来源SS νMS F P------------------------------------------------------------总12.4842 44组间 3.7330 2 1.8665 8.96 0.0006组内8.7512 42 0.2084============================================================结论:经过方差分析,得P=0.0006,按α=0.0500水准拒绝Ho,接受H1,故可认为各组总体均数不相等!3个样本均数两两比较的q检验(Newman-Keuls法)================================================================== 组别两均数之差组数Q值P值------------------------------------------------------------------第1与第2 0.6300 3 5.3454 <0.01第1与第3 0.0400 2 0.3394 >0.05第2与第3 0.5900 2 5.0060 <0.01================================================================== 提示：方差不齐，方差分析结果可能不可靠。
统计基础的实验报告
统计基础的实验报告1. 引言统计学作为一门基础学科，主要用于收集、整理和分析数据，帮助我们更好地了解和解释现实世界中的现象。
在本次实验中，我们将学习和掌握统计学中的基础概念和方法，包括数据的描述统计、概率分布、抽样与推断等内容。
2. 实验目的本实验的目的是让我们掌握统计学中的基础知识和方法，培养我们对数据进行有效分析和解释的能力。
具体目标如下：1. 掌握描述统计学的基本概念和方法；2. 了解常见的概率分布以及它们的性质；3. 熟悉抽样与推断的基本原理和方法；4. 学会使用统计软件进行数据分析。
3. 实验过程本次实验分为三个部分：描述统计、概率分布和推断统计。
下面将分别介绍每个部分的实验内容和步骤。
3.1 描述统计描述统计是对数据进行整体和局部的概括和总结，以便更好地理解数据的分布和特征。
在本部分实验中，我们将学习和应用基本的描述统计方法，包括平均值、中位数、标准差、方差等。
具体步骤如下：1. 收集所需数据并导入统计软件；2. 计算数据的平均值、中位数、标准差和方差；3. 画出数据的直方图、箱线图等图表，以更直观地了解数据分布。
3.2 概率分布概率分布是描述随机变量的可能取值及其发生的概率的函数。
在本部分实验中，我们将学习常见的概率分布，包括正态分布、二项分布、泊松分布等，并掌握如何计算和应用这些分布。
具体步骤如下：1. 了解常见的概率分布的定义和性质；2. 计算给定数据集的概率分布，并绘制相应的概率密度函数或累积分布函数图表；3. 利用概率分布的性质进行数据分析和推断。
3.3 推断统计推断统计是从样本中抽取信息，进而对总体参数进行推断的过程。
在本部分实验中，我们将学习和应用抽样和推断的基本原理和方法，包括点估计、区间估计和假设检验等。
具体步骤如下：1. 利用给定样本数据进行点估计，以估计总体参数；2. 构建置信区间，以估计总体参数的范围；3. 进行假设检验，判断某个总体参数是否在给定范围内。
4. 实验结果在实验中，我们使用了一个包含100个数据的样本，数据集的均值为50，标准差为10。
基本统计实验报告
一、实验目的1. 熟悉基本统计学的概念和原理。
2. 掌握基本统计量的计算方法，包括均值、标准差、方差、中位数、众数等。
3. 学会使用统计软件进行数据分析和处理。
4. 培养统计学在实际问题中的应用能力。
二、实验内容1. 数据收集与整理本实验采用随机抽取的方式收集了100名大学生的身高和体重数据，数据如下：身高（cm）：165，170，175，180，185，190，195，200，205，210体重（kg）：50，55，60，65，70，75，80，85，90，952. 描述性统计（1）计算均值、标准差、方差均值 = (165 + 170 + 175 + 180 + 185 + 190 + 195 + 200 + 205 + 210) / 10 = 180标准差 = √[Σ(xi - x̄)² / n] = √[(165-180)² + (170-180)² + ... + (210-180)² / 10] ≈ 14.42方差 = ∑(xi - x̄)² / n = [(165-180)² + (170-180)² + ... + (210-180)²] / 10 ≈ 204.4（2）计算中位数、众数中位数 = (第5个数据 + 第6个数据) / 2 = (185 + 190) / 2 = 187.5众数 = 出现次数最多的数值，本例中众数为1903. 推理性统计（1）假设检验假设H0：身高与体重之间没有显著关系，H1：身高与体重之间存在显著关系。
采用t检验进行假设检验，自由度为n-2=98，显著性水平α=0.05。
计算t值 = (Σ(xi - x̄) yi - Σ(xi - x̄) ȳ) / √[(Σ(xi - x̄)² Σ(yi - ȳ)²) / n]其中，x̄为身高均值，ȳ为体重均值，xi为身高数据，yi为体重数据。
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《统计学基础实验》原始数据项目1 数据文件的建立与管理1.3 实验数据表1.1中给出的是从某学校统计学专业抽取20个学生的2008年秋季学期的各科学习成绩。
表1.1 学生成绩表1.6 练习实验1．表1.3是对某大学统计学专业2007级学生家长情况的调查表。
表1.3 某大学统计学专业2007级学生家长情况的调查（1）根据表中数据建立三个数据文件，分别命名为“调查1.sav”，“调查2.sav”和“调查3.sav”。
数据文件“调查1.sav”包括问卷编号从001到010共10个个案的问卷编号、所在省份，文化程度3个变量；“调查2.sav”包括所有个案的问卷编号、家庭月收入、家庭成员数和家庭住房面积4个变量；“调查3.sav”包括问卷编号从011到020共10个个案的问卷编号、所在省份，文化程度3个变量。
（2）将数据文件“调查1.sav”与“调查3.sav”进行纵向连接，再将横向连接后的新数据问卷“调查1.sav”与“调查2.sav”进行横向合并，将新的数据文件保存为“调查.sav”。
（3）将数据文件“调查.sav”按照变量“家庭月收入”进行排序。
2．表1.4中的数据为我国2008年第1季度的国内生产总值数据及比去年同期的增长率，将该表中数据录入到Excel表格中，并将Excel数据表保存为“练习实验2.xls”的电子表格。
将Excel数据表“练习实验2.xls”导入SPSS软件中，保存数据文件为“练习实验2.sav”。
表1.4 我国2008年第1季度国内生产总值3．表1.5是2006年各国家和地区的国土面积和人口密度数据（国土面积单位为万平方公里，年中人口单位为万人，人口密度单位为人/平方公里）。
将数据录入到SPSS软件中，保存数据文件为“国土面积与人口密度.sav”。
表1.5 国土面积与人口密度(2006年)要求：根据变量“人口密度”生成新变量“人口密度等级”，当人口密度大于100人/平方公里时取值为“人口密集区”，人口密度大于等于25小于100人/平方公里时取值为“人口中等区”，人口密度大于等于1小于25人/平方公里时取值为“人口稀少区”，人口密度小于1人/平方公里时取值为“人口极稀区”。
4．利用上题中的数据文件“国土面积与人口密度.sav”，根据变量“洲别”进行数据汇总，计算各组变量国土面积和年中人口的总数，及人口密度的平均数。
项目2 描述性统计分析2.3 实验数据1．表2.1给出了1990年至2006年的GDP和财政收入相关数据资料，原始数据文件为2-1.sav。
表2.1 1990－2006年GDP数据单位：亿元2．表2.2给出了2006年1月至2007年12月份的CPI数据（上年同月=100％），原始数据文件为2-2.sav。
表2.2 2006.1－2008.06月CPI数据（%）年月CPI 年月CPI 年月CPI200601 101.9 200611 101.9 200709 106.2200602 100.9 200612 102.8 200710 106.5200603 100.8 200701 102.2 200711 106.9200604 101.2 200702 102.7 200712 106.5200605 101.4 200703 103.3 200801 107.1200606 101.5 200704 103.0 200802 108.7200607 101.0 200705 103.4 200803 108.3200608 101.3 200706 104.4 200804 108.5200609 101.5 200707 105.6 200805 107.7200610 101.4 200708 106.5 200806 107.13．表2.3给出了2002年至2006年长江三角洲地区（上海、江苏、浙江）城乡居民平均每人全年家庭收入和支出数据。
原始数据文件为2-3.sav。
表2.3 长三角地区收支数据单位：元年份省市城乡收入支出年份省市城乡收入支出2002 上海城镇13249.8 10464 2004 上海农村7066.33 6328.85 2002 江苏城镇8177.64 6042.6 2004 江苏农村4753.85 2992.55 2002 浙江城镇11715.6 8713.08 2004 浙江农村5944.06 4659.11 2002 上海农村6223.55 5301.82 2005 上海城镇18645.03 13773.41 2002 江苏农村3979.79 2620.29 2005 江苏城镇12318.57 8621.82 2002 浙江农村4940.36 3692.89 2005 浙江城镇16293.77 12253.74 2003 上海城镇14867.49 11040.34 2005 上海农村8247.77 7277.94 2003 江苏城镇9262.46 6708.58 2005 江苏农村5276.29 3567.11 2003 浙江城镇13179.53 9712.89 2005 浙江农村6659.95 5432.95 2003 上海农村6653.92 5669.57 2006 上海城镇20667.91 14761.75 2003 江苏农村4239.26 2704.37 2006 江苏城镇14084.26 9628.59 2003 浙江农村5389.04 4285.13 2006 浙江城镇18265.1 13348.51 2004 上海城镇16682.82 12631.03 2006 上海农村9138.65 8006 2004 江苏城镇10481.93 7332.26 2006 江苏农村5813.23 4135.21 2004 浙江城镇14546.38 10636.14 2006 浙江农村7334.81 6057.16 数据来源均为《中国统计年鉴2007》2.6 练习实验表2.14为2006年1月至2007年12月份的房地产销售价格指数（RESPI）和居民消费价格指数（CPI）。
试绘制RESPI随着时间发展趋势的线图和RESPI与CPI的散点图。
表2.14 RESPI与CPI数据month RESPI CPI month RESPI CPI200601 107.0 102 200701 106.2 101.5200602 107.9 101 200702 105.6 101.8200603 108.7 101 200703 105.0 102.7200604 109.3 101.3 200704 105.5 102.3200605 109.8 101.6 200705 105.7 102.5200606 109.9 101.8 200706 105.8 103.3200607 109.9 101.1 200707 106.1 104.4200608 109.6 101.3 200708 106.7 105.3200609 109.3 101.5 200709 107.3 105.2200610 108.9 101.4 200710 108.5 105.6200611 108.5 101.5 200711 109.1 106.1200612 108.0 102.2 200712 110.0 105.9项目3 列联分析3.3 实验数据1. 表3.4给出的是对某大学学生信用卡申办情况进行抽样调查得到的数据。
分析大学生性别与申办信用卡与否是否相关联。
原始数据文件见3-1.sav。
表3.4 某大学学生信用卡申办情况数据2. 某商品生产厂家试分析不同的收入群体对某种商品是否有相同的购买习惯。
表3.5 给出的是通过问卷调查所得到的不同收入群体对某种特定商品购买的汇总数据。
原始数据文件见3-2.sav。
表3.5 不同收入群体对某种特定商品的购买情况3.6 练习实验1. 以少管所、工读学校和普通中学的725名青少年为样本，研究家庭环境与青少年犯罪之间的关系，相关调查资料如下表3.13所示。
表3.13 不同类型青少年父母离异状况的分布资料来源：屈智勇、邹泓《家庭环境、父母监控与青少年犯罪》一文2．某市调查了520名中老年脑力劳动者，其中有136人有高血压史，其余384人无高血压史，在有高血压史的136人中经诊断为冠心病者有48人，在无高血压史的384人中，经诊断为冠心病者有36人，将这些数据列于表3.14中，要求在0.05的显著性水平下，分析高血压与冠心病是否独立。
表3.14 高血压与冠心病关系列联表资料来源：/jcjx/smjp/jiaocai/12.doc3．江西省九江市于2007年11月9日—11月22日在城区开展了中心城区低收入家庭住房状况抽样调查工作。
调查中有效样本数为1045个，分别从九江市开发区、浔阳区、庐山区进行抽取，经整理被调查人的购房时间意向资料如下表3.15所示。
试分析不同地区的低收入家庭购房时间意向是否一致。
表3.15 九江市中心城区低收入家庭购房时间意向资料来源：/Article/19574.html4. 已知性别与受教育程度存在一定的相关性，现欲测算性别与受教育程度之间的相关程度。
以2007年《中国统计年鉴》中全国人口抽样调查数据为基础，有关资料分别按男、女整理如下表3.16：表3.16 2007年全国人口按性别分的受教育程度资料来源：2007年《中国统计年鉴》试问性别与受教育程度之间的相关程度大小。
5．表3.17给出的是某市居民月收入与婚姻状况数据。
分析（1）该市城市居民收入水平对婚姻状况的影响；（2）检验月平均收入与婚姻状况的关系是否受性别的影响（提示：以“性别”作为控制变量进行分层2检验）。
表3.17 某市居民月收入与婚姻状况数据项目4 相关与回归分析4.3实验数据1. 为了研究财政收入受农业增加值、工业增加值、社会总人口数等因素的影响程度，我们选取了中国1990-2006年财政收入及其影响因素农业增加值、第二产业增加值（包括工业和建筑业）、社会从业人数，以及其他收入水平4个因素的数据为样本，如表4.1所示。
原始数据文件为4-1.sav。
表4.1 中国1990-2006年财政收入及其影响因素数据表数据来源：《中国统计年鉴2007》2.表4.2给出了某种职业工作人员的工资数据，性别栏中1表示男性，0表示女性。
原始数据文件见4-2.sav。
表4.2 20名工人工资数据资料3.表4.3提供了一个银行数据的样本，包括专家对每家银行金融状况的判断，及银行金融分析中两个常用比率的值。
原始数据文件见4-3.sav。
表4.3 银行数据样本4.对某地区不同收入情况的家庭作抽样调查，得到2006年已购买吸尘器家庭用户的资料表，见表4.4。