《应用统计学》实验报告
应用统计学实训报告选材
一、实训背景随着我国社会经济的快速发展，统计学在各个领域的应用越来越广泛。
为了提高学生的实践能力，培养具备实际操作技能的统计学人才，本实训课程旨在让学生通过实际操作，掌握统计学的基本理论和方法，提高数据分析能力。
二、实训目的1. 熟悉统计学的基本理论和方法；2. 学会运用统计学软件进行数据处理和分析；3. 提高学生解决实际问题的能力；4. 培养学生团队合作精神。
三、实训内容本次实训选取以下内容进行选材：1. 数据收集与整理（1）了解数据收集的方法，如问卷调查、实验、二手数据等；（2）掌握数据整理的基本步骤，如数据清洗、数据编码、数据录入等；（3）学会运用Excel、SPSS等软件进行数据整理。
2. 描述性统计分析（1）熟悉描述性统计量的概念，如均值、标准差、中位数等；（2）学会运用Excel、SPSS等软件计算描述性统计量；（3）绘制直方图、箱线图等图形，直观展示数据分布情况。
3. 推理性统计分析（1）了解假设检验的基本原理和方法；（2）学会运用t检验、方差分析等假设检验方法；（3）运用SPSS等软件进行假设检验，得出结论。
4. 相关性分析（1）了解相关系数的概念和类型；（2）学会运用相关系数衡量变量间的线性关系；（3）运用SPSS等软件计算相关系数，分析变量间的相关性。
5. 回归分析（1）了解回归分析的基本原理和方法；（2）学会运用线性回归、多元回归等回归分析方法；（3）运用SPSS等软件进行回归分析，预测变量间的变化关系。
6. 时间序列分析（1）了解时间序列分析的基本原理和方法；（2）学会运用ARIMA模型、季节性分解等时间序列分析方法；（3）运用SPSS等软件进行时间序列分析，预测未来趋势。
四、实训过程1. 数据收集：选取某一实际案例，如房地产市场分析、消费者行为分析等，收集相关数据；2. 数据整理：运用Excel、SPSS等软件对收集到的数据进行整理，如数据清洗、编码、录入等；3. 描述性统计分析：运用描述性统计量、图形等展示数据分布情况；4. 推理性统计分析：运用假设检验、回归分析等方法，对数据进行推断；5. 相关性分析和时间序列分析：运用相关系数、ARIMA模型等方法，分析变量间的相关性及预测未来趋势。
应用统计学毕业生实习报告
实习报告一、实习背景和目的我是一名应用统计学专业的大学生，在大学期间学习了大量的统计学理论和方法，为了将所学知识运用到实际工作中，提高自己的实践能力，我参加了实习。
实习的目的是通过实际工作，深入了解统计学在企业和社会中的应用，提高自己的数据分析能力和解决问题的能力，为今后的职业生涯打下坚实基础。
二、实习单位和实习内容我的实习单位是一家大型制造企业，实习部门为企业的数据分析部门。
实习期间，我主要负责以下工作：1. 收集和整理企业日常运营数据，包括销售数据、生产数据、财务数据等。
2. 利用统计学方法对收集到的数据进行分析和处理，找出数据中的规律和问题。
3. 根据分析结果，为企业提供决策依据，协助部门经理制定改进措施。
4. 制作统计报表和数据可视化图表，展示分析结果。
5. 参与部门会议，分享分析心得，与同事共同探讨解决问题的方式。
三、实习过程和收获在实习过程中，我遇到了许多挑战和困难，但通过请教同事、查阅资料和不断实践，我逐步克服了这些困难，取得了以下收获：1. 熟练掌握了数据收集、整理和分析的各种方法，包括描述性统计、推断性统计、回归分析等。
2. 学会了使用各种统计软件和工具，如Excel、SPSS、SAS等，提高了数据处理效率。
3. 加深了对统计学理论的理解，将所学知识运用到实际工作中，提高了自己的实践能力。
4. 学会了与同事沟通和协作，提高了团队协作能力。
5. 培养了自己的责任心和敬业精神，为今后的工作打下了基础。
四、实习总结通过实习，我认识到统计学在企业和生活中的重要作用，应用统计学不仅是一门学科，更是一种解决问题的方法。
实习期间，我充分发挥自己的专业优势，为企业提供了有价值的分析和建议，同时也锻炼了自己的能力。
在今后的工作中，我将继续努力提高自己的统计学理论和实践能力，将所学知识运用到实际工作中，为企业和社会创造更多价值。
同时，我也将珍惜每一次实习机会，不断丰富自己的阅历，为未来的职业生涯做好充分准备。
应用统计学实验报告（spss软件）
应⽤统计学实验报告（spss软件）我国31个省市⾃治区第三产业发展状况分析（数据来源：中宏统计数据库）2010年31个省市第三产业增加值⼀、因⼦分析1.考察原有变量是否适合进⾏因⼦分析为研究全国各地区第三产业的发展状况，现⽐较其第三产业增加值的差异性和相似性，收集到2010年全国31个省市⾃治区各类第三产业包括交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业，⾦融业，房地产业及其他产业的年增产值数据。
由于涉及的变量较多，直接进⾏地区间的⽐较分析⾮常繁琐，因此⾸先考虑采⽤因⼦分析⽅法减少变量个数，之后再进⾏⽐较和综合评价。
表1-1（a）原有变量的相关系数矩阵由表1-1（a）可以看到，所有的相关系数都很⾼，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公因⼦，适合做因⼦分析。
表1-1（b）巴特利特球度检验和KMO检验由表1（b）可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为295.349，相应的概率p接近0,。
如果显著性⽔平a为0.5，由于概率p⼩于显著性⽔平a，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。
同时，KMO值为0.860，根据Kaiser给出了KMO 度量标准可知原有变量适合进⾏因⼦分析。
2.提取因⼦⾸先进⾏尝试性分析。
根据原有变量的相关系数矩阵，采⽤主成分分析法提取因⼦并选取特征根值⼤于1的特征根。
表1-2（a）因⼦分析的初始解（⼀）表1-2（a）显⽰了所有变量的共同度数据。
第⼀列是因⼦分析初始解下的变量共同度，表明对原有6个变量如果采⽤主成分分析法提取所有特征根（6个），那么原有变量的所有⽅差都可被解释，变量的共同度均为1。
第⼆列是在按指定提取条件提取特征根时的共同度。
可以看到，所有变量的绝⼤部分信息（⼤于84%）可被因⼦解释，这些变量的共同度均较⾼，变量的信息丢失较少，只有交通运输这个变量的信息丢失较多（近20%），因此本次因⼦提取的总体效果不理想。
重新指定特征根的标准，指定提取两个因⼦，结果如下：表1-2（b）因⼦分析的初始解（⼀）表1-2（c）因⼦解释变量原有变量总⽅差的情况表1-2（c）中，第⼀列是因⼦编号，第⼆列到第四列（第⼀组数据项）描述了初始因⼦解的情况，第五列到第七列（第⼆组数据项）描述了因⼦解的情况。
《应用统计学》实验报告
《应用统计学》实验报告实验一用Excell抽样一、实验题目某车间现有同型号的车床120部，检察员从中随机抽取由12部车床构成一个样本。
请拟定抽样方式，确定样本单位。
二、实验步骤第一步：给车床编号从1到120依次给每部车床编号。
第二步：选定抽样方式采用简单随机抽样。
第三步：使用Excell抽样具体步骤如下：1、打开Excell；2、依次将车床编号输入到单元格区域$A$1:$L$12的不同单元格中；3、单击“工具”菜单；4、选择“数据分析”选项，然后从“数据分析”对话框中选择“抽样”；5、单击“确定”，弹出抽样对话框；6、在“输入区域”框中输入产品编号所在的单元格区域；7、在“抽样方法”项下选择“随机”，在“样本数”框中输入12；8、在“输出选项”下选择“输出区域”，在“输出区域”框中输入$A$14;9、单击“确定”，得到抽样结果。
三、实验结果用Excell从该120部车床中随机抽出的一个样本中各单位的编号依次为：797113417281215473881684实验二用Excell画直方图一、实验题目某工厂的劳资部门为了研究该厂工人工人的收入情况，首先收集了30名工人的工作资料，下面为工资数值。
530 535 490 420 480 475420 495 485 620 525 530550 470 515 530 535 555455 595 530 505 600 505550 435 425 530 525 610二、实验步骤第一步：在工具菜单中单击数据分析选项，从其对话框的分析工具列表中选择直方图，打开直方图对话框；第二步：在输入区域输入$A$2:$F$6，在接收区域输入$D$9:$D$15；第三步：选择输出选项，可选择输入区域、新工作表组或新工作薄；第四步：选择图表输出，可以得到直方图；选择累计百分率，系统将在直方图上添加累积频率折线；选择柏拉图，可得到按降序排列的直方图；第五步：按确定按钮，可得输出结果。
应用统计学实训报告总结
一、实训背景随着社会经济的发展，统计学在各个领域的应用越来越广泛。
为了提高学生的实际操作能力，培养具备统计学专业素养的应用型人才，我校开展了应用统计学实训。
本次实训旨在让学生通过实际操作，掌握统计学的基本原理和方法，提高数据分析能力，为今后的学习和工作打下坚实基础。
二、实训目的1. 使学生熟悉统计学的基本原理和方法，掌握数据分析的基本技能。
2. 培养学生运用统计学方法解决实际问题的能力。
3. 提高学生团队协作和沟通能力。
4. 增强学生的职业素养，为今后的学习和工作做好准备。
三、实训内容本次实训主要分为以下四个部分：1. 数据收集与整理学生通过查阅文献、实地调查等方式收集数据，并对数据进行整理和清洗，为后续分析做好准备。
2. 描述性统计分析学生运用统计学方法对收集到的数据进行描述性统计分析，包括计算均值、标准差、方差等指标，并绘制图表展示数据分布情况。
3. 推理性统计分析学生运用统计学方法对收集到的数据进行推理性统计分析，包括假设检验、相关分析、回归分析等，以揭示数据之间的内在联系。
4. 统计软件应用学生熟练运用Excel、SPSS等统计软件进行数据分析，提高实际操作能力。
四、实训过程1. 实训准备阶段教师根据实训内容，为学生提供相关资料，并指导学生进行数据收集与整理。
2. 实训实施阶段学生按照实训要求，分组进行数据收集、整理、描述性统计分析、推理性统计分析等操作。
3. 实训总结阶段各小组对实训过程进行总结，撰写实训报告，并提出改进建议。
五、实训成果1. 学生掌握了统计学的基本原理和方法，提高了数据分析能力。
2. 学生运用统计学方法解决了实际问题，增强了实际操作能力。
3. 学生培养了团队协作和沟通能力，提高了职业素养。
4. 学生对统计学产生了浓厚兴趣，为今后的学习和工作打下了坚实基础。
六、实训总结1. 本次实训充分体现了理论与实践相结合的原则，提高了学生的实际操作能力。
2. 学生在实训过程中，学会了运用统计学方法解决实际问题，为今后的学习和工作奠定了基础。
应用统计学的实验报告参考模板
实验报告序号班级姓名实验名称数据整理与数据描述实验日期一、实验目的：通过本次实验逐步熟悉Excel的基本操作，并学会利用Excel进行统计数据的整理和描述性统计分析。
基本的数据整理包括怎样录入统计数据，建立数据清单，能够按照关键字对数据进行排序，对排序结果能够加以分析。
学会统计分组的几种方法，尤其要掌握统计分组函数FREQUENCY 的使用。
掌握常见统计表与统计图的绘制方法。
熟练掌握利用数据筛选与数据透视图表进行数据整理。
能够利用综合指标函数以及描述统计分析工具计算集中趋势指标、离散趋势指标等综合指标（数字特征）。
二、实验过程：1.数据录入与数据清单的建立2.进行文字的基本修饰选中单元格A1：E1选择“格式”→“单元格”弹出“单元格格式”对话框如下选择“对齐”在“文本控制”栏中选择“合并单元格”，再选择“字体”为“黑体”，字形为“加粗”，“字号”为“14”，“颜色”为“蓝色”，最后单击→确定如下：接着选中A2：E9 区域按照上面的方法，设置“字号”为“10”，字体保持“宋体”不变。
最后分别选择A2：E2、A3：A9、B9：E9区域，将该区域内的“字形”设置为“加粗”。
得到的图为：3、在单元格D3中输入公式“=B3-C3”，按“Enter”键。
将光标移到D3 单元格的右下角，使得光标由“白十字”变成“黑十字”，按住鼠标（注意:未加特别说明，均指按住鼠标左键）不放，向下拖动到D8单元格，将单元格D3 的公式复制到D4：D8单元格区域。
4、在单元格E3中输入公式“=D3/B3”，按“Enter”键。
将光标移到E3 单元格的右下角，使得光标由“白十字”变成“黑十字”，按住鼠标不放，向下拖动到E8 单元格，将单元格E3的公式复制到E4：E8单元格区域。
得到图为：5、单击D9 单元格，选择菜单“插入|函数”，弹出“插入函数”对话框。
在“统计”函数类别中选择统计函数“AVERAGE”。
单击“确定”。
6、在“AVERAGE”函数的“函数参数”对话框中输入需要计算平均数的区域D3：D8，单击“确定”，得到最终结果。
应用统计学报告
应用统计学报告1. 简介应用统计学是一门研究如何在实际问题中应用统计方法的学科。
本报告将通过一个具体的案例，探讨应用统计学在实际问题中的应用。
本案例以某电商平台的用户数据为基础，通过对数据的分析和统计，为电商平台提供有价值的决策建议。
2. 数据收集为了进行统计分析，我们首先需要收集合适的数据。
针对这一案例，我们采集了以下数据：•用户年龄•用户性别•用户地域•用户购买金额•用户购买时间•用户的评价数据的收集可以通过在线问卷调查、数据库查询等方式进行。
3. 数据分析3.1 用户年龄分布我们首先对用户的年龄分布进行分析。
通过绘制年龄分布直方图，我们可以清晰地看到不同年龄段的用户数量分布情况。
根据数据分布的特点，我们可以进行精确的用户群体定位。
3.2 用户性别比例接下来，我们分析用户的性别比例。
通过计算男性用户和女性用户的数量，并以饼图的形式展示出来，我们可以了解到不同性别用户在平台中的占比情况。
这个信息可以为平台的商品定位和市场营销活动提供参考。
3.3 用户地域分布用户地域分布也是一个重要的指标。
我们可以通过统计各个地域的用户数量，绘制地域分布图，进一步了解用户分布的集中程度和平台的地域覆盖情况。
根据地域分布的特点，平台可以调整产品配送策略和市场营销策略。
3.4 用户购买行为分析为了更好地了解用户的购买行为，我们可以对用户的购买金额和购买时间进行分析。
通过统计用户的购买金额分布情况，我们可以了解用户的购买力和消费习惯。
而对购买时间的分析，可以帮助平台确定销售高峰期和制定更合理的促销策略。
3.5 用户评价分析最后，我们可以对用户的评价进行分析，了解用户对平台的满意度和改进意见。
通过对用户评价的情感分析，我们可以判断用户对平台的情感倾向，帮助平台做好用户关系维护和产品改进。
4. 结果与建议通过对上述数据的分析，我们得出以下结论和建议：•平台的用户主要集中在25-35岁之间，可以进一步围绕该年龄段的用户进行市场推广和产品定位。
应用统计学实验
实验二均值假设检验、相关与回归分析一、实验目的掌握使用SPSS进行均值假设检验的方法，完成单样本t检验、两个独立样本t检验、配对样本t检验和方差分析，熟练使用SPSS统计表格中的概率P值判断原假设是否成立。
掌握使用SPSS检验变量之间的关系，熟悉SPSS的相关分析，能够根据实际问题构造回归模型，采用SPSS完成回归分析。
（本次实验4学时）二、实验步骤及要求（1）打开实验二数据中的“01单个样本t检验.sav”数据文件，找到自己学号最后两位对应的数据行，将该行数据删去，例如学号后两位为08，则把SPSS 数据文件第8行数据删去（以下方法相同）。
设计假设H0、H1，检验灯泡的平均寿命是否为3800小时。
用SPSS单样本t检验输出统计结果，用三种方法判断原假设是否成立。
【作出假设，单样本t检验统计结果表格复制到实验报告中，并对该表格作出分析说明】（2）打开实验二数据中的“02两个独立样本t检验.sav”数据文件，找到自己学号最后两位对应的数据行，将该行数据删去。
设计假设H0、H1，用SPSS 独立样本t检验来检验这两个班的统计学学习情况是否存在显著差异，输出统计结果，判断原假设是否成立。
【作出假设，独立样本t检验统计结果表格复制到实验报告中，并对该表格作出分析说明】（3）打开实验二数据中的“03配对样本t检验.sav”数据文件，找到自己学号最后两位对应的数据行，将该行数据删去。
设计假设H0、H1，用SPSS配对样本t检验判断喝茶前体重和喝茶后体重是否有显著差别，输出统计结果，判断原假设是否成立。
【作出假设，配对样本t检验统计结果表格复制到实验报告中，并对该表格作出分析说明】（4）打开实验二数据中的“04单因素方差分析.sav”数据文件，找到自己学号最后两位对应的数据行，将该行数据删去。
设计假设H0、H1，用SPSS单因素方差分析判断商品颜色的不同对销量是否有显著影响，输出统计结果，判断原假设是否成立，完成多重比较分析。
《应用统计学》实验报告
《应用统计学》实验报告实验一用Excell抽样一、实验题目某车间现有同型号的车床120部，检察员从中随机抽取由12部车床构成一个样本。
请拟定抽样方式，确定样本单位。
二、实验步骤第一步：给车床编号从1到120依次给每部车床编号。
第二步：选定抽样方式采用简单随机抽样。
第三步：使用Excell抽样具体步骤如下：1、打开Excell；2、依次将车床编号输入到单元格区域$A$1:$L$12的不同单元格中；3、单击“工具”菜单；4、选择“数据分析”选项，然后从“数据分析”对话框中选择“抽样”；5、单击“确定”，弹出抽样对话框；6、在“输入区域”框中输入产品编号所在的单元格区域；7、在“抽样方法”项下选择“随机”，在“样本数”框中输入12；8、在“输出选项”下选择“输出区域”，在“输出区域”框中输入$A$14;9、单击“确定”，得到抽样结果。
三、实验结果用Excell从该120部车床中随机抽出的一个样本中各单位的编号依次为：797113417281215473881684实验二用Excell画直方图一、实验题目某工厂的劳资部门为了研究该厂工人工人的收入情况，首先收集了30名工人的工作资料，下面为工资数值。
530 535 490 420 480 475420 495 485 620 525 530550 470 515 530 535 555455 595 530 505 600 505550 435 425 530 525 610二、实验步骤第一步：在工具菜单中单击数据分析选项，从其对话框的分析工具列表中选择直方图，打开直方图对话框；第二步：在输入区域输入$A$2:$F$6，在接收区域输入$D$9:$D$15；第三步：选择输出选项，可选择输入区域、新工作表组或新工作薄；第四步：选择图表输出，可以得到直方图；选择累计百分率，系统将在直方图上添加累积频率折线；选择柏拉图，可得到按降序排列的直方图；第五步：按确定按钮，可得输出结果。
应用统计学实验报告
应用统计学实验报告实验目的：本实验旨在探讨统计学在现实生活中的应用，通过设计和实施一个简单的实验来体现统计学的重要性和实用性。
实验背景：统计学是一门研究数据收集、数据处理、数据分析和数据解释的学科，广泛应用于各个领域，如经济学、医学、社会学等。
通过统计学方法，我们可以更好地理解数据背后的规律，作出准确的预测和决策。
实验设计：我们选择了一个简单的实验，即投掷硬币的实验。
我们将硬币投掷10次，记录正面朝上的次数，然后根据这些数据进行统计学分析。
实验步骤：1. 准备一枚硬币和纸笔；2. 抛掷硬币，记录正面朝上的次数；3. 重复以上步骤，直至投掷10次；4. 统计正面朝上的次数；5. 利用统计学方法对数据进行分析。
实验结果：在进行实验后，我们得到了如下数据：3次正面，7次反面。
接下来，我们将对这些数据进行统计学分析。
统计学分析：1. 计算正面朝上的概率：正面朝上的次数/总次数 = 3/10 = 0.3；2. 计算反面朝上的概率：反面朝上的次数/总次数 = 7/10 = 0.7；3. 制作频率分布表和频率分布图；4. 计算平均值、标准差等统计指标。
实验结论：通过对数据的统计学分析，我们可以得出结论：投掷硬币的概率是近似的，即正面朝上的概率约为0.3，反面朝上的概率约为0.7。
这个简单的实验展示了统计学在实际生活中的应用和重要性。
结语：统计学是一门重要的学科，通过实验可以更好地理解其原理和方法。
本实验不仅增强了我们对统计学的理解，还培养了我们的数据分析能力。
希望通过这个实验，大家能更加认识到统计学的价值和意义。
谢谢阅读！。
应用统计学实验报告参考模板
浙江万里学院实验报告
课程名称： 统计实验
实验名称： 实验三 参数估计 分组组长： 组员及分工：
实验日期：2013.11.16
专业班级：姓名：学号：实验日期：
四、实验结果：
（一）综合指标的计算和理解
1、集中趋势的测定与分析
2、离中趋势的测定与分析
（1）用Excel函数计算标准差与样本标准差（2）四分位数与四分位距
3、分布形态的测定与分析
4、利用“描述统计”工具计算描述统计指标
（二）参数估计
1、利用Excel计算总体均值置信区间
（1）总体方差已知的情况
（2）总体方差未知的情况
2、样本容量的计算
专业班级：姓名：学号：实验日期：
3、总体比例（成数）区间估计
五、实验心得：
本次实验操作是参数估计,通过Excel 操作软件的应用对各种参数进行估计,总体方差已知的情况,样本容量的计算,总体比例区间估计。
能使我们更注重操作的过程,更了解题目的性质,从而更深入的掌握要义。
在做实验的过程中,也复习了之前统计学所学的内容,在将课本知识与实验过程相结合的过程中,实验步骤的操作也变的得心应手,也给了我们一个启发, 在实验前应该先将所涉内容梳理一遍,带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。
同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节,实现自己的全面提高,理论与实际操作相结合,学以致用。
虽然实验时间很短暂，但对统计学知识掌握的要求并没有因时间的短暂而减少，相反我们更加努力掌握和运用统计学的新知识，提高自己的数据分析和处理能力.
友情提示：范文可能无法思考和涵盖全面，供参考!最好找专业人士起草或审核后使用，感谢您的下载！。
《应用统计学》实验报告的要求和评分标准
《应用统计学》实验报告的要求和评分标准
1.实验报告的要求：
形式一：
（1）同学自愿结合组成一个成员数为3人（或3人以下）的研究小组，在学习《应用统计学》课程的过程中寻找感兴趣的一个研究课题，自拟研究
题目。
在确定研究课题时应注意数据搜集的可行性。
（2）设计调查方案（包括调查问卷），选用合适的调查方法搜集数据。
（3）运用EXCEL或SPSS软件，至少运用三种统计分析方法（如描述统计、方差分析、回归分析、参数估计、假设检验、指数方法等）对数据进行描
述和分析，得出研究结果。
（4）每个小组最后须提交一份详细的统计分析报告，内容包括调查方案（包括调查问卷）的设计、数据分析过程、数据分析结果以及对该问题的思
考及建议等几个部分,并要求随统计分析报告附上调查问卷和调查数据
的汇总录入结果。
形式二：
一个学生单独写一篇统计分析报告(除了数据可以用二手数据外，其余要求相同)。
2. 实验报告的评分标准
（1）选题新颖、有意义（20分）
（2）数据搜集方法可行（10分）
（3）研究方法合理、研究过程正确（40分）
（4）逻辑结构严谨、文字表达流畅、格式规范（10分）
（5）工作量饱满（20分）
注：（1）必须是同一教学班内的同学组成研究小组。
（2）研究小组内部各成员应合理分配工作量，同一小组成员成绩相同。
(3)统计分析报告请采用以下封面:
20 —20 学年第学期
课程编号：070081
任课教师：
大作业的名称
学号：
姓名：
日期：。
应用统计学实验报告
应用统计学实验报告《应用统计学》实验报告班级：管121班姓名：学号：2019年01月北京建筑大学实验1 描述统计 ........................................................................... (3)一、实验目的与要求 ........................................................................... .................................... 3 二、实验原理 ........................................................................... ................................................ 3 三、实验步骤 ........................................................................... (3)1．频数分析（Frequencies） .............................................................. ........................... 3 2.描述统计（Descriptives） ............................................................. . (8)实验2 统计推断 ........................................................................... . (11)一、实验目的与要求 ........................................................................... .................................. 11 二、实验原理 ........................................................................... .............................................. 11 三、实验演示内容与步骤 ........................................................................... .. (11)1.单个总体均值的区间估计 ........................................................................... ............... 12 2．两个总体均值之差的区间估计 ........................................................................... .... 14 4．两独立样本的假设检验（两独立样本T检验） ................................................... 17 5.配对样本T检验 ........................................................................... (19)实验1 描述统计一、实验目的与要求统计分析的目的在于研究总体特征。
应用统计学实验报告
应用统计学实验报告《应用统计学》实验报告班级：管121班姓名：学号：北京建筑大学月012015年1应用统计学实验报告实验1 描述统计 (3)一、实验目的与要求 (3)二、实验原理 (3)三、实验步骤 (3)1．频数分析（Frequencies） (3)2.描述统计（Descriptives） (8)实验2 统计推断 (11)一、实验目的与要求 (11)二、实验原理 (11)三、实验演示内容与步骤 (11)1.单个总体均值的区间估计 (12)2．两个总体均值之差的区间估计 (14)4．两独立样本的假设检验（两独立样本T检验） (17)5.配对样本T检验 (19)2应用统计学实验报告实验1 描述统计一、实验目的与要求统计分析的目的在于研究总体特征。
但是，由于各种各样的原因，我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象，他们构成了样本，只有通过对样本的研究，我们才能对总体的实际情况作出可能的推断。
因此描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。
通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。
二、实验原理描述统计是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示，对数据中有用信息的提取和分析，通常用一些描述统计量来进行分析。
集中趋势的特征值：算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数等。
其中均数适用于正态分布和对称分布资料，中位数适用于所有分布类型的资料。
离散趋势的特征值：全距、内距、平均差、方差、标准差、标准误、离散系数等。
其中标准差、方差适用于正态分布资料，标准误实际上反映了样本均数的波动程度。
分布特征值：偏态系数、峰度系数、他们反映了数据偏离正态分布的程度。
三、实验步骤1．频数分析（Frequencies）实验数据1：表2.7为某班级16位学生的身高数据，对其进行频数分析，并对实验报告作出说明。
应用统计实习报告
应用统计实习报告在大学的学习生涯中，实习是一个重要的环节，它让我们有机会将课堂上学到的理论知识应用到实际工作中。
我有幸在实习公司名称进行了为期实习时长的应用统计实习，这段经历让我收获颇丰。
一、实习单位及岗位介绍实习公司名称是一家在行业内具有一定影响力的公司类型企业，主要从事公司主要业务。
我所在的部门是部门名称，负责部门主要职责。
我的岗位是岗位名称，主要工作是协助团队收集、整理和分析数据，为公司的决策提供支持。
二、实习目的通过这次实习，我希望能够达到以下几个目的：1、加深对应用统计专业知识的理解和掌握，将理论知识与实际应用相结合。
2、提高自己的数据处理和分析能力，学会运用各种统计工具和方法解决实际问题。
3、了解企业的运作流程和管理模式，培养自己的团队合作精神和沟通能力。
4、积累工作经验，为今后的职业发展打下坚实的基础。
三、实习内容在实习期间，我参与了多个项目，主要包括以下几个方面：1、数据收集与整理数据是统计分析的基础，因此收集和整理数据是我实习工作的重要部分。
我需要从公司内部的各个系统和部门收集相关数据，包括销售数据、客户数据、生产数据等。
这些数据来源广泛，格式多样，需要进行清洗、转换和整合，以确保数据的准确性和一致性。
在这个过程中，我学会了使用 Excel 和 SQL 等工具进行数据处理，掌握了数据清洗的基本方法和技巧。
2、数据分析与报告收集整理好数据后，我需要运用统计学的方法和工具对数据进行分析，以提取有价值的信息。
我使用了 SPSS、Python 等软件进行数据分析，包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析等。
通过分析数据，我能够发现数据中的规律和趋势，为公司的决策提供支持。
例如，在分析销售数据时，我发现某个产品在特定地区的销售额呈现下降趋势，通过进一步分析，发现是由于竞争对手推出了类似的产品且价格更有优势。
我将分析结果以报告的形式呈现给团队，报告中包括数据来源、分析方法、结果解读和建议等内容。
应用统计实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着社会经济的快速发展，数据分析已成为各类决策的重要依据。
应用统计实验旨在通过实际操作，让学生掌握统计学的基本原理和方法，提高数据分析能力。
本实验以某城市居民消费行为为例，通过收集和分析数据，探究影响居民消费水平的因素，为政策制定和企业营销提供参考。
二、实验方法与数据来源1. 实验方法：本次实验采用描述性统计、相关分析和回归分析等方法，对居民消费数据进行处理和分析。
2. 数据来源：数据来源于某城市统计局发布的居民消费调查报告，涵盖了居民家庭人口、收入、消费结构、消费水平等指标。
三、实验结果与分析1. 描述性统计：通过对居民消费数据的描述性统计，得出以下结论：- 居民消费水平总体呈上升趋势，但城乡差异明显。
- 居民消费结构以食品、居住和交通通信为主，娱乐教育和医疗保健消费占比逐年提高。
- 居民收入水平与消费水平呈正相关，收入越高，消费水平越高。
2. 相关分析：通过相关分析，得出以下结论：- 居民消费水平与家庭人口呈正相关，家庭人口越多，消费水平越高。
- 居民消费水平与收入水平呈正相关，收入越高，消费水平越高。
- 居民消费水平与消费结构中的食品、居住和交通通信消费呈正相关，与娱乐教育和医疗保健消费呈负相关。
3. 回归分析：通过回归分析，得出以下结论：- 家庭人口、收入水平、食品、居住和交通通信消费对居民消费水平有显著影响。
- 家庭人口、收入水平和食品消费对居民消费水平的解释力最强。
四、结论与建议1. 结论：- 家庭人口、收入水平、食品、居住和交通通信消费是影响居民消费水平的主要因素。
- 居民消费水平与收入水平、家庭人口呈正相关，与消费结构中的食品、居住和交通通信消费呈正相关。
2. 建议：- 政府应关注农村居民消费水平，加大对农村基础设施建设的投入，提高农村居民收入水平。
- 企业应针对不同收入水平和消费结构的居民，制定差异化的营销策略。
- 鼓励居民消费，优化消费结构，提高居民消费水平。
应用统计学spss实验报告6
应用统计学spss实验报告6华东理工大学20XX—20XX 学年第一学期《应用统计学》实验报告6班级工管100 学号 10102268 姓名金鹂开课学院商学院任课教师任飞成绩实验内容熟悉SPSS中判别分析功能Analyze--Classify --Discriminant 实验要求： 1.使用默认值进行判别分析 2.使用选择项进行判别分析 3.逐步判别分析 4.对案例：Crop’Pain连锁店展开判别分析讨论教师评语：教师签名：年月日实验报告：1选用数据文件data14-04使用默认值进行判别分析1总体样本为150个，有效样本数为150个，占总数的100%，无效或者未分组的样本数为0个。
显示的是有效样本个数。
2图为fisher判别法的两个fisher判别函数特征值。
Function1的特征值为，解释了99%的变异.典型相关系数为。
Function2的判别函数的特征值为，解释了1%的变异.典型相关系数为。
图为Wilks'lambda的值表示判别函数很好且判别效果显著；表示判别函数不好但判别效果显著。
3图为各组重心坐标值，可利用Fisher判别函数计算出具体坐标和离各重心的距离，进行分类。
3.使用选择项进行判别分析选用数据文件data14-044选择分类参数选择要求输出的统计量5总体样本为150个，有效样本数为150个，占总数的100%，无效或者未分组的样本数为0。
6表可知各项均值，标准差，有效样本个数。
上表为组内矩阵7上表为协方差矩阵图为fisher判别法下两个个fisher判别函数的特征值。
Function 1的特征值为，解释了99%的变异.典型相关系数为。
Function 2的特征值为，解释了1%的变异.典型相关系数为。
图为Wilks'lambda的值(其值越小越好)表示判别函数很好且判别效果显著；表示判别函数不好但判别效果显著。
8按大小依次排序的各判别变量与判别函数间的相关系数U1=-++ U2=-+++图为各组重心坐标值。
应用统计学实验报告1
③在菜单中选择“数据”中的“排序”选项，则弹出排序对话框。
④在排序对话框窗口中，选择“主要关键字”列表中的“等候时间”作为排序关键字，并选择按“升序”排序。由于所选取数据中已经包含标题，所以在“当前数据清单”中选择“有标题行”，然后单击“确定”按钮，即可得到排序的结果。
（3）在第2步中，确定数据区域A1:D1001，单击“下一步”按钮
（4）在第3步中，确定数据透视表的位置，将其位置调整到“H1”单元格。然后，单击“布局”按钮，打开“布局”对话框。
（5）将对话框右边的“数字移动电话类型”字段拖到左边的“行”区作为分组变量，再将右边的“性别”字段拖到“列”区，作为交叉分析的变量，最后将右边的“性别”字段拖放到“数据”区域中，并选择计数项。如果希望结果是以百分比的形式显示，则可双击数据区域中的“计数项，性别”，则会弹出“数据透视表字段”对话框。选择“占同列数据总和的百分比”选项，来表示所出现的频率，最后，单击“确定”按钮，又回到“版式”对话框。
（4）第2步是确定数据区域，本例中数据所覆盖区域为A1:D1001单元格，单击“下一步”按钮，向导给出第3步操作对话框窗口。
（5）第3步确定数据透视表的位置。选择现有工作表，并利用鼠标将数据透视表的位置确定在E1单元格中。
（6）单击“布局”，Excel弹出对话框窗口，选择右边的“数字移动电话类型”字段，并将它拖到左边的“行”区，再选择“数字移动电话类型”字段，将其拖放在“数据”区域中，显示为“计数项：数字移动电话类型”，以便进行数据汇总。
第3步“图表选项”：为选定的图表设置某些标准选项。修改这些设置时，随时查看预览图表可以帮助我们确定设置是否合适。单击“下一步”按钮。
第4步“图表位置”：可以将图表放置在工作表上，或者单独置于一张新的图表工作表上，在这一步中，我们为图表工作表命名，或者选择现有工作表的名称，单击“完成”按钮。
应用统计学实验报告5
浙江万里学院实验报告
课程名称： 统计实验
实验名称： 实验五 综合实验 分组组长： 组员及分工：
实验日期：2013.12.04
专业班级：姓名：学号：实验日期：
，在I2中输入“分组组限”，在单元格
，在I10中输入“分组组限”，在单元格，在I18中输入“分组组限”，在单元格
、统计表、统计图的练习
按等组距，取组数为5，编制"直径"、"抗拉强度"、"屈服点"频数分布表。
B编制直径频率和频数分布直方图；
D编制屈服点频率和频数分布散点图；
3、相关分析
4、参数的区间估计
3、估计总体参数的95%置信区间。
专业班级：姓名：学号：实验日期：_____。
应用统计学实验报告
《应用统计学》实验报告班级：管121班姓名：学号：北京建筑大学2015年01月实验1 描述统计 (3)一、实验目的与要求 (3)二、实验原理 (3)三、实验步骤 (3)1．频数分析（Frequencies） (3)2.描述统计（Descriptives） (8)实验2 统计推断 (11)一、实验目的与要求 (11)二、实验原理 (11)三、实验演示内容与步骤 (11)1.单个总体均值的区间估计 (12)2．两个总体均值之差的区间估计 (14)4．两独立样本的假设检验（两独立样本T检验） (17)5.配对样本T检验 (19)实验1 描述统计一、实验目的与要求统计分析的目的在于研究总体特征。
但是，由于各种各样的原因，我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象，他们构成了样本，只有通过对样本的研究，我们才能对总体的实际情况作出可能的推断。
因此描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。
通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。
二、实验原理描述统计是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示，对数据中有用信息的提取和分析，通常用一些描述统计量来进行分析。
集中趋势的特征值：算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数等。
其中均数适用于正态分布和对称分布资料，中位数适用于所有分布类型的资料。
离散趋势的特征值：全距、内距、平均差、方差、标准差、标准误、离散系数等。
其中标准差、方差适用于正态分布资料，标准误实际上反映了样本均数的波动程度。
分布特征值：偏态系数、峰度系数、他们反映了数据偏离正态分布的程度。
三、实验步骤1．频数分析（Frequencies）实验数据1：表2.7为某班级16位学生的身高数据，对其进行频数分析，并对实验报告作出说明。
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《应用统计学》实验报告实验一用Excell抽样一、实验题目某车间现有同型号的车床120部，检察员从中随机抽取由12部车床构成一个样本。
请拟定抽样方式，确定样本单位。
二、实验步骤第一步：给车床编号从1到120依次给每部车床编号。
第二步：选定抽样方式采用简单随机抽样。
第三步：使用Excell抽样具体步骤如下：1、打开Excell；2、依次将车床编号输入到单元格区域$A$1:$L$12的不同单元格中；3、单击“工具”菜单；4、选择“数据分析”选项，然后从“数据分析”对话框中选择“抽样”；5、单击“确定”，弹出抽样对话框；6、在“输入区域”框中输入产品编号所在的单元格区域；7、在“抽样方法”项下选择“随机”，在“样本数”框中输入12；8、在“输出选项”下选择“输出区域”，在“输出区域”框中输入$A$14;9、单击“确定”，得到抽样结果。
三、实验结果用Excell从该120部车床中随机抽出的一个样本中各单位的编号依次为：797113417281215473881684实验二用Excell画直方图一、实验题目某工厂的劳资部门为了研究该厂工人工人的收入情况，首先收集了30名工人的工作资料，下面为工资数值。
530 535 490 420 480 475420 495 485 620 525 530550 470 515 530 535 555455 595 530 505 600 505550 435 425 530 525 610二、实验步骤第一步：在工具菜单中单击数据分析选项，从其对话框的分析工具列表中选择直方图，打开直方图对话框；第二步：在输入区域输入$A$2:$F$6，在接收区域输入$D$9:$D$15；第三步：选择输出选项，可选择输入区域、新工作表组或新工作薄；第四步：选择图表输出，可以得到直方图；选择累计百分率，系统将在直方图上添加累积频率折线；选择柏拉图，可得到按降序排列的直方图；第五步：按确定按钮，可得输出结果。
三、实验结果本实验所画直方图如下图所示：实验三用Excell画条形图、饼图与环形图一、实验题目年部分商品所得利润比较：（单位：元）二、实验步骤（一）用Excell画条形图的步骤第一步：选中某一单元格，单击插入菜单，选择图表选项，弹出图表向导对话框；第二步：在图表类型中选择条形图，然后在子图表类型中选择一种类型，这里我们选用系统默认的方式，然后单击下一步按钮，打开源数据对话框；第三步：在源数据对话框中填入数据所在区域，单击完成按钮，即可得条形图。
（二）用Excell饼图的步骤第一步：选中某一单元格，单击插入菜单，选择图表选项，弹出图表向导对话框；第二步：在图表类型中选择饼图，然后在子图表类型中选择一种类型，这里我们选用系统默认的方式，然后单击下一步按钮，打开源数据对话框；第三步：在源数据对话框中填入数据所在区域，单击完成按钮，即可得饼图。
（三）用Excell画环形图的步骤第一步：选中某一单元格，单击插入菜单，选择图表选项，弹出图表向导对话框；第二步：在图表类型中选择环形图，然后在子图表类型中选择一种类型，这里我们选用系统默认的方式，然后单击下一步按钮，打开源数据对话框；第三步：在源数据对话框中填入数据所在区域，单击完成按钮，即可得环形图。
三、实验结果（一）条形图本实验所画条形图如下所示：（二）饼图本实验所画饼图如下所示：7%（三）环形图本实验所画环形图如下所示：实验四用Excell计算描述统计量一、实验题目在一次吹气球比赛中，下面为30名同学一分钟所吹气球的数目：（单位：个）18 18 18 19 20 20 22 22 22 22 22 23 23 23 23 24 24 24 25 25 26 26 27 27 27 28 28 29 30 31用函数方法描述统计量有众数、中位数、算术平均数、调和平均数、几何平均数、极差、四分位差、标准差、方差、标准差系数等。
二、实验步骤（一）用Excell计算均值的步骤第一步：将30名同学数据输入A2：A31单元格；第二步：单击任一单元格，输入“=A VERAGE(A2:A31)”；第三步：按回车键后即可得平均值。
（二）用Excell计算众数的步骤第一步：仍将30名同学数据输入A2：A31单元格；第二步：单击任一空单元格，输入“=MODE（A2：A31）”；第三步：回车后即可得众数。
（三）用Excell计算中位数的步骤第一步：仍将30名同学数据输入A2：A31单元格；第二步：单击任一空单元格，输入“=MEDIAN（A2：A31）”；第三步：回车后得中位数。
（四）用Excell计算标准差的步骤第一步：仍将将30名同学数据输入A2：A31单元格；第二步：单击任一单元格，输入“=STDEV（A2：A31）”；第三步：回车后得标准差。
（五）描述统计工具量的使用第一步：在工具菜单中选择数据分析选项，从其对话框中选择描述统计，按确定后打开描述统计对话框；第二步：在输入区域中输入数据区域，在输出区域中选择输出的区域，其他复选框可根据需要选定，选择汇总统计，可给出一系列描述统计量；选择平均数置信度，会给出用样本平均数估计总体平均数的置信区间；第K大值和第K小值会给出样本中第K个大值和第K个小值；第三步：单击确定，可得输出结果。
三、实验结果（一）均值用Excell计算出的均值为：23.86667；（二）众数用Excell计算出的众数为：22；（三）中位数用Excell计算出的中位数为：23.5；（四）标准差用Excell计算出的标准差为：3.559672。
（五）其他统计量列1平均23.86667中位数23.5众数22标准差 3.559672方差12.67126峰度-0.63166偏度0.092605区域13最小值18最大值31求和716观测数30最大(1) 31最小(1) 18置信度1.329203(95.0%)实验五用Excell进行区间估计一、实验题目今从一批钢丝中随机抽取8根，测得每根折断力（单位：牛）分别为：572 570 568 580 576 579 571 585求在概率90%的保证下，钢丝的平均折断力的估计区间。
二、实验步骤第一步：把数据输入到A4：A11单元格；第二步：在C4中输入“=A VERAGE（A4：A11）”，在C5中输入“STDEV（A4：A11）”，在C6中输入“=C4-C5”，在C7中输入“=C4+C5”；第三步在输入每一个公式回车后，便可得到结果。
三、实验结果（一）样本均值用Excell计算出的样本均值为：575.125（二）样本标准差用Excell计算出的样本标准差为：5.866065（三）置信区间用Excell计算出的置信区间下限为：570.9287；用Excell计算出的置信区间上限为：579.3213。
具体如下表：样本均值575.125样本标准差 5.866064634置信区间下限= 570.9286702置信区间上限= 579.3213298实验六 用Excell 进行假设检验一、实验题目某公司生产某种型号电池的使用寿命服从正态分布N （1200，100 ）。
现从最近生产的一批产品中随机抽取12件，测得样本平均寿命为1210小时。
根据以往经验试在0.05的显著性水平下，判断这批电池的平均使用寿命是否有显著提高？二、实验步骤第一步：输入数据到工作表；第二步：单击工具菜单，选择数据分析选项，弹出对话框后，在其中选择双样本平均差分析，弹出对话框；第三步：输入后，按确定按钮，得输出结果。
三、实验结果1210Z 3.4641016151.644853627结论：应接受 。
即这批产品的使用寿命有提高！P 值 0.000266003α-1ZαZZ >1H 1200:1200:10>≤x H x H实验七用Excell进行相关与回归分析（1）、用EXCEL进行相关分析一、实验题目二、实验步骤第一步：把有关数据输入EXCEL的单元格中；第二步：单击任一个空白单元格，单击插入菜单，选择函数选项，打开粘贴函数对话框，在函数分类中选择统计，在函数名中选择CORREL，单击确定后，出现CORREL对话框；第三步：在array1中输入B4：B13，在array2中输入C4：C13，即可显示出计算结果。
三、实验结果用Excell计算出的相关系数为：0.093653（2）、用EXCEL进行回归分析一、实验题目同上例。
二、实验步骤第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择回归；第二步：单击确定按钮，弹出回归对话框，在Y值输入区域输入$C$4：$C$13，在X值输入区域输入$B$4：$B$13，在输出选项选择新工作表组；第三步：单击确定按钮，得回归分析结果。
三、实验结果SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.093653 R Square 0.008771Adjusted R Square -0.11513 标准误差 7.096086观测值 10方差分析dfSS MS F SignificanceF 回归分析 1 3.564496 3.564496 0.070788 0.796921 残差 8 402.8355 50.35444 总计 9 406.4Coefficients 标准误差t Stat P-valueLower 95% Upper 95% 下限95.0Intercept 82.41326 23.36116 3.52779 0.007757 28.54233 136.2842 28.542X Variable 1 0.073043 0.274535 0.26606 0.796921 -0.56004 0.706122 -0.560RESIDUAL OUTPUT观测值 预测 Y 残差标准残差 1 87.59931 -1.59931 -0.23905 2 88.62191 7.378087 1.102811 3 89.49843 3.501572 0.523384 4 88.2567 -0.2567 -0.03837 5 89.42539 7.574615 1.132186 6 88.84104 -2.84104 -0.42465 7 88.54887 -8.54887 -1.27781 8 88.47583 -2.47583 -0.37006 9 87.7454 8.254603 1.233825 10 88.98713 -10.9871-1.64226x x y 073043.041326.82ˆˆˆ21+=+=ββ实验八用Excell进行时间序列分析一、实验题目某地区四个纺织企业2007-2009年总产值如下表所示：序号年份纺织厂总产值（万元）1 2007 一11002 二10203 三10984 四10705 2008 一11106 二10507 三12008 四11509 2009 一123010 二115011 三130012 四1250二、实验步骤第一步：在B列输入月份，在D列输入总产值。