综合实验一数据的统计描述和分析
实习中的数据处理与统计分析
实习中的数据处理与统计分析一、引言在本次实习中，我主要负责数据处理与统计分析工作。
通过对各类数据的收集、整理和分析，我深入了解了数据处理与统计分析的重要性，并积累了一定的实践经验。
本文将对我在实习中的工作进行总结。
二、数据收集与整理在数据处理与统计分析的过程中，数据的质量和准确性是保证研究结论有效性的关键。
我首先学习并掌握了常见的数据收集方法，包括问卷调查、实地观察以及公开数据的获取。
通过学习调查设计和问卷编写的技巧，我能够根据研究需求制定合适的问卷，并通过实地调查获得样本数据。
同时，我还学习了数据清洗的方法，通过剔除异常值、去除重复数据等手段，提高了数据的可信度和可用性。
三、数据预处理与分析在数据处理与统计分析的过程中，数据预处理是至关重要的一步。
通过对数据进行清洗、标准化和归一化等处理，可以排除背景噪声和数据偏差，确保后续分析的准确性。
在实习期间，我学习并应用了常见的数据预处理方法，例如缺失值处理、异常值处理、数据平滑和数据变换等。
这些方法使得我能够更加准确地分析数据，发现数据中潜在的规律和趋势。
四、统计分析方法的应用在数据预处理完成后，我运用了统计分析方法对数据进行了进一步的探索和挖掘。
根据研究目标和数据类型的不同，我灵活运用了常见的统计分析方法，包括描述性统计分析、频率分析、相关分析、回归分析以及聚类分析等。
通过这些统计方法，我能够对数据的特征进行全面的分析，揭示数据之间的内在联系和规律，帮助研究者做出合理的决策。
五、数据可视化与报告撰写为了更好地向管理层和决策者传达分析结果，我学习并掌握了数据可视化的技巧。
通过使用数据可视化工具和技术，如数据图表、统计图表和地理信息系统等，我将复杂的数据转化为直观、易懂的可视化报告。
这不仅使分析结果更具影响力，也提高了决策者的理解度和参与度。
除此之外，我还学习了撰写技术报告的规范和要点，通过报告的撰写，我能够将分析结果清晰、准确地传达给相关人员。
六、实践心得与展望通过这次实习，我不仅掌握了数据处理与统计分析的基本方法和技巧，还提升了自己的沟通和团队合作能力。
统计学实训综合实验报告
一、实验目的通过本次统计学实训综合实验，旨在使学生熟练掌握统计学的基本理论和方法，提高学生运用统计学知识解决实际问题的能力。
实验内容主要包括数据收集、整理、描述、推断和分析等环节，通过实际操作，加深对统计学理论的理解，培养学生的统计学素养。
二、实验内容1. 数据收集本次实验以某地区居民消费水平为研究对象，通过查阅相关资料，收集了该地区居民在食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费数据。
2. 数据整理对收集到的数据进行整理，将其分为食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健七个类别。
3. 描述性统计（1）计算各类别消费的平均值、中位数、众数等集中趋势指标。
（2）计算各类别消费的标准差、极差等离散趋势指标。
（3）绘制各类别消费的直方图、饼图等图形，直观展示消费结构。
4. 推断性统计（1）对居民消费水平进行假设检验，判断各类别消费是否存在显著差异。
（2）运用方差分析等方法，探究各类别消费之间的相关性。
5. 相关性分析（1）运用相关系数分析各类别消费之间的线性关系。
（2）运用因子分析等方法，提取影响居民消费水平的关键因素。
6. 交叉分析（1）根据性别、年龄、收入等变量，分析不同群体在消费结构上的差异。
（2）运用卡方检验等方法，探究不同群体在消费结构上的显著差异。
三、实验结果与分析1. 描述性统计结果根据计算，该地区居民在食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费平均分别为：3000元、1500元、2000元、1000元、1000元、500元、500元。
2. 推断性统计结果通过对居民消费水平的假设检验，发现食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费存在显著差异。
3. 相关性分析结果运用相关系数分析，发现食品、衣着、居住、生活用品及服务等方面的消费与居民收入呈正相关，而交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费与居民收入呈负相关。
实验一常用计算方法及描述统计量分析
实验一常用计算方法及描述统计量分析1.引言描述统计量是统计学中常用的数据分析方法。
通过统计样本数据的各种特征指标，可以对总体数据的一些性质进行分析和描述。
本实验主要介绍几种常用的计算方法及描述统计量分析。
2.均值均值是描述数据集中趋势的一个重要统计量。
一组数据的均值可以通过将所有观察值相加，然后除以观察值的总数来计算。
均值可以用来描述一个数据集的集中趋势，通常用符号μ来表示。
3.中位数中位数是将一组有序数据划分为较小和较大两部分的值，位于中间位置的值。
对于一个有序的数据集，中位数就是位于中间位置的数值。
如果数据集的观察值个数是奇数，则中位数是排在中间的值；如果数据集的观察值个数是偶数，中位数是排在中间两个值的平均值。
4.众数众数是数据集中出现频率最高的数值。
一个数据集可以有一个或多个众数。
众数可以用来描述数据集中出现频率最高的数值，通常用符号Mo 表示。
5.极差极差是描述数据集分散程度的一个统计量。
它是数据集中最大值与最小值的差别。
极差可以用来描述数据集的波动性，如果极差较大，说明数据分散程度较大。
6.方差方差是描述数据集分散程度的一个统计量。
方差是数据与其均值之间差异的平均平方值。
方差可以用来描述数据集的波动性，如果方差较大，说明数据分散程度较大。
7.标准差标准差是描述数据集分散程度的一个统计量。
标准差是方差的平方根，用符号σ来表示。
标准差可以用来描述数据集的波动性，如果标准差较大，说明数据分散程度较大。
8.相关系数相关系数是描述两个变量之间关系强度的一个统计量。
相关系数的取值范围在-1到1之间，当相关系数为正时，表示两个变量正相关，当相关系数为负时，表示两个变量负相关。
相关系数可以用来描述两个变量之间的关联程度。
9.回归分析回归分析是一种描述和预测变量之间关系的方法。
回归分析可以用来研究因变量与自变量之间的关系，并通过建立回归方程对因变量进行预测和解释。
10.结论通过实验一的学习，我们了解了常用的计算方法及描述统计量分析。
实验数据的处理和分析方法
实验数据的处理和分析方法在科学研究中，实验数据的处理和分析是非常重要的一步。
通过合理的数据处理和分析方法，我们可以从海量数据中提取有用的信息，得出科学结论，并为后续的研究工作提供指导。
本文将介绍一些常用的实验数据处理和分析方法。
一、数据的预处理数据的预处理是数据分析的第一步，主要包括数据清洗、数据采样和数据归一化等过程。
1. 数据清洗数据清洗是指对数据中存在的错误、异常值和缺失值进行处理。
在清洗数据时，我们需要识别和删除不合理或错误的数据，修复异常值，并使用插补方法处理缺失值。
2. 数据采样数据采样是从大量数据集中选择一小部分样本进行分析和处理的过程。
常用的数据采样方法包括随机抽样、等距抽样和分层抽样等。
3. 数据归一化数据归一化是将不同量纲的数据统一到相同的尺度上，以便进行比较和分析。
常用的数据归一化方法包括最小-最大归一化和标准化等。
二、数据的描述和统计分析在对实验数据进行分析之前，我们需要对数据进行描述和统计，以了解数据的分布情况和特征。
1. 描述统计分析描述统计分析是通过一些统计指标对数据的基本特征进行描述，如平均数、中位数、方差和标准差等。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
2. 统计图表分析统计图表分析是通过绘制直方图、饼图、散点图等图表，可视化地展示数据分布和变化趋势。
通过观察统计图表，我们可以更直观地理解数据之间的关系和规律。
三、数据的相关性和回归分析数据的相关性和回归分析能够帮助我们了解变量之间的关系，在一定程度上预测和解释变量的变化。
1. 相关性分析相关性分析是研究变量之间相关程度的一种方法。
通过计算相关系数，如皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数，我们可以判断变量之间的线性关系和相关强度。
2. 回归分析回归分析是一种建立变量之间函数关系的方法。
通过回归模型，我们可以根据自变量的变化预测因变量的变化。
常用的回归分析方法包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
实验数据统计分析方法
实验数据统计分析方法在科学研究、工业生产、社会调查等众多领域中，实验数据的统计分析是得出有价值结论、做出科学决策的关键步骤。
它能够帮助我们从大量看似杂乱无章的数据中发现规律、揭示关系、评估效果，从而为进一步的研究和实践提供有力的支持。
接下来，让我们一起深入探讨一下常见的实验数据统计分析方法。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行概括和描述，让我们对数据有一个初步的了解。
这就好像是给数据画一幅“肖像”，让我们能一眼看出数据的大致模样。
1、均值均值就是所有数据的平均值。
计算方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。
均值能够反映数据的集中趋势，但它容易受到极端值的影响。
比如说，有一组数据：10、20、30、40、500。
这组数据的均值是（10 ＋ 20 ＋ 30 ＋ 40 ＋ 500）÷ 5 ＝ 120。
可以看到，由于 500 这个极端大的值，使得均值被拉高了很多。
2、中位数中位数是将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列后，位于中间位置的数值。
如果数据个数是奇数，中位数就是中间那个数；如果数据个数是偶数，中位数就是中间两个数的平均值。
对于上面那组数据，排列后为10、20、30、40、500，中位数是30。
与均值相比，中位数不容易受到极端值的影响，更能反映数据的中间水平。
3、众数众数是数据中出现次数最多的数值。
比如，一组数据：1、2、2、3、3、3、4、4、4、4，众数就是 4。
众数可以帮助我们了解数据的最常见取值。
4、极差极差是数据中的最大值减去最小值，反映了数据的离散程度。
5、方差和标准差方差和标准差则更精确地衡量了数据的离散程度。
方差是每个数据与均值之差的平方的平均值，标准差是方差的平方根。
二、推断性统计分析推断性统计分析则是基于样本数据对总体的特征进行推断和估计。
1、假设检验假设检验是先提出一个关于总体参数的假设，然后通过样本数据来判断这个假设是否成立。
比如说，我们想知道一种新药物是否能显著提高患者的治愈率。
科学研究：实验数据处理与统计分析方法
科学研究：实验数据处理与统计分析方法引言科学研究中，实验数据处理与统计分析是非常重要的环节。
通过对数据进行处理和分析，我们可以从中提取有用的信息、发现潜在的规律，并进行科学推断和决策。
本文将介绍一些常用的实验数据处理与统计分析方法。
1. 数据收集与整理在科学实验中，首先需要收集和整理相关数据，确保数据准确性和可靠性。
具体步骤包括： - 确定实验目的和假设 - 设计实验方案及变量 - 采集样本或观测数据 - 对数据进行标准化和清洗2. 描述性统计分析描述性统计是对收集到的原始数据进行总结和描述。
常见的描述性统计指标包括： - 中心趋势：平均值、中位数、众数等 - 散布程度：标准差、方差、极差等 - 分布形态：偏态、峰态等3. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析帮助我们了解数据之间的关系和趋势，揭示隐藏在数据背后的模式。
常用技术和图表包括： - 直方图和箱线图 - 散点图和折线图 - 相关性分析4. 假设检验与推断统计学假设检验是一种重要的统计方法，用于验证科学假设并进行决策。
常见的假设检验方法包括： - t检验：用于比较两组样本均值是否有显著差异 - 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异 - 卡方检验：用于比较观察频数与期望频数之间的差异5. 回归分析与预测建模回归分析可用于研究变量之间的关系，并进行预测。
常见的回归分析技术包括：- 简单线性回归：研究一个自变量对一个因变量的影响 - 多元线性回归：研究多个自变量对一个因变量的联合影响 - 逻辑回归：用于二分类问题结论实验数据处理与统计分析是科学研究不可或缺的一部分。
通过准确、全面地处理和分析数据，我们可以更好地理解现象、发现规律，并做出科学决策。
在实践中，选择合适的方法和技术非常重要，确保分析结果可靠且具有实际意义。
统计学原理实验报告1(统计描述)(2)
统计学原理实验报告（一）代码5：成绩59-50分组频率100-901089-801579-701169-60459-502其他0（2）绘制直方图3.（1）指出表中的数据属于什么类型？品质数据类型（2）用Excel制作一张频数分布表；分组频率A 14B 21C 32D 18E 15其他0(3) 绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
4.试绘制雷达图。
5.试绘制环形图，比较不同地区农村居民收入构成情况6.绘制第一、二、三产业国内生产总值的折线图比较三大产业发展趋势，并做简要分析说明。
①第一产业呈现上升趋势，但与第二第三产业相比，增速缓慢。
②第二产业第三产业呈快速增长趋势7.用数据透视表生成频数分布表，观察饮料类型和消费者性别的分布状况。
计数项:饮料类型顾客性别饮料类型男女总计果汁 1 5 6矿泉水 6 4 10绿茶7 4 11其他 2 6 8碳酸饮料 6 9 15总计22 28 508.(1) 集中趋势的测度值：众数、中位数、均值(2)测度离中趋势：方差、标准差、极差(3)峰态与偏态的测度：峰态系数和偏态系数列1平均122.7667标准误差1.796346中位数122.5众数123标准差9.838991方差96.80575峰度-0.37838偏度0.294045区域39最小值106最大值145求和3683观测数30最大(1)145置信度(95.03.67394。
数据的统计和分析
数据的统计和分析数据在现代社会中扮演着举足轻重的角色。
它们不仅反映了现实世界的情况，还为决策和策划提供了有力的依据。
在这篇文章中，我们将探讨数据的统计和分析方法，以及如何利用这些方法获取有关特定问题的见解。
一、数据采集与整理数据的统计和分析首先需要获得相关的数据。
数据采集可以通过不同途径进行，例如实地调研、问卷调查、实验观测等。
采集到的数据可能是定量数据（如身高、体重等可以用数值表示的数据）或定性数据（如喜好、态度等难以用数值表示的数据）。
完成数据采集后，我们需要对数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。
二、描述性统计描述性统计是对数据进行基本的整理和分析，以了解数据的基本性质。
它通常涉及到以下几个方面：1.中心趋势的度量：通过计算众数、中位数和平均数等指标，可以了解数据的集中程度和典型值。
例如，在收集到一组学生成绩后，可以计算平均成绩，以了解整体的学业水平。
2.离散程度的度量：通过计算极差、方差和标准差等指标，可以衡量数据的分散程度。
离散程度越大，代表数据的分布越分散。
例如，在分析销售额的数据时，可以计算标准差来评估销售额的波动性。
3.数据分布的图形展示：利用直方图、箱线图等图形工具，可以直观地展示数据的分布情况。
图形展示有助于我们更好地理解数据的模式和特征。
三、推断统计推断统计是在对样本数据进行分析的基础上，对总体特征作出估计和推断。
它可以通过统计假设检验和置信区间等方法来帮助我们得出结论。
1.统计假设检验：通过对样本数据进行分析，然后与一个特定的假设相比较，来判断该假设是否成立。
这个假设可以是“两组样本的平均值是否相等”或“观察到的数据模型是否符合某种理论模型”等问题。
统计假设检验能够帮助我们进行科学的推断和判断。
2.置信区间估计：在样本数据的基础上，利用统计方法计算出一个置信区间，以表明对总体特征的估计范围。
例如，在抽样调查中，我们可以利用置信区间估计来推断某个总体特征的范围。
四、因果关系的建立数据的统计和分析也可以帮助我们建立因果关系的模型。
实验数据处理方法统计学方法
实验数据处理方法统计学方法实验数据处理方法是指对实验中所获得的数据进行统计和分析的方法。
统计学方法是处理实验数据的基本方法之一，它可以帮助我们从数据中获取有意义的信息，并进行科学的推断和决策。
下面将具体介绍一些常用的实验数据处理方法统计学方法。
1.描述统计分析：描述统计分析是对收集到的实验数据进行总结和描述的方法。
它可以通过计算数据的中心趋势（如平均值、中位数和众数）、离散程度（如标准差、方差和极差）以及数据的分布情况（如频数分布、百分位数等）等来揭示数据的一般特征。
描述统计分析能够为后续的数据处理和推断提供基础。
2.参数统计推断：参数统计推断是根据样本数据对总体特征进行推断的方法。
它基于样本数据对总体参数（如总体均值、总体方差等）进行估计，并使用概率分布等方法进行推断。
参数统计推断涉及到估计（如点估计和区间估计）和假设检验（如t检验、方差分析、卡方分析等）等技术。
通过参数统计推断，可以从样本数据中得出对总体的推断结论，并进行科学的决策。
3.非参数统计推断：非参数统计推断是一种不依赖于总体参数分布形式的方法。
与参数统计推断不同，非参数统计推断通常使用样本自身的顺序、秩次或其他非参数概念进行统计推断。
常见的非参数统计推断方法包括秩次检验（如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等）、Kruskal-Wallis检验、Friedman检验和符号检验等。
这些方法在样本数据的分布特征未知或不符合正态分布时具有很高的鲁棒性。
4.方差分析：方差分析是比较多个总体均值差异的统计方法。
在实验数据处理中，方差分析常用于分析影响因素对实验结果的影响程度。
方差分析可以分为单因素方差分析和多因素方差分析两种。
在实验中，通过方差分析可以判断不同因素对实验结果是否存在显著影响，以及不同处理组之间的差异是否具有统计学意义。
5.相关分析：相关分析是研究两个或多个变量之间相互关系的统计方法。
在实验数据处理中，常用的相关分析方法有Pearson相关分析和Spearman秩相关分析。
实验报告中结果的统计分析方法
实验报告中结果的统计分析方法引言：实验是科学研究中重要的手段，它能帮助我们验证假设、得出结论、揭示规律。
而实验报告是对实验过程和结果的记录和总结，其中结果的统计分析就显得尤为重要。
统计分析能够帮助我们理解实验结果的可靠性、推断总体特征、发现变量之间的关系以及评估假设。
本文将介绍实验报告中常用的统计分析方法。
一、描述性统计分析1.1 平均数平均数是最常用的统计指标之一，它可以反映总体或样本中所有观测值的集中趋势。
在实验报告中，可以计算平均数以描述实验结果的集中程度。
1.2 标准差标准差是另一个用以描述数据分布的重要统计指标，它可以测量观测值相对于平均值的离散程度。
通过计算标准差，我们可以知道实验结果的变异性。
二、统计推断性分析2.1 参数检验参数检验是通过比较样本数据与总体参数之间的差异，从而得出关于总体参数的推断。
其中 t检验和z检验是最常用的参数检验方法，它们可以用于判断样本均值是否与总体均值存在显著性差异。
2.2 非参数检验与参数检验不同，非参数检验方法不依赖于总体参数的分布情况，而是通过对数据的排序、秩次或次序进行统计分析。
在实验报告中，非参数检验方法如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等可用于推断两组样本均值的差异。
三、方差分析方差分析是一种用于比较多个总体均值是否存在显著性差异的统计方法。
实验报告中，方差分析可以用于比较多个实验组之间的平均差异，并推断是否存在显著性差异。
四、回归分析回归分析是用于研究自变量与因变量之间关系的统计方法。
在实验报告中，回归分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并进行预测和解释。
五、相关分析相关分析是用于研究变量之间相互关系的统计方法。
实验报告中，相关分析可以帮助我们了解实验结果中变量之间的相关性，并推断是否存在一定的因果关系。
六、时间序列分析时间序列分析是研究时间上数据变化规律的统计方法。
在实验报告中，时间序列分析可用于研究实验结果的趋势、周期性和季节性等特征。
实验一描述性统计分析过程（1）
实验一 描述性统计分析过程（1）实验目的：学习利用统计分析的means 、univarite 、capability 等过程进行数据分析实验要求:编写程序，结果分析．实验内容：1．简答题：（1）写出一维样本均值、p 分位数、样本方差、四分位极差的计算公式，说明其作用.（2）本章介绍了哪几种检验的方法？1. 一维样本均值： 作用：描述取值的平均位置。
pn x x ni i /)(1∑==分位数： 作用：大体上整批数据⎪⎩⎪⎨⎧+=++是整数不是整数，），np x x np x M np np np p )(21)1()(1]([100p%的观测值不超过p 分位数。
样本方差： 作1)(122--=∑=n x x s n i i 用：描述数据取值分散性的一种度量。
四分位极差： 作用：描述数据分散性的数字特征。
25.075.0131M M Q Q R -=-=2.上机实验题：61名11岁学生的身高（习题1.1）数据1.4要求：（1）计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；均值：139 方差：49.8983051 标准差：7.06387324 变异系数：5.08192319 偏度：-0.5100771 峰度：-0.1261294（2）计算中位数、上、下四分位数 、四分位极差 、三均值；中位数：130.0000 上四分位数：144.5 下四分位数：135.0四分位极差：9.50000 三均值：0.25*135.0+0.5*139.0000+0.25*144.5=139.375（3）作出直方图，拟合正态分布曲线；学号：班级：姓名：（4）作出茎叶图；（5）作出正态QQ图，并判断数据是否来自正态分布总体；从图中看出，散点近似地在一条直线上，可认为数据来自正态总体。
（6）作正态性W检验．对应程序：data examp1_1;input x @@;cards;126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149;proc univariate data=examp1_1;proc capability data=examp1_1 graphics noprint;histogram x/normal(mu=est sigma=est) vscale=proportion;cdfplot/normal(mu=est sigma=est);学号：班级：姓名：qqplot x/normal(mu=est sigma=est);proc univariate data=examp1_1 plot;run;实验结果：结果分析：实验二描述性统计分析过程（2）实验目的：学习利用统计分析的corr等过程进行数据分析实验要求:编写程序，结果分析．实验内容：1.简答题（1）写出p总体数字特征的性质，正态分布的密度函数；（2）写出p维总体的样本均值向量、样本协方差矩阵、Pearsen相关系数矩阵.2.上机实验题：习题1.7数据（见文件exersice1_7.txt）要求：（1）计算观测数据的均值向量和中位数向量；（2）计算观测数据的Pearson相关矩阵R，Spearman相关矩阵Q及各元素对应的检验p值，并做相关性的显著性检验．。
实验一 数据资料的描述性统计分析(Excel应用)
2.3 图表的编辑：误差线的添加
➢ 打开数据系列格式对话框，在“误差线Y”选项卡中，选择显示 方式为“正偏差”，再选择误差量为“自定义”，单击其后数据框 右边的“折叠对话框”按钮，选择误差数据。
绘图区格式 网络线格式 图例格式 数据系列格式
叶绿素含量/%
叶绿素含量/%
图2-4 四个水稻品种类型不同时期的叶绿素含量
练习2
测定5个不同小麦品种 灌浆结实期叶片的蒸 腾速率（右图），
使用Excel软件将测定 结果绘成复式线图（ 要求含误差线） 。
日期
品种
5/2 5/9 5/16 5/23 5/30
陕229
5.2 4.8 4.3
3
1
5.1
5 4.6 2.7 0.8
5.4 4.5
4 3.3 1.1
长武134 4.9 4.5 3.6 3.1 0.5
插 入 函 数
1.1 算术平均数的计算
步骤3：设置“函数参数”，在Number1后的框中选定待分析的数据
2. Excel软件的“描述统计”分析工 具
➢ 步骤1：调用菜单“工具”“数据分析”，打开“分析工
具库”对话框，选择“描述统计”工具。
2. Excel软件的“描述统计”分析工 具
➢ 步骤2：打开“描述统计”对话框，设置数据位置（输入区域）、
纸质报告和电子版文件务必在下次实验课之前 提交或发送！
练习1
使用Excel软件分别计算下面两个玉米品种的10 个果穗长度（cm）的平均数和标准差，并用柱形 图 表 示 结 果 。 ( 提 示 : 使 用 函 数 AVERAGE 和 STDEV)
品种 BS24 金皇后
果穗长度 19 21 20 20 18 19 22 21 21 19 16 21 24 15 26 18 20 19 22 19
实验报告的数据分析与总结
实验报告的数据分析与总结实验目的：本次实验旨在分析和总结实验报告中的数据，以便得出准确的结论和科学的推理。
实验步骤：1. 收集实验数据：在实验过程中，记录实验数据并确保数据的准确性和完整性。
2. 数据整理与处理：对实验数据进行整理和处理，包括数据的筛选、清洗、归类和归纳等。
3. 数据分析与统计：运用适当的统计方法和工具对数据进行分析，包括描述性统计、推断统计和相关性分析等。
4. 结果解释与总结：根据数据分析的结果，解释实验结果并对实验进行总结，提出合理的结论和建议。
实验数据分析：在本次实验中，我们收集了大量的实验数据，并对其进行了详细的分析。
以下是我们对实验数据的主要分析结果：1. 描述性统计分析：通过计算平均值、中位数、标准差等统计指标，我们对实验数据进行了描述性统计分析。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态等。
通过描述性统计分析，我们发现实验数据的平均值为X，标准差为X，中位数为X。
2. 推断统计分析：通过进行假设检验和置信区间估计等推断统计分析，我们对实验数据进行了更深入的分析。
通过推断统计分析，我们得出了以下结论：在置信水平为X的条件下，实验结果具有统计显著性，支持我们的研究假设。
3. 相关性分析：通过计算相关系数和绘制散点图等相关性分析方法，我们研究了实验数据之间的关系。
通过相关性分析，我们发现实验数据之间存在X的相关性，这为我们进一步理解实验结果提供了重要线索。
实验结果解释与总结：基于对实验数据的详细分析，我们得出了以下结论和总结：1. 结论一：根据实验数据的分析结果，我们可以得出结论X。
这个结论表明......2. 结论二：通过推断统计分析，我们可以得出结论X。
这个结论支持我们的研究假设，并为进一步研究提供了重要的依据。
3. 总结：本次实验的数据分析结果表明X。
这个结果对于深入理解实验目的和研究问题具有重要意义，同时也为未来的研究提供了有价值的参考。
综上所述，通过对实验报告中的数据进行准确分析和科学总结，我们得出了重要的结论和推理。
实验报告数据统计
一、实验目的本次实验旨在通过收集和分析实验数据，掌握数据统计分析的基本方法，提高对数据处理的技能，并对实验结果进行合理的解释和讨论。
二、实验背景本次实验选取了某班级50名学生的数学成绩作为研究对象，旨在探究不同教学方法对学生数学成绩的影响。
三、实验方法1. 数据收集：通过查阅学生档案，收集了50名学生的数学成绩数据。
2. 数据处理：采用Excel软件对收集到的数据进行整理、清洗和初步分析。
3. 统计分析：运用SPSS软件对数据进行分析，包括描述性统计、假设检验等。
四、实验结果1. 描述性统计（1）样本基本情况：50名学生中，男生30人，女生20人；平均年龄16岁。
（2）数学成绩分布：最低分为60分，最高分为100分；平均分为80分，标准差为10分。
2. 假设检验（1）独立样本t检验：将学生按照教学方法分为两组，一组采用传统教学方法，另一组采用现代教学方法。
比较两组学生的数学成绩差异。
结果显示，两组学生的数学成绩存在显著差异（p<0.05），说明现代教学方法在提高学生数学成绩方面具有显著优势。
（2）方差分析：将学生按照年龄、性别等因素进行分组，分析不同分组下数学成绩的差异。
结果显示，年龄、性别等因素对数学成绩的影响不显著（p>0.05）。
五、讨论与分析1. 实验结果分析本次实验结果表明，现代教学方法在提高学生数学成绩方面具有显著优势。
这可能是因为现代教学方法更加注重培养学生的创新思维和实践能力，有利于激发学生的学习兴趣和积极性。
2. 结果讨论（1）教学方法的改进：为了提高学生的数学成绩，教师应不断探索和尝试新的教学方法，如采用多媒体教学、小组合作学习等。
（2）关注学生个体差异：教师应关注学生的个体差异，针对不同学生的学习特点，制定个性化的教学方案。
（3）提高教学质量：教师应不断提高自身的专业素养和教学水平，为学生提供优质的教育资源。
六、结论本次实验通过数据统计分析，验证了现代教学方法在提高学生数学成绩方面的优势。
实验一 描述性统计分析
实验一数据的描述性统计分析一、选择题1、以下（）语句对变量进行分组，在使用前需按分组变量进行排序？以下（）语句可对变量进行分类，在使用前不必按分类变量进行排序？用（）语句可以选择输入数据集的一个行子集来进行分析？（A）WHERE语句（B）BY语句（C）CLASS语句（D）FREQ语句2、排序过程步中必须用什么语句对变量进行排序？（）（A）BY语句（B）CLASS语句（C）WHERE语句3、如果要对数据集中的数据进行正态性检验，需要使用哪个过程？（）（A）MEANS （B）UNIVARIA TE （C）FREQ4、用UNIV ARIATE过程进行数据分析，要求此过程输出茎叶图、正态概率图等，应在语句中加上什么选项？（）5、用UNIVARIATE过程进行数据分析，在输出结果中哪个统计量是对样本均值为零的T检验的概率值？（A）T: Mean (B)Prob>|S| (C)Sgn Rank (D)Prob>|T|二、假设某校100名女生的血清总蛋白含量（g/L）服从均值为75，标准差为3的正态分布，试产生样本数据，并利用SAS软件解决下面问题：1、计算样本均值、方差、标准差、极差、四分位极差、变异系数、偏度、峰度；2、画出直方图（垂直条形图）；3、画出茎叶图、盒形图和正态概率图；4、试进行正态性检验。
三、某校测得20名学生的四项指标：性别、年龄、身高（CM）和体重（KG），具体数据如表1所示。
1、绘制体重对身高的散点图；2、绘制不同性别下，体重对身高的散点图；3、绘制不同年龄阶段，体重对身高的散点图；4、绘制不同性别和不同年龄阶段，体重对身高的散点图。
四、测得130名健康成年男子脉搏资料（次/分）如表2所示。
1、画出130名健康成年男子脉搏数据的直方图；2、试作正态性检验。
3、画出茎叶图、盒形图和正态概率图。
数据的统计与分析
数据的统计与分析数据是现代社会中不可或缺的一部分，广泛应用于各个领域和行业。
正确的数据统计与分析能够帮助我们深入了解现象背后的规律和趋势，为决策提供有力支持。
本文将探讨数据的统计与分析方法以及在实际应用中的重要性。
一、数据的统计方法数据统计是指采集、整理和描述数据的过程。
统计方法可以分为以下几种常见的形式：1.描述统计法：通过对数据进行整理和描述，了解数据分布的情况。
常用的描述统计方法包括数据的集中趋势、离散程度和分布形态等指标，如均值、中位数、众数、标准差等。
2.抽样调查法：通过从总体中随机选择一部分样本进行调查和收集数据，并通过对样本数据的分析来推断总体的特征和规律。
抽样调查法能够降低数据收集的成本和工作量，同时也能够获得相对准确的结果。
3.试验设计法：通过对实验的设计和实施，收集相关数据并进行分析，了解不同变量之间的因果关系和相互影响。
试验设计法可以用于验证理论和模型的有效性，为科学研究和实践提供指导。
4.推断统计法：通过对样本数据的分析，利用统计模型和方法进行推断和预测。
推断统计法可以帮助我们了解总体的特征和规律，并进行预测和决策。
二、数据的分析方法数据分析是指对已经收集和整理好的数据进行进一步的处理和分析，以获取更深入的认识和洞察。
下面介绍几种常用的数据分析方法：1.频率分析：通过对数据进行频数和频率的统计，了解数据的分布情况和特征。
频率分析可以帮助我们根据数据的分布情况进行分类和比较，进一步了解和把握数据的特点。
2.相关分析：通过计算和分析数据之间的相关系数，了解不同变量之间的相关关系。
相关分析可以帮助我们发现数据之间的内在联系和相互影响，为决策提供重要参考。
3.回归分析：通过建立数学模型，对数据之间的因果关系进行定量的分析和预测。
回归分析可以帮助我们了解变量之间的线性关系，并进行趋势预测和决策支持。
4.因子分析：通过对多个变量进行综合分析和整合，提取出共同的因子，并分析因子之间的关系和影响。
实验数据的统计分析方法与应用
实验数据的统计分析方法与应用一、实验数据的类型实验数据可以分为定量数据和定性数据两大类。
定量数据是可以用数值来衡量的，如长度、重量、时间、温度等，通常具有一定的测量精度。
定性数据则是不能用数值直接表示的，如性别、颜色、品种等，往往只能通过分类或编码来处理。
在定量数据中，又可以进一步分为连续型数据和离散型数据。
连续型数据可以在某个区间内取任意值，如身高、体重等；离散型数据则只能取有限个或可数个值，如人数、产品数量等。
二、常用的统计分析方法1、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行概括和描述，常用的指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
均值反映了数据的集中趋势，但容易受到极端值的影响；中位数则是将数据按大小排序后位于中间位置的数值，对极端值不敏感；众数是数据中出现次数最多的数值。
标准差和方差则用于衡量数据的离散程度。
2、假设检验假设检验是根据样本数据来判断关于总体参数的某个假设是否成立。
常见的假设检验方法有 t 检验、z 检验、方差分析（ANOVA）等。
t 检验用于比较两个样本均值是否有显著差异，z 检验则适用于大样本情况下的均值比较。
方差分析用于比较多个样本均值是否有显著差异。
3、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的线性关系程度。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），其取值范围在－1 到 1 之间，－1 表示完全负相关，1 表示完全正相关，0 表示不存在线性相关。
4、回归分析回归分析用于建立变量之间的数学模型，预测因变量的值。
常见的回归模型有线性回归、非线性回归等。
线性回归是最简单也是最常用的回归模型，其假设自变量和因变量之间存在线性关系。
5、聚类分析聚类分析是将数据对象按照相似性划分为不同的组或簇。
它可以帮助我们发现数据中的潜在结构和模式，例如将客户按照消费行为进行分类。
6、因子分析因子分析用于将多个相关变量归结为少数几个不相关的综合因子，以简化数据结构和解释变量之间的关系。
统计建模与数据分析实验报告
统计建模与数据分析实验报告实验报告：统计建模与数据分析摘要：本实验旨在通过统计建模与数据分析的方法，对一组数据进行分析和预测。
首先对数据进行了基本的描述性统计分析，包括均值、中位数、方差和分布情况等。
然后利用回归分析、分类分析和聚类分析等方法，对数据进行了建模与预测。
最后通过模型评估和结果分析，验证了各个模型的有效性和准确性。
1.引言2.实验方法2.1数据准备从实际案例中获取一组数据，包括X和Y两个变量。
其中X变量表示自变量，Y变量表示因变量。
2.2描述性统计分析对数据进行描述性统计分析，计算均值、中位数、方差和分布情况等统计量，以了解数据的基本特征。
2.3回归分析选择适当的回归模型，通过最小二乘法估计回归系数，并对模型进行显著性检验和参数估计。
2.4分类分析对数据进行分类分析，将数据划分为不同的类别，并通过挑选出最具区分性的变量进行分类模型的构建和评估。
2.5聚类分析利用聚类分析方法，将数据划分为不同的簇群，并分析每个簇群的特征和潜在规律。
3.实验结果3.1描述性统计分析结果根据描述性统计分析，计算得到数据的均值为xx，中位数为xx，方差为xx，数据呈xx分布。
3.2回归分析结果通过回归分析得到的最佳模型为xxx，回归系数为xxx。
模型的拟合效果良好，显著性检验p值为xx。
3.3分类分析结果采用分类模型分析，选择出具有显著区分性的变量为xx和xx，构建分类模型，准确率为xx%。
3.4聚类分析结果通过聚类分析，将数据划分为xx个簇群，各个簇群的特征和规律为xx。
4.结果分析与讨论基于实验结果进行分析，可以得出以下结论：回归分析结果表明X变量对Y变量有显著影响；分类分析结果可以帮助我们预测哪些因素对Y变量的影响最大；聚类分析结果可以帮助我们发现数据中的潜在规律和群组。
5.实验总结通过本次实验，我们学习了统计建模与数据分析的方法，并通过将这些方法应用于一组实际数据中，探索数据的特征和规律。
实验结果验证了统计建模和数据分析方法的准确性和有效性。
实验结果数据统计分析
实验结果数据统计分析为了对实验结果进行全面和准确的分析，本文将按照以下步骤进行实验结果数据的统计分析。
1. 数据收集和整理在实验过程中，首先需要收集和整理实验所产生的数据。
确保所有实验数据都被准确记录，并按照实验设计的要求进行整理和存储。
此外，还需要检查数据的完整性和准确性，确保没有遗漏或错误的数据。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行描述和总结的过程。
通过计算数据的平均值、中位数、众数、标准差等指标，可以获得数据分布的大致情况。
此外，还可以使用直方图、箱线图等图形工具来展示数据的分布情况。
这些统计指标和图形可以帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度和异常值情况。
3. 探索性数据分析探索性数据分析是一种基于图形和统计方法的数据分析方法，旨在揭示数据中的模式、趋势和关系。
在这一步骤中，可以使用散点图、折线图、饼图等来观察变量之间的关系。
此外，还可以通过计算相关系数、回归分析等方法来评估变量之间的相关性和影响程度。
4. 推论统计分析推论统计分析是基于样本数据对总体进行推断的过程。
首先需要确定研究的目标和假设，并选择适当的统计方法。
然后，根据样本数据计算统计量，进而对总体参数进行估计。
最后，通过假设检验、置信区间等方法来验证假设并得出结论。
5. 结果解释与讨论在数据统计分析的最后一步，需要对结果进行解释和讨论。
根据实验目的和假设，对实验结果进行解读，并与相关研究进行比较和讨论。
必要时，还可以提出进一步研究的建议和改进方案。
总结：通过以上的实验结果数据统计分析步骤，我们可以全面、准确地了解实验结果的特征和规律。
从而为实验结论的提出提供可靠的依据，并帮助我们进一步理解和解释研究问题。
实验结果数据统计分析是一项重要且不可忽视的工作，它能够提供科学研究的依据和支持，对研究的可信度和科学性起到关键作用。
因此，在进行实验结果数据统计分析时，需要严格按照科学的方法和步骤进行，保证数据的准确性和可靠性。
数据的整理与描述性试验报告
30
100%
图1加工零件数分布直方图
结果分析：从上图与上表可以清楚的看出数据集的分组的内容，可以知道人数最多的在组100～109这组，从表中可以看出各个组所占的频率，其中100～109这组频率最高。
SPSS实验步骤：
步骤一:建立数据SPSS文件；
步骤二：对话框操作：(1)、选择“Analyze”下的“Descriptive Statistics”菜单，单击“Frequencise”命令，弹出“Frequencise”对话框。在对话框的左侧变量列表中选择“零件数量”变量，单击添加按钮将变量添加到“Variable”框中。
实验方法及步骤：
步骤一：建立数据文件，把数据按列排列建立数据文件
步骤二：选择“数据分析”对话框中的“直方图”出现对话框；
步骤三：在“输入区域”对应编辑选择的数据。在“接受区域”对应编辑框输入接受区域的分组数据，然后在规定的位置输出图表，
步骤四：在输出选项中选择“新工作表组”，在其对应框中输入输出工作表名称，如在“图表输出”中选择“柏拉图”、“累积百分率”、“图表输出”选项。
(2)、选中对话框左下角的“”复选框，以便系统输出变量的频数分布表。
(3)、同时获取变量的平均数、标准差、最小值、最大值、中位数等统计量，单击对话框上的“”按钮，选中相应的项目后点击“”返回主对话框。
(4)、单击对话框上的“”按钮，打开频数分布图制作对话框。因为变量都是连续变量，所以选择输出直方图“Histograms”，并选择“With normal curve”，以便在直方图上附带正态曲线，单击“Continue”返回主对话框。
从上图与上表可以清楚的看出数据集的分组的内容可以知道人数最多的在组100109这组从表中可以看出各个组所占的频率其中100109这组频率最高
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综合实验一数据的统计描述和分析综合实验一数据的统计描述和分析一、实验目的1(掌握数据的统计描述、参数估计、假设检验和回归分析的基本概念与原理，及用MINITAB实现的方法;2(练习综合运用数理统计知识解决一些实际问题。
二、实验内容从某个寄宿制中学高三学生中随机抽取32名男生的身高、体重和体育课的成绩如下表身高体重成绩身高体重成绩身高体重成绩167 50 85 172 61 83 169 50 80179 63 93 170 58 84 166 66 74168 54 78 177 67 79 163 66 91187 79 91 172 62 87 175 69 86173 62 68 166 53 81 173 64 83176 70 86 174 62 83 169 59 81170 57 81 141 63 63 167 56 83170 57 76 169 56 76 163 51 66162 53 71 167 64 85 158 44 70177 67 67 169 64 71 175 69 69179 68 75 167 53 79(1) 给出这些数据的直观的图形描述.(2) 根据这些数据对全校的学生的平均身高和体重做出估计. (3) 若普通中学的同龄男生的平均身高为168.3cm，平均体重为56.2kg，你能否认为该中学学生的身高、体重与普通中学相比有显著性区别。
(,,0.05) (4) 身高和体重对体育成绩有何影响?三、实验思路分析:1(首先要对这些数据进行直观的图形描述，用MINITAB来进行统计描述，可以以身高，体重，成绩为三个变量，分别做三个频率直方图，按照基本实验的做法，先将数据分组，然后计算好各自的频数，频率，最后用软件画图; 2(根据数据来对平均身高和体重做估计，涉及到参数估计，由于样本空间的方差未知，即正态总体方差未知，对均值的区间估计，用1-Sample T来进行; 3.由提示可知这两个正态总体(身高,体重)的均值，可是方差未知，这里是对两个正态分布的参数分别进行比较，即分别对两个正态总体所进行的单边假设检验，由于选取的统计量为T统计量,故运用的是t检验法，其中用到的是1-Sample T来进行;4.(1)由于身高和体重是两个变量因素，因此这里是对双因素试验的方差分析.又由于这两个因素对试验指标起作用,且各因素不同水平的搭配也对试验指标起作用,因此这里是对有交互作用的双因素试验的方差分析,可仿照例题，运用Stat>ANOVA>Balanced ANOVA来试验。
(2)也可以用回归分析的方法来试验，参照例题，用Stat>Regression>Regression。
四、实验步骤:(1)绘图:1.编写MINITAB程序首先是对身高的图形描述，编写如下:MTB > set c1DATA>输入身高的原始数据DATA> end因为身高数据中最高身高为187，最低身高为141，故可以分为5组。
MTB > code (140:149.9)145 (150:159.9)155 (160:169.9)165 (170:179.9)175 (180:189.9)185 c1 c2MTB > tally c2;SUBC> all.结果显示:Tally for Discrete Variables: C2C2 Count CumCnt Percent CumPct 145 1 1 3.13 3.13 155 1 2 3.13 6.25 165 14 16 43.75 50.00 175 15 31 46.88 96.88 185 1 32 3.13 100.00 N= 32接着选择命令Graph中的Histogram，选择其中的simple式样，在Graph栏中键入C1，点击OK,有图:Histogram of C11086Frequency420140150160170180C1其中C1 C2 的表格分布为C1 167 179 168 187 173 176 170 170 C2 165 175 165 185 175 175 175 175 C1 162 177 179 172 170 177 172 166 C2 165 175 175 175 175 175 175165 C1 174 141 169 167 169 167 169 166 C2 175 145 165 165 165 165 165 165 C1 163 175 173 169 167 163 158 175 C2 165 175 175 165 165 165 155 175再重复一次以上步骤，在Graph栏中键入C2，有图:Histogram of C2161412108Frequency6420150160170180C22.按照以上步骤，依次给体重，成绩两因素的数据作图形描述; 对体重的图形描述:MTB > set c3DATA>输入数据DATA> endMTB > code (40:44.9)42.5 (45:49.9)47.5 (50:54.9)52.5 (55:59.9)57.5 (60:64.9)62.5 (65:69.9)67.5 (70:74.9)72.5 (75:79.9)77.5 c3 c4MTB > tally c4;SUBC> all.结果显示:Tally for Discrete Variables: C4C4 Count CumCnt Percent CumPct 42.5 1 1 3.13 3.13 52.5 7 8 21.88 25.00 57.5 6 14 18.75 43.75 62.5 9 23 28.13 71.88 67.5 7 30 21.88 93.75 72.5 1 31 3.13 96.88 77.5 1 32 3.13 100.00N= 32接着选择命令Graph中的Histogram，选择其中的simple式样，在Graph栏中键入C3,C4，点击OK,有图:Histogram of C3987654Frequency32104550556065707580C3Histogram of C4987654Frequency32104550556065707580C43(对成绩的描述:MTB > set c5DATA>输入数据DATA> endMTB > code (60:64.9)62.5 (65:69.9)67.5 (70:74.9)72.5 (75:79.9)77.5 (80:84.9)82.5 (85:89.9)87.5 (90:94.9)92.5 c5 c6MTB > tally c6;SUBC> all.Tally for Discrete Variables: C6C6 Count CumCnt Percent CumPct 62.5 1 1 3.13 3.13 67.5 4 5 12.50 15.63 72.5 4 9 12.50 28.13 77.5 6 15 18.75 46.88 82.5 9 24 28.13 75.00 87.5 5 29 15.63 90.63 92.5 3 32 9.38 100.00N= 32接着选择命令Graph中的Histogram，选择其中的simple式样，在Graph栏中键入C5,C6，点击OK,有图:Histogram of C576543Frequency2106468727680848892C5Histogram of C6987654Frequency32106468727680848892C6 (2)对全校学生进行平均身高和体重的区间估计: 1.对平均身高的估计:先输入原始数据，并把数据列命名为C1; 选择Stat> Basic Statistics> 1-sample t;在Variables栏中,键入C1; Click ok结果显示:One-Sample T: C1 Variable N Mean StDev SE Mean 95% CIC1 32 169.688 7.822 1.383 (166.867, 172.508)2.对体重的估计:同理可求体重的区间范围,以同样的步骤得结果显示:One-Sample T: C1Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI C1 32 60.5313 7.4096 1.3098 (57.8598, 63.2027)(3)已知平均身高为168.3CM,平均体重为56.2KG,分别运用1-Sample T来进行单边检验;程序如下:1. 先输入身高的原始数据,并把数据列命名为C1;2. 选择Stat> Basic Statistics> 1-sample t;3. 在Variables栏中,键入C1;4. 在Test mean 栏中键入168.3;5. 单击Options,在Confidence level栏中,键入95.0,在Alternative栏中选greater than ;6. Click ok结果显示:Test of mu = 168.3 vs > 168.395%Lower Variable N Mean StDev SE Mean Bound T P C1 32 169.688 7.822 1.383 167.343 1.00 0.162对体重的单边检验:7. 先输入体重的原始数据,并把数据列命名为C2;8. 选择Stat> Basic Statistics> 1-sample t; 9. 在Variables栏中,键入C2;10.在Test mean 栏中键入56.2;11. 单击Options,在Confidence level栏中,键入95.0,在Alternative栏中选greater than ;12.Click okTest of mu = 56.2 vs > 56.295%Lower Variable N Mean StDev SE Mean Bound T P C2 32 60.5313 7.4096 1.3098 58.3104 3.31 0.001(4) 身高和体重对体育成绩的影响:1(先用双因素试验的方差分析来进行实验:步骤如下:2.用回归分析的方法来实验:步骤如下:输入原始数据;(C1——身高，C2——体重，C3——成绩)选择Stat>Regression> Regression; 在Response栏中，键入C3;在Predictors栏中，键入C1 C2;点击,,结果显示:Regression Analysis: C3 versus C1, C2 The regression equation is C3 = 0.6 + 0.465 C1 - 0.010 C2Predictor Coef SE Coef T P Constant 0.63 28.35 0.02 0.982 C1 0.4648 0.1945 2.39 0.024 C2 -0.0100 0.2053 -0.05 0.961 S = 7.13824 R-Sq = 21.3% R-Sq(adj) = 15.9% Analysis of VarianceSource DF SS MS F P Regression 2 401.04 200.52 3.94 0.031 Residual Error 29 1477.68 50.95 Total 31 1878.72Source DF Seq SSC1 1 400.92C2 1 0.12五.实验结果分析:1.绘出的直方图如上;2.根据数据对全校的学生的身高和体重的估计为:全校的学生的平均身高的区间估计是 (166.867, 172.508) 而平均体重区间估计是(57.8598, 63.2027);3.通过实验检验得,该中学学生的身高和体重与普通中学相比,对于身高,其P=0.162>a=0.05,故接受原假设,可认为该中学学生的身高与普通中学相比没有显著性区别;而对于体重,其P= 0.001<0.05,拒绝原假设,故可认为该中学学生的体重与普通中学相比有显著性区别;4.以C1为身高，C2为体重，C3为成绩得，实验所得的回归方程为C3 = 0.6 + 0.465 C1 - 0.010 C2，由于,,,.,,,大于,.,,，由回归方程统计检验知线性方程很大程度上无效(完成者:杨栋陈洪璋冼玉钧专业、班级:2007生物科学二班学号:200730710201，200730710226 200730710227。