统计学实验报告书频数分布图表等
实验一 频数表的制作(示例)-
实验一：频数分布表的编制统计学的最基本工作是收集数据。
把原始数据收集上来之后，首先要对数据进行整理并分析这些数据的特性和变化规律。
生物统计学中经常遇到的数据有两种类型，一种是连续型数据（continuous data），又称为计量数据（measurement data）；另一种是离散型数据（discrete data），又称为计数数据（count data）。
描述数据变化规律的最简单方法是将这些数据列成频数表（frequency table）。
1、离散型数据频数分布表的制作例1：检查200丛稻遗株，每丛内越冬三化螟幼虫的原始调查资料如下（见SAS程序），试编制频数分布表。
data freq_01; input x @@; cards;1 1 0 02 0 0 1 0 2 1 0 1 1 0 1 0 03 0 2 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 5 0 1 0 0 0 04 2 0 0 3 0 4 1 3 1 4 0 1 2 6 0 3 2 1 0 2 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 02 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0;proc freq; run;运行结果：2 连续型数据频数分布表的制作例2：在广州天河区称量106头越冬三化螟幼虫的体重（单位：毫克），根据原始资料（见SAS程序），以6毫克为组距，分成13组，第一组下限为10毫克，制作频数分布表。
统计学课内实验报告(详解+心得)1
一．实验目的与要求（一）目的实验一: EXCEL的数据整理与显示1. 了解EXCEL的基本命令与操作、熟悉EXCEL数据输入、输出与编辑方法；2. 熟悉EXCEL用于预处理的基本菜单操作与命令；3. 熟悉EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作与命令。
实验二: EXCEL的数据特征描述、抽样推断熟悉EXCEL用于数据描述统计、抽样推断实验三: 时间序列分析掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作与命令。
实验四: 一元线性回归分析掌握EXCEL用于相关与回归分析的基本操作与命令。
（二）要求1.按要求认真完成实验任务中规定的所有练习；2.实验结束后要撰写格式规范的实验报告, 正文统一用小四号字, 必须有页码；3、实验报告中的图表制作要规范, 图表必须有名称和序号；4、实验结果分析既要简明扼要, 又要能说明问题。
二、实验任务实验一根据下面的数据。
1.1用Excel制作一张组距式次数分布表, 并绘制一张条形图(或柱状图), 反映工人加工零件的人数分布情况。
从某企业中按随即抽样的原则抽出50名工人, 以了解该企业工人生产状况（日加工零件数）：117 108 110 112 137 122 131 118 134 114 124 125 123127 120 129 117 126 123 128 139 122 133 119 124 107133 134 113 115 117 126 127 120 139 130 122 123 123128 122 118 118 127 124 125 108 112 135 5091.2整理成频数分布表, 并绘制直方图。
1.3 假设日加工零件数大于等于130为优秀。
实验二百货公司6月份各天的销售额数据如下(单位:万元)257 276 297 252 238 310 240 236 265 278271 292 261 281 301 274 267 280 291 258272 284 268 303 273 263 322 249 269295（1）计算该百货公司日销售额的均值、众数、中位数;（2）计算该百货公司日销售额的极差、标准差;（3）计算日销售额分布的偏态系数和峰度系数。
《医学统计学》统计描述 (1)
2500 2500 2500 420
500 500 500
甲 乙丙
例4-9,etc
1.极差(Range） (全距)
符号：R 意义：反映全部变量值的
R X max X min
变动范围。
580
优点：简便,如说明传染病、
560 540
食物中毒的最长、最短潜 520
伏期等。
500
缺点：1. 只利用了两个 极端值
表2-2 115名正常成年女子血清转氨酶（mmol/L）含量分布
转氨酶含量
人数
12～
2
15～
9
18～
14
21～
23
24～
19
27～
14
30～
11
33～
9
36～
7
39～
4
42～45
3
人数
25
20 15
10 5
0
13.5 19.5 25.5 31.5 37.5 43.5. 血清转氨酶（mmol/L）
图2-2 115名正常成年女子血清转氨酶的频数分布
lg 表示以10为底的对数；
lg 1表示以10为底的反对数
X 0，为正值 （0，负数？）
几何均数的适用条件与实例
适用条件：呈倍数关系的等比资料或对数正态分 布（正偏态）资料；如抗体滴度资料
例 血清的抗体效价滴度的倒数分别为：10、
100、1000、10000、100000，求几何均数。
XG
lg1
图 2-3 101 名 正 常 人 血 清 肌 红 蛋 白 的 频 数 分 布
2. 描述计量资料的分布特征
①集中趋势(central tendency):变量值集中 位置。本例在组段“4.7~4.9”。
统计学实验
统计学实验内容一、频数统计1．A公司在招聘时采用了综合能力测试（满分为100分），由于应聘的人数较多，现随机抽取了157名应聘者的测试成绩，其测试分数的数据如book1所示。
（1）根据上面的资料，进行分组，并确定组数和组距。
根据资料判断，进行分组，分为六组，组距为10。
（2）编制频率分布表上限成绩频数频率19 10～20 16 0.10191129 20～30 27 0.17197539 30～40 56 0.35668849 40～50 39 0.24840858 50～60 14 0.08917268 60～70 5 0.031847合计157接收频率累积 %19 16 10.19%29 27 27.39%39 56 63.06%49 39 87.90%59 14 96.82%69 5 100.00%其他0 100.00%（3）画出直方图。
2. 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.差；E.较差。
调查结果见book2。
(1) 指出表中的数据属于什么类型？定序型(2) 制作一张频数分布表；服务质量等级频数频率1 A 14 0.142 B 21 0.213 C 32 0.324 D 18 0.185 E 15 0.15合计100(3)绘制一张条形图，反映服务质量的分布。
等量质计数项:服务质量等级服务质量等级汇总A 14B 21C 32D 18E 15总计100二、参数估计1．已知灯管使用寿命服从正态分布，其标准差为50小时。
现从一批产品中抽取25个作为样本，测得其平均使用寿命为1600小时，要求在95%的概率保证下估计该批产品平均使用寿命的置信区间。
（运用CONFIDENCE函数）标准差50置信度0.95样本容量25平均值1600极限误差19.59964置信区间1580.4 1619.6抽样平均误差 19.59964，置信区间即（1580.4003~1619.59964）2．在一篇关于“通货紧缩”的文章中，作者考察了各种各样投资的收益情况。
统计学中的频数分布与频率分布
统计学中的频数分布与频率分布统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而频数分布与频率分布是统计学中常用的数据展示方法。
它们能够帮助我们更好地理解数据的特征和分布规律。
一、频数分布频数分布是将数据按照不同数值进行分类，并统计每个数值出现的次数，从而得到一个数据表。
以下是一个关于某班级学生考试成绩的频数分布表：成绩范围频数60-69 570-79 880-89 1290-100 10通过这个表格，我们可以直观地看到学生在各个成绩范围内的分布情况。
例如，在80-89分数段内，有12个学生获得了这个分数范围内的成绩。
频数分布表不仅可以展示数据的分布情况，还能帮助我们计算各个分数段内学生人数的百分比。
二、频率分布频率分布是通过统计每个数值出现的次数，然后将次数转化为频率（占总数的比例），得到一个数据表。
以下是使用相同数据的频率分布表：成绩范围频率60-69 0.2570-79 0.480-89 0.690-100 0.5与频数分布表相比，频率分布表更加直观地展示了各个成绩范围内学生所占的比例。
例如，在80-89分数段内的学生占总人数的0.6，即60%。
频数分布和频率分布都能够帮助我们更好地理解数据的特征和分布规律。
它们的选择取决于我们想要表达的信息。
如果我们更关注每个数值出现的次数，那么使用频数分布表更为合适；如果我们更关注各个数值所占的比例，那么使用频率分布表更为合适。
总结起来，频数分布和频率分布是统计学中常用的数据展示方法。
通过这些分布表，我们可以更加直观地了解数据的特征和分布规律，从而做出更准确的统计和分析。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的分布表来展示数据。
统计学实验报告
统计学实验报告姓名：田媛学号：20092771 班级：营销0901 成绩：一、实验步骤总结：成绩：实验一：数据的搜集与整理1．数据收集：（1）间接数据的搜集。
有两种方法，一种是直接进入网站查询数据，另一种是使用百度等搜索引擎。
（2）直接数据的搜集。
直接统计数据可以通过两种途径获得：一是统计调查或观察，二是实验。
统计调查是取得社会经济数据的最主要来源，它主要包括普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表等调查方式。
2．数据的录入：数据的录入是将搜集到的数据直接输入到数据库文件中。
数据录入既要讲究效率，又要保证质量。
3．数据文件的导入：Excel数据文件的导入是将别的软件形成的数据或数据库文件，转换到Excel工作表中。
导入的方法有二，一是使用“文件-打开”菜单，二是使用“数据-导入外部数据-导入数据”菜单，两者都是打开导入向导，按向导一步步完成对数据文件的导入。
4．数据的筛选：数据的筛选是从大数据表单中选出分析所要用的数据。
Excel中提供了两种数据的筛选操作，即“自动筛选”和“高级筛选”。
5．数据的排序：Excel的排序功能主要靠“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。
6．数据文件的保存：保存经过初步处理的Excel数据文件。
可以使用“保存”工具按钮，或者“文件-保存”菜单，还可以使用“文件-另存为”菜单。
实验二：描述数据的图标方法1．频数频率表：（一）Frequency函数使用方法举例：假设工作表里列出了考试成绩。
这些成绩为79、85、78、85、83、81、95、88 和97，并分别输入到单元格A1:A9。
这一列考试成绩就是data_array。
Bins_array 是另一列用来对考试成绩分组的区间值。
在本例中，bins_array 是指C4:C6 单元格，分别含有值70、79 和89。
统计学(第三版课后习题答案) 贾俊平版
区分指标与标志，总量指标分类、分配数列、上限不在内原则、各种平均数之间的关系、平均发展指标！计算可能考的公式有：计划完成情况相对指标、结构（比例/比较/强度/动态）相对指标、各种平均数算法、众数、中位数、四分位数、平均差、标准差、标准差系数、偏态和峰度、发展速度和增长速度、总指数（很重要）、平均指标指数、重要经济指数的编制（上证指数、工业产品产量总指数、农副产品收购价格指数）统计学(第三版课后习题答案) 贾俊平版2.1 （1）属于顺序数据。
（2）频数分布表如下：服务质量等级评价的频数分布服务质量等级家庭数（频率）频率%A1414B2121C3232D1818E1515合计100100（3）条形图（略）2.2 （1）频数分布表如下：（2）某管理局下属40个企分组表按销售收入分组（万元）企业数（个）频率（%）先进企业良好企业一般企业落后企业11119927.527.522.522.5合计40 100.0 2.3 频数分布表如下：某百货公司日商品销售额分组表按销售额分组（万元）频数（天）频率（%）25～30 30～35 35～40 40～45 45～5046159610.015.037.522.515.0合计40 100.0 直方图（略）。
2.4 （1）排序略。
（2）频数分布表如下：100只灯泡使用寿命非频数分布按使用寿命分组（小时）灯泡个数（只）频率（%）650~660 2 2660~670 5 5670~680 6 6680~690 14 14690~700 26 26700~710 18 18710~720 13 13720~730 10 10730~740 3 3740~750 3 3合计100 100 直方图（略）。
2.5 （1）属于数值型数据。
（2）分组结果如下：分组天数（天）-25~-20 6-20~-15 8-15~-10 10-10~-5 13-5~0 120~5 45~10 7合计60（3）直方图（略）。
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。
统计学 数据的整理及图表展示
2．不满意；
3．一般；
4．满意；
5．非常满意。
BG
24
甲城市家庭对住房状况评价的频数分布
甲城市
回答类别
户数 百分比 (户) (%)
向上累积 户数 百分比 (户) (%)
向下累积 户数 百分比 (户) (%)
非常不满意 24
8
24 8.0 300 100.0
不满意
108 36 132 44.0 276 92
（1）统计学成绩等于80分的学生 （2）数学成绩最高的前三名学生，英语成绩
最低的三名学生 （3）统计学成绩在80-90之间的学生 （4）四门课程成绩都大于70分的学生
BG
3
数据排序
1. 分类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习
惯上用升序
▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排
列，也可按笔画排序，其中也有笔画多少 的升序降序之分
4.比 率：不同类别数值之间的比值
BG
9
【例3.3】一家市场调查公司为研究不同品牌 饮料的市场占有率，对随机抽取的一家超市 进行调查。调查员随机观察了50名顾客购 买饮料类型及购买者性别，并进行了记录， 如果一个顾客购买某一品牌的饮料，就将这 一饮料的品牌名字记录一次。数据见Excel 表。要求：对饮料类型和顾客性别的分布状 况进行描述分析，求不同品牌饮料的频数分 布、比例和百分比。
BG
7
3.2 品质数据的整理与展示
3.2.1 分类数据的整理与图示
1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数分布表 4. 用图形展示
BG
8
分类数据中需要计算的指标
1.频 数：落在各类别中的数据个数 频数分布：把各个类别及落在其中的相应频 数全部列出，并用表格形式表现出来。
统计学课程实习实验报告
一、实验目的本次实习实验旨在通过实际操作，使学生掌握统计学的基本理论和方法，提高运用统计学知识解决实际问题的能力。
通过本次实验，学生应能够熟练运用统计软件（如SPSS、Excel等）进行数据处理和分析，并能对实验结果进行解释和总结。
二、实验内容1. 实验背景本次实验以某城市居民消费水平为研究对象，通过收集相关数据，运用统计学方法进行分析。
2. 实验数据（1）居民收入水平：月收入（元）（2）居民消费水平：月消费（元）3. 实验步骤（1）数据录入：将实验数据录入统计软件（如SPSS、Excel等）。
（2）数据整理：对录入的数据进行清洗、筛选和整理，确保数据的准确性和完整性。
（3）描述性统计：计算居民收入水平和消费水平的均值、标准差、最大值、最小值等指标。
（4）频数分布：绘制居民收入水平和消费水平的频数分布图，分析数据的分布特征。
（5）相关分析：计算居民收入水平和消费水平的相关系数，分析两者之间的关系。
（6）回归分析：建立居民收入水平和消费水平的线性回归模型，分析收入水平对消费水平的影响。
三、实验结果与分析1. 描述性统计结果（1）居民收入水平：均值为6000元，标准差为2000元，最大值为12000元，最小值为2000元。
（2）居民消费水平：均值为4000元，标准差为1500元，最大值为8000元，最小值为1000元。
2. 频数分布结果（1）居民收入水平：大部分居民月收入在3000-8000元之间，呈正态分布。
（2）居民消费水平：大部分居民月消费在2000-6000元之间，呈正态分布。
3. 相关分析结果居民收入水平和消费水平的相关系数为0.7，说明两者之间存在较强的正相关关系。
4. 回归分析结果建立居民收入水平和消费水平的线性回归模型，模型如下：消费水平= 3000 + 0.6 × 收入水平模型的决定系数为0.49，说明收入水平对消费水平的解释程度为49%。
四、实验总结通过本次实习实验，我们掌握了以下统计学知识和技能：1. 统计软件的使用：熟练运用SPSS、Excel等统计软件进行数据处理和分析。
生物统计学实验1
性别
样本数
PH
红细胞记数（万个/立方毫米）
血红蛋白浓度（g/100ml）
平均数
标准差
平均数
标准差
平均数
标准差
1
3
7.32
0.03
192.00
49.43
9.37
0.35
2
12
7.42
0.05
170.67
46.08
8.19
1.99
列1
平均
221.5
标准误差
2.578446
中位数
219
众数
214
标准差
25.78446
方差
664.8384
峰度
-0.76424
偏度
0.211435
区域（极差）
109
最小值
175
最大值
284
求和
22150
观测数
Hale Waihona Puke 100最大(1)284
最小(1)
175
置信度(95.0%)
5.116196
第三题：
答：“15只雏鸡的血液检测结果”如下表所示：
生物统计学实验报告1
第一题：
答：100尾小黄鱼的体长数据的频数分布表与直方图为：
接收
频率
170
0
180
4
190
9
200
11
210
13
220
16
230
10
240
10
250
12
260
9
270
3
280
2
290
1
其他
统计学大作业调查实验报告
统计学⼤作业调查实验报告⼤学⽣第⼀份⼯作预期调查与分析学号：：班级：⽼师：第⼀部分调查⽅案设计⼀、调查⽅案1.调查⽬的：随着每年⼤学毕业⽣的⼈数逐年增加以及考研⼈数的递增，⼤学⽣就业形势不容乐观，再加上现在经济的萎靡，就业就更加困难了，⾯对如此现实，正确的择业和就业观念越来越重要。
此次调查问卷主要针对⼤学⽣的未来规划、毕业选择、对⼯作和公司的主观意愿、⼯资预期等⼏个⽅⾯进⾏调查，通过这些问题可以了解当代⼤学⽣的就业观念和未来期望，然后和当下的就业态势和职业⼈⼠的实际情况做对⽐，分析出当代⼤学⽣就业观的特点，帮助⼤学⽣更深⼊了解⾃⼰，更全⾯认识⾃⼰，引导⼤学⽣更加理性和客观地规划⾃⼰的未来。
2.调查对象：XX⼤学本科⽣3.调查单位：抽取的样本学⽣4.调查程序：（1）设计调查问卷，明确调查⽅向和容；（2）分发调查问卷。
随机抽取⼤⼀、⼤⼆、⼤三、⼤四在校本科⽣40⼈左右作为调查单位；（3）根据回收有效问卷进⾏分析，具体容如下：●根据样本的⼯作看重⽅⾯，⼯作地区、分布状况的均值、⽅差等分布的数字特征，推断⼈⼤学⽣总体分布的相应参数；●根据性别进⾏男⼥两个总体预期⽉薪均值之差的⽐较以及⽅差⽐的区间估计●根据低年级（⼤⼀、⼤⼆）、⾼年级（⼤三、⼤四）进⾏四个总体⽉薪预期均值之差及⽅差⽐的区间估计●绘制统计图形使样本数据直观化并对统计量进⾏分析4.调查时间：2013年12⽉1⽇—2013年12⽉3⽇⼆、问卷设计在经过⽹上搜集资料以及询问学长学姐后，制定设计的问卷如下：关于⼤学⽣第⼀份⼯作及⼯资的预期问卷的调查××同学：您好，请配合我们完成以下调查问卷，请在符合您的实际情况的选项下画“√”Q1．您的性别： A.男 B.⼥Q2．您的年级：A.低年级（⼤⼀或⼤⼆） C⾼年级（⼤三或⼤四）B.3000~4000元C. 4000~6000元D. 6000元以上Q4．对于第⼀份⼯作，你希望是在什么类型的⼯作地区？A.⼀线⼤城市（、、）□B.⼆线城市（、、）□C.三线城市□D.城镇/乡村□E.西北地区□Q5．对第⼀份⼯作，你看重的是什么？(多选，最多选三项)A.公司知名度□B.⼯资待遇□C. 与专业是否对⼝□D. 城市□E.公司管理制度□F. 个⼈提升空间□G.⼯作环境□ H 符合⾃⼰兴趣□调查到此结束，再次感你的配合！三、问卷发放由于精⼒和时间的限制，本次调查发放的问卷数量不是很多。
沈阳建筑大学统计学实验报告超级完整版
学号：实验报告课程名称：统计学学年、学期：2014年秋季实验学时：16 实验项目数：四实验人姓名：专业班级：2.1为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取由100个家庭构成的一个样本。
质量服务的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.较差；E.差。
调查结果如下：（数据略）(1)制作一张频数分布表。
家电行业售后服务质量评价等级频数表评价等级频数频率A 14 14%B 21 21%C 32 32%D 18 18%E 15 15%总计100 1(2)制作一张条形图，反映评价等级的分布。
(3)绘制评价等级的帕累托图。
(4)制作一张饼图，反映评价等级的构成。
家电行业售后服务质量评价等级饼形图14%21%32%18%15%A B C D E2.2为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，所得数据如下：（数据略）(1)以组距为10进行分组，整理成频数分布表。
灯泡使用寿命频数分布表按销售额分组（万元）频数频率650-660 2 0.02660-670 5 0.05670-680 6 0.06680-690 14 0.14690-700 26 0.26700-710 18 0.18710-720 13 0.13720-730 10 0.10730-740 3 0.03740-750 3 0.03合计100 1.00答：从直方图可以直观地看出，灯泡使用寿命的分布基本上是对称的，右边的尾部稍长一些，灯泡使用寿命接近正态分布。
（3）制作茎叶图，并与直方图作比较。
使用寿命 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf1.00 Extremes (=<651)1.00 65 . 82.00 66 . 143.00 66 . 5683.00 67 . 1343.00 67 . 6797.00 68 . 11233347.00 68 . 555889913.00 69 . 001111222334413.00 69 . 55666778888998.00 70 . 0011223410.00 70 . 56667788896.00 71 . 0022337.00 71 . 56778894.00 72 . 01226.00 72 . 5678991.00 73 . 32.00 73 . 561.00 74 . 11.00 74 . 71.00 Extremes (>=749)Stem width: 10Each leaf: 1 case(s)答：比较直方图与茎叶图：直方图的数据分布很方便，但原始数据看不到了，茎叶图则不同，不仅可以看出数据的分布，还能保留原始数据的信息。
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
统计实验一：数据的整理与显示一、实验目的及要求(一）目的⑴掌握EXCEL用于数据预处理的基本菜单操作及命令；⑵掌握EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作及命令。
⑶能够根据实际中的数据特点选择最优的图形进行数据的展示.（二)内容及要求1为评价家电行业售后服务的质量,随机抽取了由100家庭构成的一个样本.服务质量的等级分别表示为：A.好；B。
较好；C.一般；D。
差；E。
较差。
调查结果见book3。
01。
要求: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)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
B EC C AD C B A ED A C B C DE C E EA DBC C A ED C BB ACDE A B D D CC B C ED B C C B CD A C B C DE C E BB EC C AD C B A EB ACDE A B D D CA DBC C A ED C BC B C ED B C C B C21978~2009年我国的国内生产总值数据如下（按当年价格计算,单位：亿元）见3。
11。
1)制第一、二、三产业国内生产总值的线图;2)根据2009年的国内生产总值及其构成数据制图分析其构成状况.1983 5985.6 5962.7 1978。
4 2646。
2 2375。
6 270。
6 1338。
1 583 1984 7243.8 7208。
1 2316.1 3105。
7 2789。
0 316.7 1786。
3 695 1985 9040.7 9016。
0 2564。
4 3866。
6 3448。
7 417.9 2585.0 858 1986 10274。
4 10275.2 2788。
7 4492.7 3967。
0 525。
7 2993.8 963 1987 12050。
6 12058。
6 3233。
0 5251。
6 4585。
8 665.8 3574。
0 1112 1988 15036。
基本统计分析一`频数分布表
与回归分析的比较
回归分析主要用于研究自变量和因变量之间的因果关系和预测模型，而频数分布表则更侧重于数据的 分类和计数。
回归分析通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系，并预测因变量的取值，而频数分布表则 通过频率和频数来反映数据在不同类别或区间内的分布情况。
在实际应用中，频数分布表被广 泛应用于各个领域，如社会学、 经济学、医学等，以帮助研究者 了解数据的特征和规律。
频数分布表的定义和重要性
频数分布表
通过将数据按照一定的分类标准进行 分组，并统计每个组内的数据个数， 形成频数分布表。
1. 了解数据分布特征
通过频数分布表，可以直观地了解数 据的分布情况，如集中趋势、离散程 度等。
易于理解
频数分布表的结构简单，易于理 解，方便非统计学背景的人也能 快速掌握。
便于比较
通过频数分布表，我们可以方便 地比较不同数据集的分布特征， 从而进行数据间的比较分析。
缺点
数据量大时处理困难
当数据量较大时，频数分布表的数据整理和制作过程会比较繁琐，容易出错。
无法揭示数据内在关系
频数分布表仅能展示数据的分布情况，无法揭示数据之间的内在关系和变化规律。
回归分析通常用于处理连续型数据和预测未来趋势，而频数分布表则适用于处理分类数据，对数据进行 分类和计数。
07
频数分布表的实际应用 案例
人口普查数据频数分布分析
人口普查数据通常涉及大量的人口样 本，通过频数分布表可以直观地展示 不同人口特征的分布情况，例如年龄 、性别、教育程度等。
分析人口普查数据频数分布有助于了 解人口结构、变化趋势和分布特点， 为政府制定人口政策、社会发展规划 提供科学依据。
spss教程-常用的数据描述统计：频数分布表等--统计学
第二节常用的数据描述统计本节拟讲述如何通过SPSS菜单或命令获得常用的统计量、频数分布表等。
1．数据这部分所用数据为第一章例1中学生成绩的数据，这里我们加入描述学生性别的变量“sex”和班级的变量“class"，前几个数据显示如下(图2－2)，将数据保存到名为“2—6-1.sav”的文件中。
图2－2：数据输入格式示例1．Frequencies语句（1）操作打开数据文件“2-6-1。
sav”,单击主菜单Analyze /Descriptive Statistics / F requencies…，出现频数分布表对话框如图2—3所示。
图2－3：Frequencies定义窗口把score变量从左边变量表列中选到右边，并请注意选中下方的Display frequency table复选框（要求显示频数分布表)。
如果您只要求得到一个频数分布表，那么就可以点OK按钮了。
如果您想同时获得一些统计量，及统计图表，还需要进一步设置。
①Statistics选项单击Statistics按钮，打开对话框,请按图2—4自行设置。
有关说明如下:（ⅰ）在定义百分位值（percentile value）的矩形框中，选择想要输出的各种分位数，SPSS提供的选项有：●Quartiles四分位数，即显示25%、50%、75％的百分位数。
●Cut points equal 把数据平均分为几份。
如本例中要求平均分为3份.●Percentile显示用户指定的百分位数，可重复多次操作。
本例中要求15％、50%、85%的百分位数. (ⅱ）在定义输出集中趋势（Central Tendency）的矩形框中，选择想要输出的集中统计量，常用的选项有：●Mean 算术平均数●Median 中数●Mode 众数●Sum 算术和（ⅲ）在定义输出离散统计量（Dispersion）的矩形框中，选择想要输出的离散统计量，常用的选项有：●Std. Deviation 标准差●Variance 方差●Range 全距●Minimum 最小值●Maximum 最大值●S.E。
实验五 频数分析与统计图
实验五频数分析与统计图
一、实验目的
（1）学会简单的频数分析操作；
（2）会输出简单的统计图形；
（3）会解释频数分析结果。
二、实验要求及步骤。
根据提供数据，分析三化螟蚁螟虫口频数分布。
Step1：读入数据文件：虫口.sav。
Step2：在主菜单栏单击Analyze——〉Descriptive Statistics——〉
1所示的对话框。
图1 频数分析对话框
Step3：设置分析变量。
Statistics——〉Cut points for 10 equal groups——〉Std.deviation ——〉Mean
图2 统计量设置
Step4：设置统计图形输出。
单击Charts ——〉Pie charts——〉Frequencies，打开如图3所示的对话框：
图3 “Charts”对话框
Step5：设置频数表格式。
单击Format——〉Ascending values——〉Compare variables打开如图4所示的对话框：
图4 “Format”对话框
Step6：提交执行及分析结果输出。
虫口数大致成正态分布
实验小结：本次实验，主要学会了简单的频数分析操作；通过spss输出简
单的统计图形例如饼图、条形图；利用得到的图形，进行频数分析。
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t
y
ty
t*t
a
b
Yc=a+bt
2000
-4
217
-868
16
260.7778
14.26667
203.7111
2001
-3
230
-690
9
260.7778
14.26667
217.9778
2002
-2
225
-450
4
260.7778
14.26667
232.2444
2003
-1
248
-248
1
260.7778
1.进入excel系统，输入计算机系统的全部数据，再输入“计算指标”，“计算公式”
2.利用各公式计算相应的指标数值
3.按照区间估计的方法进行区间估计
五、原始数据记录
（一）制作频数分布图表（以40名学生的考试）
89、88、76、99、74、60、82、60、89、86
93、99、94、82、77、79、97、78、95、92
（三）长期趋势预测（某地区2000到2008年粮食产量资料，预测2011年的粮食产量）
1. 进入excel系统，输入试验项目的有关数据（年份、数量、序号）
2.建立直线形式方程Yc=a+bt,利用最小平方法原理分别计算a,b的参数
3.将a、b参数带入直线形式方程Yc=a+bt，预测所需年份的产量
（四）抽样调查与区间估计（某厂随机抽取40名工人的日产量，以此估计所有工人平均日产量的单位）
学号
学生实验报告书
2010～2011学年第2学期
教学单位：经管系
实验课程：统计学
实验地点：实验楼509
指导教师：肖荣太
专业班级：
学生姓名：
2011年5月19日
实 验 报 告
实验课程名称：统计学原理
实验项目名称
（一）制作频数分布图表
（二）计算描述统计量
（三）长期趋势预测
（四）抽样调查与区间估计
实验日期
2
280
2007
3
309
2008
4
343
(四)抽样估计（某厂随机抽取40名工人的日产量，以此估计所有工人平均日产量的单位）
日产量数据
97
88
123
115
119
158
112
146
117
108
105
110
107
137
120
136
125
127
142
118
103
87
115
114
117
124
129
138
100
303.5778
2008
4
343
1372
16
260.7778
14.26667
317.8444
2011
7
260.7778
14.26667
360.6444
合计
2347
856
60
2707.644
（四）抽样估计（某厂随机抽取40名工人的日产量，以此估计所有工人平均日产量的单位）
指标名称
计算公式
计算数据
样本指标个数
列1
平均
2214.033
标准误差
33.60355
中位数
2217
众数
2193
标准差
184.0542
方差
33875.96
峰度
-1.20563
偏度
-0.08495
区域
604
最小值
1900
最大值
2504
求和
66421
观测数
30
最大(1)
2504
最小(1)
1900
置信度(95.0%)
68.72698
（三）：长期趋势预测（某地区2000年到2008年粮食产量资料，预测2011年粮食产量资料。）
（二）计算描述统计量（以某煤矿6月原煤日产量为例）
计算平均指标和标志变动度的原理和excel系统
（三）用最小平方法进行长期趋势预测的原理及excel系统
（四）抽样调查与区间估计：抽样推断的原理和excel系统
三、实验主要仪器设备及耗材
（一）制作频数分布图表：计算机和计算机互联网
（二）计算描述统计量（以某煤矿6月原煤日产量为例）：计算机、互联网系统
14.26667
246.5111
2004
0
242
0
0
260.7778
14.26667
260.7778
2005
1
253
253
1
260.7778
14.26667
275.0444
2006
2
280
560
4
260.7778
14.26667
289.3111
2007
3
309
927
9
260.7778
14.26667
COUNT(A2:A41)
4
样本平均值
AVERAGE(A2:A41)
99.25
样本标准差
STDEV(A2:A41)
5.909032634
抽样平均误差
D4/SQRT(D2)
2.954516317
置信水平
0.95
0.95
自由度
D2-1
39
t值
TINV(1-D6,D7)
2.022690901
误差范围
D8*D5
2361、2345、2382、2282、2390、2450、2424、2468、2500、2504
（三）长期趋势预测（某地区2000到2008年粮食产量资料，预测2011年的粮食产量）
年份
t
y
2000
-4
217
2001
-3
230
2002
-2
225
2003
-1
248
2004
0
242
2005
1
253
2006
2011-5-19
2011-5-19
2011-5-20
2011-5-20
实验者
专业班级
组别
预习成绩
实验报告
成绩
总成绩
一、实验目的、意义
（一）制作频数分布图表
1.进一步熟悉次数分布的原理概念。
2.掌握计算机制作次数分布图表的方法。
（二）计算描述统计量（某煤矿六月份的原煤日产量为例）
1.熟悉计算平均数、标准差、方差等统计量的方法
5.976073272
置信下限
D3-D9
93.27392673
置信上限
D3+D9
105.2260733
教师签字：
103
92
95
113
126
107
108
105
119
127
104
六、数据处理及结果分析（可加页）
（一）制作频数分布图表（40名学生的考试成绩的分布表）
接收
频率
累积 %
60
4
10.00%
70
6
25.90
12
80.00%
100
8
100.00%
其他
0
100.00%
（二）计算描述统计量（以某煤矿6月原煤日产量为例）
（二）计算描述统计量（以某煤矿6月原煤日产量为例）
1.进入excel系统，输入试验项目的所有数据（以某煤矿6月原煤日产量为例）
2.选择工具，拉下菜单，选择数据分析。
3、在对话框中选择描述统计，选确定
4、在对话框中，输入区中键入试验项目输入的范围（$A$2:$A$31）在输出区建任意行任意列，选择确定
2.掌握计算机计算平均数的标准差、方差等统计量的方法
（三）长期趋势预测
1.进一步熟悉，用最小平方法进行长期趋势预测
2.掌握计算机进行长期趋势预测的方法
（四）抽样调查与区间估计
1.进一步熟悉区间估计的方法
2.掌握计算机区间估计的方法
二、实验基本原理
（一）制作频数分布图表：利用次数分布的原理和excel系统。
（三）长期趋势预测：计算机，互联网系统
（四）抽样调查与区间估计：计算机，互联网系统
四、实验主要操作步骤
（一）制作频数分布图表
1.进入excel系统，输入试验项目的所有数据（以40名学生的考试）。
2.选择工具，拉下菜单，选择数据分析。
3. 在对话框中选择“直方图”，选择“确定”。
4.在对话框输入区域中键入试验项目数据的范围（A2——A41），在接受区键入分组范围（B2——B6），在输出区域键入任意列，在选择累计百分比和输出图表。
87、84、79、65、98、67、59、71、84、85
56、81、77、73、65、66、83、63、79、70
（二）计算描述统计量（以某煤矿6月原煤日产量为例）
2010、2025、2042、1910、1960、2101、2050、2130、2152、2103
2080、2193、2204、2230、1965、1900、2280、2300、2342、2338