统计分析实验报告
多元统计分析 实验报告
多元统计分析实验报告1. 引言多元统计分析是一种用于研究多个变量之间关系的统计方法。
在实验中，我们使用了多元统计分析方法来探索一组数据中的变量之间的关系。
本报告将介绍我们的实验设计、数据收集和分析方法以及结果和讨论。
2. 实验设计为了进行多元统计分析，我们设计了一个实验，收集了一组相关变量的数据。
我们选择了X、Y和Z这三个变量作为我们的研究对象。
为了获得准确的结果，我们采用了以下实验设计：1.确定研究目的：我们的目标是探索X、Y和Z之间的关系，并确定它们之间是否存在任何相关性。
2.数据收集：我们通过调查问卷的方式收集了一组数据。
我们请参与者回答与X、Y和Z相关的问题，以获得关于这些变量的定量数据。
3.数据整理：在收集完数据后，我们将数据进行整理，将其转化为适合多元统计分析的格式。
我们使用Excel等工具进行数据整理和清洗。
4.数据验证：为了确保数据的准确性，我们对数据进行验证。
我们检查数据的有效性，比较数据之间的一致性，并排除任何异常值。
3. 数据分析在数据收集和整理完毕后，我们使用了一些常见的多元统计分析方法来分析我们的数据。
以下是我们使用的方法和步骤：1.描述统计分析：我们首先对数据进行了描述性统计分析。
我们计算了X、Y和Z的均值、标准差、最大值和最小值等。
这些统计量帮助我们了解数据的基本特征。
2.相关性分析：接下来，我们进行了相关性分析，以确定X、Y和Z之间是否存在相关关系。
我们计算了变量之间的相关系数，并绘制了相关系数矩阵。
这帮助我们确定变量之间的线性关系。
3.回归分析：为了更进一步地研究X、Y和Z之间的关系，我们进行了回归分析。
我们建立了一个多元回归模型，通过回归方程来预测因变量。
同时，我们还计算了回归系数和R方值，以评估模型的拟合度和预测能力。
4. 结果和讨论根据我们的实验设计和数据分析，我们得出了以下结果和讨论：1.描述统计分析结果显示，X的平均值为x，标准差为s；Y的平均值为y，标准差为s；Z的平均值为z，标准差为s。
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。
统计案例分析实验报告
一、实验背景随着大数据时代的到来，统计学在各个领域中的应用越来越广泛。
为了提高学生对统计学原理和方法的理解，本实验选取了一个具体的案例，通过实际操作，让学生掌握统计学的基本原理和方法，并学会运用统计软件进行数据处理和分析。
二、实验目的1. 理解统计学的基本原理和方法；2. 掌握统计软件（如SPSS、R等）的基本操作；3. 学会运用统计学方法对实际问题进行建模和分析；4. 培养学生严谨的实验态度和科学的研究方法。
三、实验案例本次实验选取的案例为：某企业员工满意度调查。
四、实验内容1. 数据收集通过问卷调查的方式，收集某企业员工的满意度数据，包括员工基本信息、工作满意度、薪酬满意度、福利满意度等。
2. 数据整理将收集到的数据进行整理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
3. 描述性统计分析对整理后的数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、频率分布等。
4. 相关性分析运用相关系数、回归分析等方法，分析员工满意度与各个影响因素之间的关系。
5. 因子分析运用因子分析方法，提取影响员工满意度的关键因素。
6. 交叉分析运用交叉分析，研究不同群体在满意度方面的差异。
五、实验结果与分析1. 描述性统计分析根据调查数据，员工工作满意度均值为 3.5（1-5分制），薪酬满意度均值为 3.2，福利满意度均值为3.0。
2. 相关性分析通过相关性分析，发现员工满意度与工作满意度、薪酬满意度、福利满意度之间存在显著的正相关关系。
3. 因子分析通过因子分析，提取出三个关键因素：工作环境、薪酬福利、企业文化。
4. 交叉分析通过交叉分析，发现不同性别、年龄、岗位的员工在满意度方面存在显著差异。
六、实验结论1. 员工满意度与工作满意度、薪酬满意度、福利满意度之间存在显著的正相关关系；2. 工作环境、薪酬福利、企业文化是影响员工满意度的关键因素；3. 不同性别、年龄、岗位的员工在满意度方面存在显著差异。
七、实验反思1. 在实验过程中，要注意数据收集的全面性和准确性，以保证实验结果的可靠性；2. 在数据分析过程中，要熟练运用统计软件，提高数据分析效率；3. 在实验报告中，要清晰阐述实验目的、方法、结果和结论，使读者易于理解。
统计分析实验报告
统计分析综合实验报告学院：专业：姓名：学号：统计分析综合实验考题一．样本数据特征分析：要求收集国家统计局2011年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据，进行二者的比较，然后写出有说明解释的数据统计分析报告，具体要求如下：1．报告必须包含所收集的公开数据表，至少包括总人口，流动人口，城乡、性别、年龄、民族构成，教育程度，家庭户人口八大指标；2．报告中必须有针对某些指标的条形图，饼图，直方图，茎叶图以及累计频率条形图；（注：不同图形针对不同的指标）3．采用适当方式检验二次调查得到的人口年龄比例以及教育程度这两个指标是否有显著不同，写明检验过程及结论。
4．报告文字通顺，通过数据说明问题，重点突出。
二．线性回归模型分析：自选某个实际问题通过建立线性回归模型进行研究，要求：1.自行搜集问题所需的相关数据并且建立线性回归模型；2.通过SPSS软件进行回归系数的计算和模型检验；3.如果回归模型通过检验，对回归系数以及模型的意义进行解释并且作出散点图一、样本数据特征分析2010年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据分析报告2011年第六次全国人口普查数据显示，总人口数为1370536875，比2000年的第五次人口普查的1265825048人次，总人口数增加73899804人，增长5.84%，平均年增长率为0.57%。
做茎叶图分析：描述年份统计量标准误人口数量2000年均值40084265.35 4698126.750 均值的 95% 置信区间下限30489410.50上限49679120.215% 修整均值39305445.50中值35365072.00方差684244243725744.400标准差26158062.691极小值2616329极大值91236854范围88620525四分位距41049359偏度.503 .421 峰度-.652 .8212011年均值42992737.65 4963014.104 均值的 95% 置信区间下限32856910.64上限53128564.655% 修整均值41924325.67中值37327378.00方差763576778787588.500标准差27632893.059极小值3002166极大值104303132范围101300966四分位距36481362偏度.625 .421 峰度-.332 .821茎叶图箱形图：（二）流动人口2011年人口普查数据中，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口为261386075人，同2000年第五次全国人口普查相比，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口增加116995327人，增长81.03%。
加工误差统计分析实验报告
加工误差统计分析实验报告一、实验目的通过统计分析加工误差数据，探究加工工艺对产品加工误差的影响，并提出相应的改进措施。
二、实验原理加工误差是指产品实际尺寸与设计尺寸之间的差异，主要受到原材料、加工设备、操作工艺等因素的影响。
统计分析可以通过数学模型和数据处理方法，定量地描述和评估加工误差的分布情况，为加工工艺改进提供依据。
三、实验步骤1.随机选择一批相同产品进行加工，保持其他加工条件不变。
2.测量每个产品的实际尺寸，记录数据并整理成表格。
3.统计每组数据的平均值、方差以及标准差。
4.构建加工误差的概率分布函数，通过正态性检验和偏度、峰度检验判断数据是否符合正态分布。
5.进行加工误差数据的t检验，分析不同因素对加工误差的影响程度。
四、实验数据产品编号，实际尺寸 (mm)--------，--------------1，10.012，10.02...，...100，10.08五、数据处理及分析1.计算平均值、方差和标准差：平均值μ=(10.01+10.02+...+10.08)/100=10.05方差s^2=((10.01-10.05)^2+(10.02-10.05)^2+...+(10.08-10.05)^2)/99标准差s=√s^22.正态性检验：根据实验数据计算样本均值和样本标准差，绘制加工误差的概率密度分布曲线。
通过观察曲线形状以及进行偏度、峰度检验，判断数据是否符合正态分布。
3.t检验：根据产品加工误差数据，进行t检验来分析不同因素对加工误差的影响程度。
比如，可以比较不同机器加工出的产品误差是否有显著性差异。
六、实验结果分析1.样本加工误差符合正态分布，数据较为集中，无明显偏离。
2.通过t检验发现：不同机器加工出的产品误差差异不显著，说明机器之间的加工稳定性较好。
3.根据样本数据及数据处理结果，可以得到加工误差的基本分布情况，对加工工艺的控制和改进提供依据。
例如，可以调整机器参数、改进操作工艺等。
spss统计分析报告
Spss统计分析实验报告一．实验目的：通过统计分析检验贫血患儿在接受新药物与常规药物之后血红蛋白增加量的情况，得出两者疗效是否存在差异，并且可以判断那种药物疗效好。
二．实验步骤例题：某医院用某种新药与常规药物治疗婴幼儿贫血，将20名贫血患儿随机等分为2 组，分别接受两种药物治疗，测得血红蛋白增加量（g/L）如下，问新药与常规药物的疗效有别差别？新药24 36 25 14 26 34 23 20 15 19 组常规14 18 20 15 22 24 21 25 27 23 药物组解题：1）根据题意，我们采用独立样本T检验的方法进行统计分析。
提出：无效假设H0：新药物与常规药物的疗效没有差别。
备择假设HA：新药物与常规药物的疗效有差别。
2）在spss中的“变量视图”中定义变量“药组”，“血红蛋白增加量”，之后在数据视图中输入数据，其中新药组定义为组1，常规药物组定义为组 2. 保存数据。
3）在spss软件上操作分析过程如下：分析——比较变量——独立样本T检验——将“血红蛋白增加量变量”导入“检验变量”，——将“药组变量”导入“分组变量”——定义组1为新药组，组2为常规药物组——单击选项将置信度区间设为95%，输出分析数据如下：表1：组统计量药组N 均值标准差均值的标准误血红蛋白增加量新药组10 23.6000 7.22957 2.28619常规药组10 20.9000 4.22821 1.33708表2：独立样本检验方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验F Sig. t df Sig.(双侧) 均值差值标准误血红蛋白增加量假设方差相等 1.697 .209 1.019 18 .321 2.70000 2假设方差不相等 1.019 14.512 .325 2.70000 24)输出结果分析由上述输出表格分析知：接受新药物组和常规药物组的均值分别为23.6000，20.900，接受新药物增加的血红蛋白量的均值大于接受常规药物的，所以说新药物的疗效可能比常规药物好。
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。
统计学实验报告心得(精选5篇)
统计学实验报告心得(精选5篇)统计学实验报告心得篇1统计学实验报告心得一、背景和目的本次实验旨在通过实际操作，深入理解统计学的原理和应用，提高数据处理和分析的能力。
在实验过程中，我们通过收集数据、整理数据、分析数据，最终得出结论，并对结果进行解释和讨论。
二、实验内容和方法1.实验内容本次实验主要包括数据收集、整理、描述性统计和推论统计等部分。
数据收集部分采用随机抽样的方式，选择了不同年龄、性别、学历、职业等群体。
整理部分采用了Excel等工具进行数据的清洗、排序和分组。
描述性统计部分使用了集中趋势、离散程度、分布形态等方法进行描述。
推论统计部分进行了t检验和方差分析等推断统计。
2.实验方法在实验过程中，我们采用了随机抽样的方法收集数据，并运用Excel进行数据整理和统计分析。
同时，我们还使用了SPSS软件进行t检验和方差分析等推论统计。
三、实验结果与分析1.实验结果实验数据表明，不同年龄、性别、学历、职业群体的统计特征存在显著差异。
集中趋势方面，中位数和众数可以反映数据的中心位置。
离散程度方面，方差和标准差可以反映数据的离散程度。
分布形态方面，正态分布可以描述多数数据的分布情况。
推论统计方面，t检验和方差分析可以推断不同群体之间是否存在显著差异。
2.结果分析根据实验结果，我们发现不同群体在年龄、性别、学历、职业等特征方面存在显著差异。
这可能与不同群体的生活环境、社会地位、职业特点等因素有关。
同时，集中趋势、离散程度和分布形态等方面的分析也帮助我们更全面地了解数据的特征。
四、实验结论与总结1.实验结论通过本次实验，我们深刻认识到统计学在数据处理和分析中的重要作用。
掌握了统计学的基本原理和方法，提高了数据处理和分析的能力。
同时，实验结果也表明，统计学方法在研究群体特征、推断差异等方面具有重要意义。
2.总结本次实验总结了以下几个方面的内容：（1）统计学实验有助于深入理解统计学的原理和应用。
（2）实验中，我们掌握了数据收集、整理、描述性统计和推论统计等方法。
加工误差的统计分析实验报告
加工误差的统计分析实验报告
《加工误差的统计分析实验报告》
在工业生产中，加工误差是一个常见的问题，它会直接影响产品的质量和性能。
为了解决这一问题，我们进行了一项加工误差的统计分析实验，以期找到有效
的控制和改善方法。
实验过程中，我们选择了一批相同规格的零件进行加工，并对加工过程中的误
差进行了详细记录和分析。
首先，我们对零件的尺寸进行了测量，并得到了一
系列的数据。
然后，我们使用统计学方法对这些数据进行了处理和分析，得出
了一些有价值的结论。
通过实验，我们发现加工误差的分布呈现出一定的规律性，大部分误差集中在
一个较小的范围内，但也存在一些异常值。
此外，我们还发现了一些可能导致
加工误差的原因，比如加工设备的精度、操作人员的技术水平等。
基于实验结果，我们提出了一些改善措施。
首先，我们建议对加工设备进行定
期检修和维护，以保证其加工精度。
其次，我们还提出了加强操作人员培训和
技术指导的建议，以提高其加工技术水平。
最后，我们还计划对加工工艺进行
优化，以减小加工误差的发生概率。
总的来说，通过这次实验，我们对加工误差有了更深入的了解，并提出了一些
有效的改善措施。
我们相信，通过这些措施的实施，我们能够有效地控制和减
小加工误差，提高产品的质量和性能。
希望我们的实验报告能够对其他相关领
域的研究和实践提供一定的借鉴和参考。
实验报告统计实训(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，加深对统计学基本概念和方法的理解，提高运用统计方法分析数据的能力。
通过本次实训，学生应掌握以下内容：1. 熟悉统计软件的基本操作；2. 掌握描述性统计、推断性统计的基本方法；3. 能够运用统计方法对实际问题进行分析；4. 提高数据收集、整理和分析的能力。
二、实验内容1. 数据收集：通过查阅相关资料，收集一组实际数据，例如某地区居民消费水平、学生成绩等。
2. 数据整理：对收集到的数据进行整理，包括数据的清洗、缺失值的处理等。
3. 描述性统计：运用统计软件对数据进行描述性统计，包括计算均值、标准差、方差、中位数、众数等。
4. 推断性统计：运用统计软件对数据进行推断性统计，包括t检验、方差分析、回归分析等。
5. 结果分析：根据统计结果，对实际问题进行分析，并提出相应的建议。
三、实验步骤1. 数据收集：从网络、书籍或实地调查等方式收集一组实际数据。
2. 数据整理：将收集到的数据录入统计软件，并进行数据清洗和缺失值处理。
3. 描述性统计：（1）打开统计软件，选择数据文件；（2）运用统计软件的描述性统计功能，计算均值、标准差、方差、中位数、众数等；（3）观察统计结果，分析数据的分布情况。
4. 推断性统计：（1）根据实际问题，选择合适的统计方法；（2）运用统计软件进行推断性统计；（3）观察统计结果，分析数据之间的关系。
5. 结果分析：（1）根据统计结果，对实际问题进行分析；（2）结合实际情况，提出相应的建议。
四、实验结果与分析1. 描述性统计结果：根据实验数据，计算得到以下统计量：均值：X̄ = 100标准差：s = 15方差：σ² = 225中位数：Me = 95众数：Mo = 105分析：从描述性统计结果可以看出，该组数据的平均值为100，标准差为15，方差为225，中位数为95，众数为105。
这表明数据分布较为集中，且波动较大。
2. 推断性统计结果：（1）t检验：假设检验H₀：μ = 100，H₁：μ ≠ 100。
实验三、描述性统计分析实验报告
实验三、描述性统计分析实验报告上海对外贸易学院实验报告⼀、实验⽬的和要求1.熟练掌握描述性统计分析的基本原理2.熟练掌握频数分析原理、SPSS操作及案例分析3.熟练掌握基本描述统计量原理、SPSS操作及案例分析4.熟练掌握探索性分析原理、SPSS操作及案例分析5.熟练掌握原理交叉列联表原理、SPSS操作及案例分析6.熟练掌握多选项分析的SPSS操作及案例分析⼆、实验内容及结果分析1.频数分析（数据⽂件：3－studentscore.sav）(1)完成各门成绩的统计结果（抓图后复制到下⾯）图1分析解释：(2)完成语⽂成绩区间频度分布表（抓图后复制到下⾯）图2分析解释：(3)计算全部学⽣各门成绩的平均值、标准差、极差和四分位数（抓图后复制到下⾯）图3分析解释：2.基本描述统计量（数据⽂件：3－studentscore.sav）计算全部学⽣各部门成绩的平均值、标准差、最⼤值和最⼩值（抓图后复制到下⾯）图4分析解释：3.探索性分析（数据⽂件：3－studentscore.sav）(1)完成语⽂成绩茎叶图和箱图（抓图后复制到下⾯）图5分析解释：图6分析解释：(2)语⽂成绩正态分布检验的Q－Q概率图（抓图后复制到下⾯）（数据⽂件：4－Explore.sav）图7分析解释：(3)完成考察学⽣“英语”、“数学”、“语⽂”三门课程成绩的分布、极端值以及正态分布性和⽅差的齐性。
（抓图后复制到下⾯）图8分析解释：4.交叉列联表分析（数据⽂件：4－crosstabulation.sav）(1)⼆维交叉列联表（P64，抓图后复制到下⾯）图9分析解释：(2)X2检验结果（P671，抓图后复制到下⾯）图10分析解释：三、思考题（P79－P80）完成思考题3、4，并将关健图抓下来粘贴到相应题下⾯，并进⾏简单的解释。
四、学完“描述性统计分析”章节后的收获。
多元统计分析 实验报告
多元统计分析实验报告多元统计分析实验报告一、引言多元统计分析是一种研究多个变量之间关系的统计方法，可以帮助我们更全面地了解数据集中的信息。
本实验旨在通过多元统计分析方法，探索不同变量之间的关系，并分析其对研究结果的影响。
二、数据收集与处理在本实验中，我们收集了一份关于学生学业成绩的数据集。
数据集包括学生的性别、年龄、家庭背景、学习时间、考试成绩等多个变量。
为了方便分析，我们对数据进行了清洗和预处理，包括删除缺失值、标准化处理等。
三、描述性统计分析在进行多元统计分析之前，我们首先对数据进行了描述性统计分析。
通过计算各变量的均值、标准差、最小值、最大值等统计量，我们对数据的整体情况有了初步的了解。
例如，我们发现男生和女生的平均成绩存在差异，家庭背景与学习时间之间存在一定的相关性等。
四、相关性分析为了探索不同变量之间的关系，我们进行了相关性分析。
通过计算各个变量之间的相关系数，我们可以了解它们之间的线性关系强弱。
通过绘制相关系数矩阵的热力图，我们可以直观地观察到各个变量之间的相关性。
例如，我们发现学习时间与考试成绩之间存在较强的正相关关系，而年龄与考试成绩之间的相关性较弱。
五、主成分分析主成分分析是一种常用的降维方法，可以将多个相关变量转化为少数几个无关的主成分。
在本实验中，我们应用主成分分析方法对数据进行了降维处理。
通过计算各个主成分的解释方差比例，我们可以确定保留的主成分个数。
通过绘制主成分得分图，我们可以观察到不同变量在主成分上的贡献程度。
例如，我们发现第一主成分主要与学习时间和考试成绩相关，而第二主成分主要与家庭背景和性别相关。
六、聚类分析聚类分析是一种将样本按照相似性进行分类的方法，可以帮助我们发现数据集中的潜在模式和群体。
在本实验中，我们应用聚类分析方法对学生进行了分类。
通过选择适当的聚类算法和距离度量，我们可以将学生分为不同的群体。
通过绘制聚类结果的散点图，我们可以观察到不同群体之间的差异。
统计分析实验报告
统计分析实验报告统计分析实验报告引言统计分析是一种重要的研究方法，通过收集和分析数据，揭示数据背后的规律和趋势。
本实验旨在通过统计分析，探索某一现象或问题的本质，并得出科学的结论。
在本报告中，将详细介绍实验的目的、方法、结果和讨论。
一、实验目的本实验的目的是研究某一特定现象的统计特征，并进一步探究其背后的原因。
通过实验数据的收集和分析，我们希望能够揭示这一现象的规律性和普遍性，为相关领域的研究提供参考依据。
二、实验方法为了实现实验目的，我们采取了以下方法：1. 数据收集：通过问卷调查、实地观察或其他适当的方式，收集与研究对象相关的数据。
确保数据的准确性和完整性是数据收集的关键。
2. 数据处理：通过数据清洗、整理和归类等手段，将收集到的原始数据转化为可用于分析的形式。
在数据处理过程中，还需要注意对异常值和缺失值的处理，以保证分析结果的准确性。
3. 统计分析：根据实验目的和数据特点，选择合适的统计方法进行分析。
常用的统计方法包括描述统计、推断统计和相关分析等。
通过对数据的统计分析，可以揭示数据之间的关系和趋势。
三、实验结果在本实验中，我们收集了100个样本数据，并对其进行了统计分析。
以下是我们得到的一些主要结果：1. 描述统计：通过计算样本数据的均值、中位数、标准差等指标，我们得到了对数据整体特征的描述。
例如，样本数据的均值为X，标准差为S，这表明样本数据的平均水平为X，变异程度为S。
2. 相关分析：通过计算样本数据之间的相关系数，我们研究了不同变量之间的关系。
例如，变量A与变量B之间存在显著正相关，表明A的增加会伴随着B 的增加。
3. 推断统计：通过对样本数据进行假设检验，我们得出了一些关于总体的推断性结论。
例如，我们得出结论：在95%的置信水平下，样本数据支持假设H1，拒绝了假设H0。
四、讨论基于实验结果，我们对研究对象的相关问题进行了讨论。
以下是我们的一些主要观点和结论：1. 对现象的解释：通过统计分析，我们对研究对象的某一现象进行了解释。
统计学实验报告(汇总10篇)
统计学实验报告第1篇为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excel软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。
经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。
统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。
因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。
几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。
实验的时间是有限的，对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。
不仅是学习上，能掌握具体的应用方法，我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。
我们每天都在学习理论，久而久之就会变成书呆子，问什么都知道，但是要求做一次就傻了眼。
这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题，但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己，得到的好处会大于他自身的价值很多倍。
例如在实验过程中如果我们要做出好的结果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。
这就在我们的实践工作中，不知觉中知道一丝不苟的真正内涵。
以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习，肯定会很少被挫折和浮躁打败，因为统计的实验已经告知我们只有专心致志方能做出好的结果，方能正确的做好一件事。
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。
统计分析实验报告
统计分析实验报告统计分析实验报告一、引言统计分析是一种重要的数据处理和解释工具，可以帮助研究人员从收集到的数据中提取有用的信息和结论。
本实验旨在通过对某个实际问题的统计分析，探讨统计分析在科学研究中的应用。
二、实验设计与数据收集本实验选择了某家电公司的销售数据作为研究对象，通过对该公司过去一年的销售数据进行统计分析，探究其销售情况和市场趋势。
数据包括销售额、销售量、销售渠道、产品类型等信息。
我们首先对数据进行了清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
三、描述性统计分析在进行进一步的统计分析之前，我们首先对数据进行了描述性统计分析。
通过计算销售额和销售量的平均值、中位数、标准差等指标，我们可以对销售情况的整体情况有一个直观的了解。
同时，我们还绘制了销售额和销售量的频率分布直方图，以便更好地观察销售数据的分布情况。
四、相关性分析为了探究销售额和其他因素之间的关系，我们进行了相关性分析。
我们选择了销售额与销售渠道、产品类型之间的关系进行分析。
通过计算皮尔逊相关系数，我们可以判断销售额与销售渠道、产品类型之间的线性相关性强弱。
结果显示，销售额与销售渠道之间存在较强的正相关关系，而与产品类型之间的相关性较弱。
五、回归分析为了进一步探究销售额与其他因素之间的关系，我们进行了回归分析。
我们选择了销售额作为因变量，销售量和产品类型作为自变量，建立了线性回归模型。
通过对模型的拟合程度进行评估，我们可以判断销售量和产品类型对销售额的影响程度。
结果显示，销售量对销售额的影响较大，而产品类型对销售额的影响较小。
六、时间序列分析为了研究销售额的时间变化趋势，我们进行了时间序列分析。
我们首先绘制了销售额的时间序列图，观察其整体趋势和季节性变化。
然后，我们对销售额的季节性进行了分解，通过计算季节指数，我们可以分析销售额在不同季节的变化情况。
结果显示，销售额在冬季和夏季较高，在春季和秋季较低。
七、结论通过对某家电公司销售数据的统计分析，我们得出了以下结论：1. 该公司的销售额和销售量整体较高，且存在一定的波动性。
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。
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。
多元统计分析实验报告
多元统计分析实验报告多元统计分析实验报告引言：多元统计分析是一种研究多个变量之间关系的方法，通过对多个变量进行综合分析，可以揭示出变量之间的相互作用和影响，帮助我们更好地理解数据背后的规律和现象。
本实验旨在通过对一组数据进行多元统计分析，探索变量之间的关系，并对实验结果进行解读。
实验设计：本实验选取了一组包含多个变量的数据集，其中包括性别、年龄、教育程度、收入水平、婚姻状况等变量。
通过对这些变量进行多元统计分析，我们希望了解这些变量之间是否存在相关性，并进一步探究各个变量对于整体数据集的影响。
数据收集与处理：首先，我们收集了一份包含上述变量的样本数据，共计1000个样本。
接下来，我们对数据进行了清洗和处理，包括去除异常值、缺失值的处理等。
经过处理后，我们得到了一份完整的数据集，可以进行后续的多元统计分析。
多元统计分析方法：在本实验中，我们使用了多元统计分析中的主成分分析和聚类分析两种方法。
主成分分析是一种通过将原始变量转化为一组新的综合变量，来降低数据维度并保留尽可能多的信息的方法。
聚类分析则是一种通过对样本进行分类，使得同一类别内的样本相似性较高，不同类别之间的差异性较大的方法。
实验结果与分析：经过主成分分析，我们得到了一组主成分，它们分别代表了原始变量的不同方面。
通过对主成分的解释，我们可以发现性别、年龄和教育程度等变量对于整体数据集的解释性较高，而收入水平和婚姻状况等变量的解释性较低。
这说明性别、年龄和教育程度等因素在整体数据中起着较为重要的作用。
接下来，我们进行了聚类分析，将样本分为若干个类别。
通过观察不同类别的样本特征，我们可以发现在同一类别内，样本的性别、年龄和教育程度等变量较为相似，而收入水平和婚姻状况等变量的差异较大。
这说明性别、年龄和教育程度等因素在样本分类中起到了重要的作用，而收入水平和婚姻状况等因素则对样本分类的影响较小。
结论与展望：通过本次实验的多元统计分析，我们可以得出以下结论：性别、年龄和教育程度等因素在整体数据集中起着较为重要的作用，并且对样本分类也具有一定的影响。
统计分析报告10篇_范文完美版
《统计分析报告》如何写好统计分析报告写好统计分析，使之在社会经济生活中切实有效地发挥出其应有的作用，是统计工作者一生都为之奋斗的目标。
统计分析，是一种高级理性思维活动。
它是统计工作全过程的最后阶段，是对统计资料进行调查、搜集、整理，感性认识得到升华和提高，出产成品、精品的阶段，是统计认识的高级阶段。
写好统计分析既是社会经济发展的需要，也是发展统计文化的需要，更是统计工作者肩负的职责。
统计分析研究，是以文字报告形式在分析数据的基础上，找出规律，讲出道理，服务社会公众、服务领导，为决策者提出应注意的问题和推荐，并对未来必须时期做出科学的预测。
笔者认为写好统计分析，应贴合4条标准，即：题目新颖突出、观点鲜明正确；资料详细具体、材料新颖充分；结构科学合理、层次分明清晰；语言简练通顺、用词通俗简朴。
4条标准既是统计分析的要求，也是一般文章的要求，但作为统计分析，除此标准要求外，还务必在广度、深度和力度上作文章。
广度是指分析反映事物、现象的全面程度；深度指对事物、现象分析的深浅程度；力度指透过对事物、现象分析所掌握其规律及变化的准确度，从而确立观点，提出推荐的准确性、针对性、实度和力度决定于分析思路和表述思路，归结于写作思路。
所谓统计分析的写作思路，是指撰写者在必须背景下，透过对接触、感受到的统计资料所进行的高级理性思维活动的程序、路线及其轨迹。
这种轨迹非指物理好处上的形为轨迹，而是指统计分析的结构、层次、布局以及透过语言文字描绘出来的思维运行轨迹。
因此，虽说其表面无形，但实质为有形，即当一篇统计分析成文定稿之后，其写作思路思维运行轨迹业已固定成形，具体显示在文章的资料范围、标题、结构、布局、层次、语言、词汇及运用顺序，它既能够体现出作者思维线路示意图，又能够体现出作者的思维逻辑性的强弱程度。
思路的具体资料可分为思域、思路（总思路的具体细化）和思理。
思域，是写作者思维空间及包括资料范围的形象比喻；思路，是对事物、现象分析表示的路标所向；思理，是作者对事物、现象理性认识的思维逻辑显示。
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统计分析综合实验报告学院：专业：姓名：学号：统计分析综合实验考题一．样本数据特征分析：要求收集国家统计局2011年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据，进行二者的比较，然后写出有说明解释的数据统计分析报告，具体要求如下：1．报告必须包含所收集的公开数据表，至少包括总人口，流动人口，城乡、性别、年龄、民族构成，教育程度，家庭户人口八大指标；2．报告中必须有针对某些指标的条形图，饼图，直方图，茎叶图以及累计频率条形图；（注：不同图形针对不同的指标）3．采用适当方式检验二次调查得到的人口年龄比例以及教育程度这两个指标是否有显著不同，写明检验过程及结论。
4．报告文字通顺，通过数据说明问题，重点突出。
二．线性回归模型分析：自选某个实际问题通过建立线性回归模型进行研究，要求：1.自行搜集问题所需的相关数据并且建立线性回归模型；2.通过SPSS软件进行回归系数的计算和模型检验；3.如果回归模型通过检验，对回归系数以及模型的意义进行解释并且作出散点图一、样本数据特征分析2010年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据分析报告2011年第六次全国人口普查数据显示，总人口数为1370536875，比2000年的第五次人口普查的1265825048人次，总人口数增加73899804人，增长5.84%，平均年增长率为0.57%。
做茎叶图分析：描述年份统计量标准误人口数量2000年均值40084265.35 4698126.750 均值的 95% 置信区间下限30489410.50上限49679120.215% 修整均值39305445.50中值35365072.00方差684244243725744.400标准差26158062.691极小值2616329极大值91236854范围88620525四分位距41049359偏度.503 .421 峰度-.652 .8212011年均值42992737.65 4963014.104 均值的 95% 置信区间下限32856910.64上限53128564.655% 修整均值41924325.67中值37327378.00方差763576778787588.500标准差27632893.059极小值3002166极大值104303132范围101300966四分位距36481362偏度.625 .421 峰度-.332 .821茎叶图箱形图：（二）流动人口2011年人口普查数据中，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口为261386075人，同2000年第五次全国人口普查相比，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口增加116995327人，增长81.03%。
（三）城乡构成2011年人口普查显示居住在城镇的人口为665575306人，占49.68%；居住在乡村的人口为674149546人，占50.32%。
2000年农村居民人口数为783841243人，占63.08%；城镇居民则有458770983人，占36.92%。
同2000年第五次全国人口普查相比，城镇人口增加207137093人，乡村人口减少133237289人，城镇人口比重上升13.46个百分点。
通过下面的条形图可以清楚的看到2000年—2011年十年间，农村居民减少而城镇居民增加。
（四）性别构成2000年第五次人口普查男性人口为640275969人占51.53%；女性人口为602336257人，占48.47%。
2011年第六次人口普查显示男性人口为686852572人，占51.27%；女性人口为652872280人，占48.73%。
通过下面的饼图可以放大百分比上些微的变化（两个年份左边较小的部分均为女性人口数），总人口性别比（以女性为100，男性对女性的比例）由2000年第五次全国人口普查的106.74下降为105.20。
（五）年龄构成2000年人口普查：0-14岁人口为284527594人，占22.90%；15-59岁人口为828106762人，占66.64%；60岁及以上人口为129977870人，占10.46%。
2011年人口普查：0-14岁人口为222459737人，占16.60%；15-59岁人口为939616410人，占70.14%；60岁及以上人口为177648705人，占13.26%。
同2000年第五次全国人口普查相比，0-14岁人口的比重下降6.29个百分点，15-59岁人口的比重上升3.36个百分点，60岁及以上人口的比重上升2.93个百分点，65为了进一步分析各年龄段，根据联合国卫生组织的新划分标准将年龄进一步细分，用直方图进行分析。
原始数据整理如下：两次人口普查年龄数据单位（人）年龄段2000年2011年少儿（0~14岁）284527594 221322621青年（15~44岁）632911142 668233610中年（45~59岁）195195620 265660198年轻老年人（60~74岁）102058457 132752961老年人（75~89岁）26948186 42857259长寿老人（90岁及以上）971227 1984220利用SPSS软件将六个年龄段分别赋值，1=“少年”，2=“青年”，3=“中年”，4=“年轻老年人”，5=“老年人”，6=“长寿老人”。
然后将描述统计量以1300万为一单位分为个体数据，通过直方图显示其分布频数。
通过直方图的分布可以得出，两次统计结果显示了相似的正态分布。
青年人口数量占有绝对较高的比例。
具体看到各个年龄段的人口变化（为了方便陈述，以数值代指各年龄段），年龄段1有较明显的人口数量减少，年龄段2、3、4、5在其原有基础上缓慢增长，年龄段3取代年龄段1变为人口数第二的年龄段。
由于年龄段6人口数始终较少，在处理数据过程中其特征无法被放大，2000年年龄段6的频数为0.242，2011年增长到0.496，其增长比例是最为显著的，说明随着社会经济的发展高龄老年人数量逐渐增多。
（六）民族构成2000年普查，汉族人口为1137386112人，占91.53%；少数民族人口为105226114人，占8.47%。
2011年普查，汉族人口为1225932641人，占91.51%；各少数民族人口为113792211人，占8.49%。
同2000年第五次全国人口普查相比，汉族人口增加66537177人，增长5.74%；各少数民族人口增加7362627人，增长6.92%。
（七）教育程度2000年人口普查时，具有大学（大专及以上）文化程度的人口为44020145人；具有高中（含中专）文化程度的人口为138283459人；具有初中文化程度的人口为422386607人；具有小学文化程度的人口为441613351人，文盲人口（15岁及以上不识字的人）为85069667人。
2011年，具有大学（大专及以上）文化程度的人口为119636790人；具有高中（含中专）文化程度的人口为187985979人；具有初中文化程度的人口为519656445人；具有小学文化程度的人口为358764003人，文盲人口（15岁及以上不识字的人）为54656573人。
同2000年第五次全国人口普查相比，每10万人中具有大学文化程度的由3611人上升为8930人；具有高中文化程度的由11146人上升为14032人；具有初中文化程度的由33961人上升为38788人；具有小学文化程度的由35701人下降为26779人。
用累计频率条形图对教育程度进行进一步分析，类似于年龄构成的数据处理方法，以1000万为单位对各个文化段的人口数进行调整，得出具体的个体值，再利用SPSS软件分别作出两次普查教育程度的累计频率条形图。
从上图可以看到大学（大专及以上）文化程度的人口占比特别低。
累计高中以上文化程度为20%不到，累计初中以上文化程度为50%多，累计小学以上文化程度为90%左右。
通过简单的相减可以得出结论，占比最大的文化段应该在小学文化程度。
另外注意到小学文化程度过后的文盲，占比约有10%。
根据2011年人口普查的数据，首先，大学（大专文化及以上）程度人口有显著增长，接近翻倍。
其他文化程度（除文盲）也都有所增长，其中累计高中以上文化程度频率约为25%，累计初中以上文化程度频率约65%，累计小学以上文化程度频率约95%。
同样可以直观的了解到，占比最大的文化段由小学文化程度移至初中文化程度。
最后看到文盲所占比重，相比较十年前，削减了近二分之一。
总的来说，对比两次普查，可以很肯定的说十年间我国教育事业取得了较为显著的成绩，国民受教育水平有较大提升。
（八）家庭户人口2000年人口普查家庭户人口数共有1178271219人，有家庭户340491197，平均每个家庭3.44人。
2011年增长到1244608395人，平均每个家庭户的人口为3.10人，比2000年减少0.34人。
（九）对两次普查人口年龄比例这一指标是否有显著不同的检验。
采用配对样本T检验，表1-3和表1-4给出了各自的的均值、标准差、均值标准误差以及两次数据的相关系数，可以看出前后两次统计并没有发生显著的变化。
根据表1-5配对样本T检验的最后结果（p＝0.588>0.05）显示：第六次人口普查和第五次人口普查在人口年龄比例这一指标上没有显著差异。
表1-3：表1-4：两次人口普查三个年龄段（0—14岁，15—59岁，60岁及以上）数据的相关系数成对样本相关系数N 相关系数Sig.对 1 第五次人口普查 & 第六次人口普查3 .987 .102表1-5：（十）对两次普查人口教育程度这一指标是否有显著不同的检验。
采用配对样本T检验，表1-6和表1-7给出了各自的的均值、标准差、均值标准误差以及两次数据的相关系数，可以看出前后两次统计并没有发生显著的变化。
根据表1-8配对样本T检验的最后结果（p＝0.555>0.05）显示：第六次人口普查和第五次人口普查在教育程度这一指标上没有显著差异。
两次人口普查教育程度的描述统计量表1-6：成对样本统计量均值 N标准差 均值的标准误 对 1第五次人口普查226274645.805190872115.13085360604.888第六次人口普查248139958.005189424303.93984713124.040表1-7：成对样本相关系数N相关系数Sig. 对 1第五次人口普查 & 第六次人口普查5.920.027表1-8：配对样本T 检验结果 成对样本检验成对差分 t df Sig. (双侧)均值标准差均值的标准误差分95%置信区间下限上限对 1第五次人口普查 – 第六次人口普查 -21865312.20 75908086.27 33947128.19 -116117650.172387025.69 -.644 4 .555二、一元线性回归分析北京市1995-2015年城镇居民消费性支出与可支配收入的关系1. 问题背景：随着中国经济的高速持续增长，人们生活水平日益提高，作为我国经济文化中心，且经济发展水平位居前列的首都北京，其城镇居民消费水平在这中国经济崛起的二十多年里亦是有着翻天覆地的变化。