统计软件分析与应用 实验报告
RStudioR语言与统计分析实验报告
RStudioR语言与统计分析实验报告1. 实验目的本实验旨在介绍RStudio软件和R语言在统计分析中的应用。
通过本实验，可以了解RStudio的基本功能和操作，掌握R语言的基本语法和常用函数，并在实际数据分析中应用所学知识。
2. 实验环境与工具本实验使用RStudio软件进行实验操作。
RStudio是一个集成开发环境（IDE），专门用于R语言编程和统计分析。
它提供了代码编辑器、调试器、数据可视化工具等一系列功能，便于用户进行数据处理和分析。
3. 实验步骤本实验分为以下几个步骤：3.1 安装R和RStudio在开始实验之前，需要先安装R语言和RStudio软件。
R语言是一种统计分析和数据挖掘的编程语言，而RStudio是R语言的集成开发环境。
3.2 RStudio界面介绍在打开RStudio后，可以看到主要分为四个区域：代码编辑器、控制台、环境和帮助。
代码编辑器用于编写R语言代码，控制台用于执行和查看代码运行结果，环境用于查看和管理数据对象，帮助用于查阅R语言文档和函数说明。
3.3 R语言基础研究R语言的基本语法和常用函数是使用RStudio进行统计分析的基础。
实验中将介绍R语言的数据类型、赋值操作、条件语句、循环语句等基本概念，并演示常用函数的使用方法。
3.4 实际数据分析应用通过实际数据分析案例，将R语言和RStudio运用到实际问题中。
根据给定的数据，使用R语言进行数据处理、探索性分析和统计模型建立，并通过可视化工具展示分析结果。
4. 实验总结通过完成本实验，我们了解了RStudio软件和R语言在统计分析中的应用。
掌握了RStudio的基本功能和操作，熟悉了R语言的基本语法和常用函数。
通过实际数据分析案例的应用，提高了数据处理和统计分析能力。
5. 参考资料。
《数据分析与应用软件》实验报告新
《数据分析与应用软件》实验报告新【实验报告】一、引言数据分析与应用软件是一门涉及数据处理和分析的重要课程。
本实验报告旨在对这门课程的实验进行详细记录和总结，展示我们对数据分析和应用软件的理解和掌握。
二、实验目的本实验的主要目的是通过使用数据分析和应用软件，掌握数据处理和分析的基本方法和技巧，培养实际应用能力。
三、实验步骤1. 数据收集在实验开始之前，我们首先需要收集相关数据。
我们选择了市场销售数据作为实验对象，其中包含了产品销售额、销售渠道、顾客购买行为等信息。
2. 数据清洗收集到原始数据后，我们需要对其进行清洗。
这一步包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等操作，以保证数据的准确性和可用性。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括数据的标准化、归一化、特征选择等操作，以便更好地进行后续分析。
4. 数据分析接下来，我们将基于清洗和预处理后的数据进行分析。
我们可以使用统计学方法、机器学习算法等进行数据分析，以获取有关销售趋势、市场需求等方面的信息。
5. 结果展示最后，我们将通过图表和报告的形式展示我们的分析结果。
这一步需要使用数据可视化工具和报告生成工具，将分析结果以清晰、简洁的方式展示出来。
四、实验结果经过数据分析和应用软件的操作，我们得到了以下实验结果：1. 销售趋势分析：通过分析销售数据，我们发现产品销售额呈逐年增长的趋势。
同时，不同渠道的销售额也存在差异，其中某一渠道的销售额呈现上升趋势，可进一步加大投入。
2. 顾客购买行为分析：通过对顾客购买行为进行分析，我们了解到产品的受欢迎程度、购买频率等信息。
这些信息对于改进产品设计、制定市场策略具有重要意义。
3. 市场需求预测：基于历史销售数据，我们使用回归模型对未来市场需求进行预测。
这有助于企业合理安排生产计划、库存管理等方面的工作。
五、实验总结通过本次实验，我们学会了使用数据分析与应用软件进行数据处理和分析的基本方法和技巧。
统计软件分析实验报告
统计软件分析实验报告一、引言统计软件是一种可以进行数据分析和统计建模的工具，它为研究人员提供了便捷的数据处理和分析方法。
本实验旨在通过使用统计软件进行数据分析，探索统计软件在实际应用中的优势和局限性。
二、实验目的1.了解统计软件的基本功能和操作方法；2.掌握常见的数据处理和统计分析方法；3.探索统计软件在实际应用中的优势和局限性。
三、实验过程1. 数据导入在实验中，我们选择了一组包含学生考试成绩的数据集。
首先，我们使用统计软件将数据导入到软件中，确保数据的正确导入。
2. 数据清洗和预处理数据清洗和预处理是数据分析的重要环节。
我们使用统计软件对数据进行了初步的清洗和预处理工作，包括去除缺失值、异常值处理等。
3. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体的描述和总结，包括计算数据的均值、中位数、标准差等。
通过统计软件的功能，我们可以快速得到这些统计指标，并对数据的分布情况有一个初步的了解。
4. 统计图表绘制统计图表是直观地展示数据的一种常用方法。
我们使用统计软件绘制了柱状图、折线图等多种图表，以便更好地理解和展示数据的特征和趋势。
5. 假设检验在实验中，我们对数据进行了假设检验，以验证特定的假设是否成立。
通过统计软件的功能，我们可以进行方差分析、t检验等常见的假设检验方法。
6. 回归分析回归分析是统计学中常用的一种分析方法，用于探究自变量和因变量之间的关系。
我们使用统计软件进行了回归分析，并得出了相关的回归模型。
7. 结果解释和报告撰写最后，根据实验结果，我们对数据进行了解释和分析，并撰写了实验报告。
四、实验结果与分析通过使用统计软件，我们得到了数据的描述性统计分析结果，包括均值、中位数、标准差等。
同时，我们还绘制了相关的图表，以便更好地理解数据的特征和趋势。
在假设检验方面，我们使用统计软件对数据进行了方差分析和t检验。
通过对比不同组别之间的差异，我们得出了一些显著性的结论。
在回归分析方面，我们使用统计软件建立了回归模型，并得到了相关的回归系数。
统计分析软件应用SPSS-主成分分析实验报告
本科学生综合性、设计性实验报告实验课程名称统计分析软件应用开课学期2010至2011学年下学期上课时间2011 年4 月25 日辽宁师范大学教务处编印、实验方案、实验目的：掌握主成分分析的思想和具体步骤。
掌握SPSS实现主成分分析的具体操作，并对处理结果做出解释。
5、参考文献：［1］卢纹岱.SPSS for Window銃计分析［M］.电子工程出版社，2006［2］郭显光.如何用SPS歎件进行主成分分析［J］.统计与信息论坛，1998, （2）［3］何晓群.现代统计分析方法与应用［M］.中国人民大学出版社，1998［4］余建英、何旭宏.数据统计分析与SPSS^用［M］.人民邮电出版社，2003、实验报告1、 实验目的、设备与材料、理论依据、实验方法步骤见实验设计方案2、 实验现象、数据及结果表1描述性统计量表表2主成分因子荷载矩阵表表3相关系数矩阵表表4公因子方差表Descriptive Statistics图1碎石图Component U 刨乡至拜占，3 GQmponenls extrudedCommunalitiesExtraction Method: Principal Component Analysis.表总方差分解表Total Variance ExplainedCompoiieint initial EigenvaluesExtraction Sums of Squared Loadings Tota J cf Variance Cumulabv? % Total % of '/a™nee Cumulative %1 3&14 48.929 +£.929 3.914 4S929 48.92921 312 23.BSS 723271.912 23B96 72 S2? 3■1.430 17.9911.43917 曲■!&G.S1B4 S79 7.335 SB.'353 5,1441,797 9^.3506.012150 100.000 76 13E-Q13 7.66E-017 1Q0JO0S-4.2E-016-4.25E-015IQO.OOQExtraction Method: Prkicipal Component AnalysisInitial Extraction赔付率1.000 .964 净收入与总收入之比 1.000 .993 投资收益率 1.000 .923 再保险率 1.000 .968 总资产报酬率 1.000 .919 两年保费收入收益率 1.000 .659 保费收入变化率 1.000 .961 流动性比率 1.000.879Plolb1= *X1+*X2+**X4+*X5+***X8b2=*X1+**X3+***X6+*X7+*X8 b3=*X1+*X2+*X3+***X6+**X8表7Y1= *x1+*x2+**x4+*x5+***x8 Y2=*xi+*x2- **x4+*x5+***x8 Y3=*x1+*x2+*x3+*x4+**x6+**x8加权：输出结果，并从高到低进行排序：表81:人保2:平安3:太平洋4:大众5:华泰6:永安7:华安 Z 主成分综合得分Num 1 Z 主成分综合得分 | Num华泰1:人保可以如上所述计算主成分得分，还可以通过综合评价函数计算综合得分综合评价函数：Z=%*Y1+%*Y2+%*Y34、结论:表8中，综合得分出现负值，这只表明该保险公司的综合水平处于平均水平之下。
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。
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。
spss统计学软件实验报告
西安邮电大学统计软件实习报告书系部名称：经济与管理学院营销策划系学生姓名：陈志强专业名称：商务策划管理时间：2012年5月21日至2012年5月25日实习内容：熟悉和学习SPSS软件，包括1.基本统计实验（均值、中位数、众数、全距、方差与标准差、四分位数、十分位数、频数、峰度、偏度）；2均值比较和T检验（均值比较、单一样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验）；3.相关分析（二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析、距离相关分析）；4.回归分析（一元线形回归和多元线形回归）。
实习目的：掌握SPSS基本的统计描述方法，可以对要分析的数据的总体特征有比较准确的把握，从而为以后实验项目选择其他更为深入的统计分析方法打下基础。
实习过程：实验1：二元定距变量的相关分析★研究问题：某工厂生产多种产品，分别对其进行两标准评分，评分结果如下表，现在要研究这两个标准之间是否具有相关性。
★实现步骤『步骤1』在“Analyze”菜单“Correlate”中选择Bivariate命令，如图3-1所示。
图3-1 选择Bivariate Correlate 菜单『步骤2』在弹出的如图3-2所示Bivariate Correlate对话框中，从对话框左侧的变量列表中分别选择“标准1”和“标准2”变量，单击按钮使这两个变量进入Variables框。
在Correlation Coefficients框中选择相关系数，本例选用Pearson项。
在Test of significance框中选择相关系数的双侧（Two-tailed）检验，检验两个变量之间的相关取向，也就是从结果中来得到是正相关还是负相关。
图3-2 Bivariate Correlate对话框选中Flag significations correlations选项，则相关分析结果中将不显示统计检验的相伴概率，而以星号（*）显示。
一个星号表示当用户指定的显著性水平为0.05时，统计检验的相伴概率值小于等于0.05，即总体无显著性相关的可能性小于等于0.05；两个星号表示当用户指定的显著性水平为0.01时，统计检验的相伴概率值小于等于0.01，即总体无显著线形相关的可能性小于等于0.01。
实验报告(统计软件)纪顺洪
学生实践报告（文科类）课程名称：统计软件应用专业班级： 11级会计（1）班学生学号： 1101101007 学生姓名：纪顺洪所属院部：商学院指导教师：吴远征20 12 ——20 13 学年第 1 学期金陵科技学院教务处制实践报告书写要求实践报告原则上要求学生手写，要求书写工整。
若因课程特点需打印的，要遵照以下字体、字号、间距等的具体要求。
纸张一律采用A4的纸张。
实践报告书写说明实践报告中一至四项内容为必填项，包括实践目的和要求；实践环境与条件；实践内容；实践报告。
各院部可根据学科特点和实践具体要求增加项目。
填写注意事项（1）细致观察，及时、准确、如实记录。
（2）准确说明，层次清晰。
（3）尽量采用专用术语来说明事物。
（4）外文、符号、公式要准确，应使用统一规定的名词和符号。
（5）应独立完成实践报告的书写，严禁抄袭、复印，一经发现，以零分论处。
实践报告批改说明实践报告的批改要及时、认真、仔细，一律用红色笔批改。
实践报告的批改成绩采用百分制，具体评分标准由各院部自行制定。
实践报告装订要求实践报告批改完毕后，任课老师将每门课程的每个实践项目的实践报告以自然班为单位、按学号升序排列，装订成册，并附上一份该门课程的实践大纲。
实践项目名称：统计软件应用实践学时： 16同组学生姓名：沈璐倪怡君梅洁胥文娟实践地点： 7305、7307实践日期： 9.7-9.28 实践成绩：批改教师：吴远征批改时间：指导教师评阅：一、实践目的和要求统计软件应用是具有较强应用性的课程，实验教学对于完成本课程教学目标具有重要地位。
通过实验教学，训练学生熟练使用统计软件，掌握数据统计分析的基本步骤，为实际工作奠定基础。
在训练学生熟练使用统计软件的基础上，培养学生能够运用实际的统计数据和统计方法分析经济、金融问题，研究常见的金融活动中表现出的数量关系，提高学生运用经济、金融信息分析问题和解决问题的能力。
二、实践环境与条件课程所需要的软件《SPSS 18.0》、EXCEL等及运行软件所需要的计算机设备。
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。
统计分析与spss的应用实验报告
统计分析与spss的应用实验报告统计分析与SPSS的应用实验报告引言：统计分析是一种重要的数据处理和解释工具，它在科学研究、商业决策和社会调查等领域具有广泛的应用。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能和友好的用户界面，使得统计分析变得更加简便和高效。
本实验报告将介绍统计分析与SPSS的应用实验，通过实际案例，探讨统计分析在实际问题中的应用和SPSS的使用方法。
实验目的：本实验旨在通过使用SPSS软件，对某公司销售数据进行统计分析，以探究不同因素对销售额的影响，并提出相应的建议。
实验设计：本实验选取了某公司过去一年的销售数据作为研究对象，包括销售额、广告投入、促销活动和竞争对手销售额等变量。
通过对这些变量进行统计分析，我们可以了解它们之间的关系，并找出对销售额影响最大的因素。
实验步骤：1. 数据导入：首先，我们需要将实验所需的数据导入SPSS软件中。
在导入过程中，我们需要注意数据的格式和结构，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：在进行统计分析之前，我们需要对数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值处理和数据转换等。
通过清洗数据，我们可以提高数据的质量和可靠性。
3. 描述性统计分析：通过对数据进行描述性统计分析，我们可以了解数据的分布情况和基本统计特征，如均值、标准差和分位数等。
这些统计指标可以帮助我们对数据有一个初步的认识。
4. 相关性分析：在本实验中，我们将进行相关性分析，以探究不同因素之间的相关性。
通过计算相关系数，我们可以判断变量之间的线性关系强度和方向，从而了解它们之间的相互作用。
5. 回归分析：为了进一步研究不同因素对销售额的影响，我们将进行回归分析。
通过建立回归模型，我们可以估计不同因素对销售额的贡献程度，并进行显著性检验，以确定哪些因素对销售额具有统计显著性影响。
实验结果：经过数据分析和统计建模，我们得到了以下结果：1. 广告投入和促销活动对销售额有显著正向影响，说明增加广告投入和促销活动可以提高销售额。
2020年统计软件实训报告5篇
------------------------------------------------------------精品文档--------------------------------------------------------统计软件实训报告5篇篇一：统计学应用软件实验报告实验目的：本次实验的目的在于通过练习了解统计软件的功能并熟练掌握统计软件的使用方法，利用软件对枯燥的统计数据进行相应的分析，使得到的统计数据具有较强的可读性和可利用性。
第六章方差分析第一题该实验的步骤如下：1.点击data6-4.sav数据文件；2.左键单击Analyze,在下拉列表中单击ComparesMeans中的One--WayANOVA;3.从弹出的菜单中，把左边框中的产量点入右边框的DependentList,把品种点入Factor;4.选中OneWayANOVA：Options,单击Homogeneityofvariancetest,单击One--WayANOVA：PostHocMultipleComparisons,把其中的Significancelevel的该为0.05（0.01）；5.单击OK实验结果如下：，自由度为3，均方为754.494；组内平方和为744.715，自由度为12，均方为62.060；F统计量为12.158.由于Sig.=0.001<0.05, 故拒绝原假设，说明四种品种的小麦的生产量由显著性差异。
．和为744.715，自由度为12，均方为62.060；F统计量为12.158.由于Sig.=0.001<0.01,故拒绝原假设，说明四种品种的小麦的生产量由显著性差异。
第二题该实验的步骤如下：1.点击data6-5.sav数据文件；2.左键单击Analyze,在下拉列表中单击ComparesMeans中的One--WayANOVA;3.从弹出的菜单中，把左边框中的里程点入右边框的DependentList,把轮胎点入Factor;4.选中OneWayANOVA：Options,单击Homogeneityofvariancetest,单击One--WayANOVA：PostHocMultipleComparisons,把其中的Significancelevel的该为0.05；5.单击OK实验结果如下：216.333，自由度为20，均方为10.817；F统计量为2.388..由于Sig.=0.099>0.05,故接受原假设，说明四种轮胎的性能一样好。
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。
统计分析软件应用SPSS-主成分分析实验报告
统计分析软件应用SPSS-主成分分析实验报告本实验采用SPSS软件搭配PCA算法，运用主成分分析（Principal Component Analysis）对数据建模，从而对原始数据进行数据挖掘，挖掘出其内在关联性及约束条件。
1.实验介绍主成分分析分析的数据主要是离散（或连续）的变量矩阵，它是将一组变量转换成一组新的变量，称为主成分，这些新变量有不同程度的解释能力，可以代表输入变量的内在趋势。
2.实验方法以SPSS软件中的主成分分析为例，具体进行主成分分析如下：（1）通过点击“分析”菜单栏的“统计方法”按钮打开对话框；（2）在统计方法中选择“主成分分析”；（3）选择变量；（4）设置相关的参数，其中的设置包括是否对输入变量进行标准化或是与原来输入变量一样不标准化等；（5）然后点击“OK”运行。
3.实验结果运行之后，SPSS软件就会给出主成分分析的结果，其主要内容有：载荷矩阵、方差表、方差序列图、因子得分表。
4.载荷矩阵载荷矩阵主要是列出每个原始变量与主成分的相关性，矩阵中的值代表相关系数，是两个变量之间的变化关系，相关系数的大小代表其相关性。
5.方差表方差表包括每个主成分的方差以及其贡献率，贡献率表示每个成分在总方差中所占的比重，通过该表可以较好地分析出因子各自所占方差比重。
6.方差序列图方差序列图是指把所有主成分的方差按从高到低的顺序排列，从而构成的图形，它可以清晰地展示每个成分的贡献率。
7.因子得分表因子得分表主要是列出每个观测值在每个主成分上的因子得分，利用因子得分可以更精确地表征观测值的差异，从而更好地挖掘出内在的数据关联。
5.结论本实验使用SPSS软件中的主成分分析对数据进行建模，分析出数据内在的关联关系。
通过矩阵载荷分析、方差表、方差序列图以及因子得分表等计算出来的数值，可以观察出原始变量间的内在关联，从而发现其内在的趋势，从而实现数据挖掘。
stata实验报告
stata实验报告Stata实验报告引言：Stata是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学研究等领域。
本实验报告旨在介绍使用Stata进行数据分析的一般步骤，并通过一个实际案例来展示其应用。
一、数据收集与准备在进行Stata数据分析之前，首先需要收集和准备好所需的数据。
数据的来源可以是实地调查、公共数据库或者实验室实验等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性，并进行必要的数据清洗和变量定义。
二、数据描述与可视化在开始数据分析之前，我们需要对数据进行描述和可视化。
通过使用Stata提供的统计函数和图表功能，我们可以对数据进行基本统计分析和可视化展示。
例如，我们可以计算数据的平均值、标准差、频数等，并绘制直方图、散点图等图表来展示数据的分布和关系。
三、假设检验与回归分析在确定数据的基本特征后，我们可以进行假设检验和回归分析来探索数据之间的关系。
假设检验可以帮助我们判断某个变量是否对另一个变量产生显著影响，而回归分析可以帮助我们建立模型并预测变量之间的关系。
在Stata中，可以使用t检验、方差分析、卡方检验等方法进行假设检验。
同时，Stata还提供了多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。
通过这些方法，我们可以得到变量之间的显著性水平、回归系数和拟合优度等信息。
四、因果推断与实证研究除了描述和预测数据之外，Stata还可以用于因果推断和实证研究。
通过使用实验、自然实验或者倾向得分匹配等方法，我们可以评估某个政策或干预措施对特定变量的影响。
在Stata中，可以使用处理效应模型、差分差分模型等方法进行因果推断。
这些方法可以帮助我们控制其他可能的干扰因素，并得到准确的因果效应估计。
五、结果解释与报告撰写在完成数据分析后，我们需要对结果进行解释和报告撰写。
在解释结果时，应注意结果的可靠性和有效性，并结合理论和实证研究来进行解释。
在撰写报告时，要注意结构清晰、逻辑严谨，并使用恰当的图表和表格来展示结果。
统计分析软件SPSS实验报告
实验报告课程名称：统计分析软件（SPSS）学生实验报告一、实验目的及要求二、实验描述及实验过程（一）、利用SPSS绘制统计图1、打开“职工数据.sav”，调用Graphs 菜单的Bar功能，绘制直条图。
直条图用直条的长短来表示非连续性资料的数量大小。
弹出Bar Chart定义选项。
2、在定义选项框的下方有一数据类型栏，大多数情形下，统计图都是以组为单位的形式来体现数据的。
在定义选项框的上方有3种直条图可选：Simple为单一直条图、Clustered 为复式直条图、Stacked为堆积式直条图，本实验选单一直条图。
3、点击Define钮，弹出Define Clustered Bar: Summaries for groups of cases对话框，在左侧的变量列表中选基本工资点击按钮使之进入Bars Represent栏的Other summary function选项的Variable框，选性别/文化程度/职称点击按钮使之进入Category Axis框。
1.点击analyze中的Descriptive Statistics选择frequencies，弹出一个frequencies对话框，选中基本工资和年龄拖入Variable(s)列2.点击statistics选择相应的统计量（例如：Mean,.median,mode等）3.点击continue ,点击OK。
（三）、用SPSS做回归分析（一元线性回归）1.点击Graphs 选择Scatter/dot2.选择simple scatter 点击Define3.将基本工资这个变量输入Y-Axis ,将年龄输入X-Axise4.点击OK ，结果如图5.点击analyze中的regression选择linear，将这个基本工资变量输入 Dependent ,将年龄输入Independt(s6.点击OK（四）、用SPSS做回归分析（多元线性回归）1、在“Analyze”菜单“Regression”中选择Linear命令2、在弹出的菜单中所示的Linear Regression对话框中，从对话框左侧的变量列表中选择基本工资，将年龄，职称，文化程度添加到Dependent框中，表示该变量是因变量。
stata应用实验报告
stata应用实验报告Title: Stata应用实验报告摘要：本实验报告使用Stata统计软件进行数据分析和实验设计，通过对实际数据的处理和分析，展示了Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。
本文将介绍实验设计和数据收集的过程，并使用Stata进行数据清洗、描述性统计、回归分析等操作，最终得出实验结果和结论。
1. 导言Stata是一款专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究、市场调研、医学研究等领域。
本实验报告将使用Stata软件进行数据分析和实验设计，展示其在实际应用中的优势和功能。
2. 实验设计和数据收集本实验选取了某公司销售数据作为研究对象，通过问卷调查和实地调研收集了相关数据。
数据包括销售额、产品种类、销售渠道、客户满意度等多个变量，旨在分析销售额与其他因素之间的关系。
3. 数据处理和分析首先，我们使用Stata进行数据清洗和整理，包括缺失值处理、异常值检测等操作。
然后，进行描述性统计分析，包括平均值、标准差、频数分布等。
接着，进行相关性分析，探讨销售额与其他变量之间的相关性。
最后，进行多元回归分析，建立销售额与其他因素的回归模型，并进行显著性检验和模型诊断。
4. 实验结果和结论经过数据分析和回归分析，我们得出了以下结论：销售额受产品种类、销售渠道、客户满意度等因素的影响较大；其中，产品种类对销售额的影响最为显著。
同时，我们还发现了一些新的规律和趋势，为公司的销售策略和营销决策提供了参考和建议。
5. 结语本实验报告通过Stata软件对实际数据进行了深入分析和实验设计，展示了Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。
希望本文能够为读者提供一些关于Stata应用的启发和帮助，激发更多人对数据分析和统计学的兴趣。
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。
统计应用实验报告excel
统计应用实验报告excel实验概述本次实验旨在使用Excel 进行统计应用，探索Excel 在数据处理和分析中的功能和应用。
通过对实验数据的输入、处理和输出，我们能够熟悉Excel 的基本操作和常用函数，掌握使用Excel 进行数据分析的方法。
实验步骤1. 数据输入首先，打开Excel 软件，新建一个工作簿。
然后，在表格中输入实验数据。
本次实验数据为一份学生成绩单，包含学生姓名、科目以及对应的成绩。
我们将这些数据按照指定格式输入到Excel 的不同列和行中。
2. 数据处理在输入数据完成后，我们需要对数据进行处理，以便进行后续的分析。
常见的数据处理操作包括数据排序、数据筛选和数据求和等。
通过在Excel 中使用相应的功能和公式，我们可以轻松地完成这些操作。
* 数据排序：我们可以选择对成绩列进行升序或降序排序，以确定学生的成绩排名情况。
通过Excel 的排序功能，我们可以迅速对数据进行排序，并得到排序后的结果。
* 数据筛选：我们可以按照特定的条件筛选数据。
比如，我们可以选择只显示某个科目及对应的成绩，或者只显示成绩超过某个分数的学生。
通过Excel 的筛选功能，我们可以很方便地对数据进行筛选，并得到我们想要的结果。
* 数据求和：我们可以使用Excel 的求和函数，对成绩进行求和，得到总分、平均分等数据。
通过这些统计数据，我们可以更好地了解学生的成绩状况。
3. 数据分析在数据处理完成后，我们可以进行进一步的数据分析，以了解更多有关实验数据的信息。
* 数据可视化：通过使用Excel 的图表功能，我们可以将数据用图表的形式展示出来，从而更直观地观察数据的分布和变化趋势。
比如，我们可以使用柱状图表示各科成绩的对比关系，或者使用折线图表示不同学生的成绩随时间的变化情况。
这些图表可以帮助我们更好地理解数据，并进行更深入的分析。
* 数据摘要：通过使用Excel 的统计函数，我们可以对数据进行进一步的摘要分析。
常见的统计函数包括计数、最大值、最小值、平均值和标准差等。
统计应用学实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，使学生掌握统计学的基本原理和方法，提高运用统计学工具解决实际问题的能力。
通过本次实验，学生能够熟悉统计软件的使用，了解数据收集、整理、分析和解释的过程，并学会撰写实验报告。
二、实验内容1. 实验环境软件环境：SPSS 26.0硬件环境：Pentium 4 以上的微型计算机2. 实验数据本次实验采用某市居民消费支出数据，包括以下变量：家庭收入（元）食品支出（元）衣着支出（元）居住支出（元）交通通信支出（元）教育娱乐支出（元）医疗保健支出（元）3. 实验步骤（1）数据录入与整理1. 打开SPSS 26.0软件，创建一个新的数据文件。
2. 在数据编辑窗口中，输入各变量的名称，并设置相应的变量类型和宽度。
3. 将实验数据逐行输入数据编辑窗口。
（2）描述性统计分析1. 选择“分析”菜单下的“描述统计”选项，然后选择“描述”。
2. 在弹出的对话框中，选择需要分析的变量，点击“确定”。
3. 观察输出结果，了解各变量的均值、标准差、最小值、最大值等统计量。
（3）假设检验1. 选择“分析”菜单下的“比较平均值”选项，然后选择“独立样本T检验”。
2. 在弹出的对话框中，选择要比较的两个组别，并指定检验的变量。
3. 点击“选项”按钮，设置显著性水平（如0.05）和置信区间（如95%）。
4. 点击“确定”按钮，观察输出结果，判断两个组别是否存在显著差异。
（4）回归分析1. 选择“分析”菜单下的“回归”选项，然后选择“线性”。
2. 在弹出的对话框中，选择因变量和自变量。
3. 点击“统计”按钮，设置回归分析的统计量，如系数、标准误差、t值、显著性等。
4. 点击“确定”按钮，观察输出结果，了解回归模型的拟合效果和各变量的影响程度。
（5）撰写实验报告1. 按照实验报告模板，整理实验内容，包括实验目的、实验数据、实验步骤、实验结果和分析结论。
2. 对实验结果进行分析和解释，阐述实验目的的实现情况。
统计分析与spss的应用实验报告
统计分析与SPSS的应用实验报告1. 简介统计分析是一种通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后规律的方法。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它可以快速、准确地进行各种统计分析，并生成相应的报告和图表。
本实验报告旨在介绍统计分析的基本概念和SPSS的应用。
我们将以一个实际案例为例，展示如何使用SPSS进行数据处理和统计分析，并通过Markdown文本格式输出实验报告。
2. 实验目的本实验的主要目的是通过分析某公司员工的工资数据，探究不同因素对工资的影响，并使用SPSS进行相应的统计分析。
通过本实验，我们将学习以下内容： - 数据的描述性统计分析 - 数据的正态性检验 - 不同因素与工资之间的相关性分析 - 因子分析 - 回归分析3. 数据收集与处理我们从某公司的人力资源部门获取了一份员工的工资数据，包括以下变量： - 员工编号（ID） - 性别（Gender） - 年龄（Age） - 受教育程度（Education） - 工作经验（Experience） - 部门（Department） - 工资（Salary）我们首先对数据进行了清理和预处理，包括删除缺失值、处理异常值等。
接下来我们将介绍具体的统计分析过程。
4. 描述性统计分析在进行其他进一步的分析之前，我们首先对数据进行描述性统计分析，以了解数据的基本情况。
我们计算了各个变量的平均值、标准差、最大值、最小值以及分位数，并使用Markdown表格的形式进行展示。
变量平均值标准差最大值最小值25%分位数50%分位数75%分位数年龄35.2 5.6 45 25 30 35 40 工资5000 1000 8000 3000 4000 5000 6000 受教育程度2.5 0.5 3 2 2 3 3工作经验8.2 2.1 12 5 7 8 10从上表中可以看出，样本中的员工年龄平均为35.2岁，工资平均为5000元。
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实验报告一课程___统计软件分析与应用学生姓名___ ______学号___________学院__数学与统计学院______ 专业_____ 统计学__________ 指导教师___________二Ｏ一四年三月十日1、打开帮助文档首页，并查阅其中的“introduction to R”> help.start()2、看一下你的软件中有哪些程序包> search()[1] ".GlobalEnv" "package:stats" "package:graphics"[4] "package:grDevices" "package:utils" "package:datasets"[7] "package:methods" "Autoloads" "package:base"3、载入程序包“emplik”> install.packages("emplik")然后选择镜像4、查看当前能访问的数据集列表> data()5、找到数据包“datasets”，并打开数据Orange，编辑数据，把修改后的数据存在onew 中> fix(Orange)> sink("D:/R/onew")> Orange> sink()6、显示数据集Orange的内容> OrangeTree age circumference1 1 118 302 1 484 583 1 664 874 1 1004 1155 1 1231 1206 1 1372 1427 1 1582 1458 2 118 339 2 484 6910 2 664 11111 2 1004 15612 2 1231 17213 2 1372 20314 2 1582 20315 3 118 3016 3 484 5117 3 664 7518 3 1004 10819 3 1231 11520 3 1372 13921 3 1582 14022 4 118 3223 4 484 6224 4 664 11225 4 1004 16726 4 1231 17927 4 1372 20928 4 1582 21429 5 118 3030 5 484 4931 5 664 8132 5 1004 12533 5 1231 14234 5 1372 17435 5 1582 1777、运行Orange 自带的示例> ?Orange starting httpd help server ... done> require(stats); require(graphics)> coplot(circumference ~ age | Tree, data = Orange, show.given = FALSE) > fm1 <- nls(circumference ~ SSlogis(age, Asym, xmid, scal),+ data = Orange, subset = Tree == 3)> plot(circumference ~ age, data = Orange, subset = Tree == 3,+ xlab = "Tree age (days since 1968/12/31)",+ ylab = "Tree circumference (mm)", las = 1,+ main = "Orange tree data and fitted model (Tree 3 only)")> age <- seq(0, 1600, length.out = 101)> lines(age, predict(fm1, list(age =age)))50010001500406080100120140Orange tree data and fitted model (Tree 3 only)Tree age (days since 1968/12/31)T r e e c i r c u m f e r e n c e (m m )8、显示命令”lm”自带的示例> ?Lm9、建立一个变量X，赋值为向量分量为1到10> x<-1:10> x[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010、建立一个变量Y，赋值为向量2-20，且全为偶数。
y<-seq(2,20,2)> y[1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 2011、求向量X中所有数据的均值> mean(x)[1] 5.512、求向量Y中所有数据的均值> mean(y)[1] 1113、求这个向量X，Y中所有数据的均值> a<-c(x,y)> a[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 > mean(a)[1] 8.2514、画关于数据X，Y的散点图，并在当前图上加上连接线> plot(x,y)> plot(x,y,type="l")246810510152x y246810510152x y15、显示你所定义的变量> ls()[1] "a" "ctl" "group" "lm.D9" "lm.D90" "opar" "trt" "weight"[9] "x" "y" "a"16、删除变量Y> rm(y)17、建立一个变量Z ，赋值为向量3.2，4.2，5.2，6.2> z<-c(3.2,4.2,5.2,6.2)> z[1] 3.2 4.2 5.2 6.218、定义z为X的前四个数即在z=(1,2,,3,4)>z<-x[1:4]> z[1] 1 2 3 419、Z中每个元素的以e为底的对数值> log(z)[1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123 1.386294421、Z中各元素的正弦值> sin(z)[1] 0.8414710 0.9092974 0.1411200 -0.756802522、求值使得它的平方等于-17> sqrt(-17)[1] NaN23、变量r<-rnorm(20)，显示r，,求r的最大值，最小值，以及取值范围> r<-rnorm(20)> r[1] -1.0692477 0.9105421 -1.1211643 1.9187331 -0.3197184 -1.1331422 -0.1297310[8] -0.2526089 0.9941777 -0.5259946 0.1131596 1.4280643 0.4560638 -1.1988377[15] 1.3622017 -0.9726582 -1.7936976 1.6542267 1.2437757 0.4747459> max(r)[1] 1.918733> min(r)[1] -1.793698> range(r)[1] -1.793698 1.91873324、t<-rnorm(40), 显示t，对t 变量排序，从大到小> t<-rnorm(40)> t[1] -0.2670832 -1.0401581 0.5706880 1.5695349 -1.5690820 2.29252572.9650736[8] 0.6301941 -0.4208117 -0.5037243 1.0455926 0.5702032 0.4042575 0.4859722[15] -0.7256744 1.0271393 2.5225848 -0.4791973 -0.3687917 -0.1824528 -0.3619730[22] 0.2427025 -1.3023220 -2.4195959 0.9214635 0.4371514 0.0941338 -1.2573875[29] -0.0391432 -0.1379714 1.1886162 -0.7219681 0.7326512 -0.6338557 1.0715916[36] -0.8621995 1.2685845 0.5469610 -1.0772754 0.8161401> sort(t,decreasing=T)[1] 2.02142530 1.91562838 1.53469685 1.43885574 0.79778720 0.78902117[7] 0.58228504 0.56960206 0.46576359 0.45366005 0.40453543 0.37763874 [13] 0.34104963 0.33813041 0.25838519 0.18191518 0.05703162 -0.01967698 [19] -0.02151746 -0.03326609 -0.05493251 -0.06631020 -0.08530721 -0.17452125 [25] -0.19679555 -0.23479574 -0.33598317 -0.37910012 -0.38721287 -0.40621203 [31] -0.46855478 -0.47084477 -0.57244759 -0.62724050 -0.64578447 -0.76105801 [37] -1.05574427 -1.30903186 -1.49405612 -1.7188020625、建立变量A，它是一个矩阵4阶方阵，元素按行排列为1333，3233，3333，3334，求此矩阵的行列式的值，显示矩阵A的行数和列数，并得到它的转置矩阵B，求A和B的积，> d<-c(1,3,3,3,3,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4)> A<-matrix(d,nrow=4,ncol=4,byrow=T)> A[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 3 3 3[2,] 3 2 3 3[3,] 3 3 3 3[4,] 3 3 3 4> det(A)[1] 6> t(A)[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 3 3 3[2,] 3 2 3 3[3,] 3 3 3 3[4,] 3 3 3 4> nrow(A)[1] 4> ncol(A)[1] 4> B<-A> B[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 3 3 3[2,] 3 2 3 3[3,] 3 3 3 3[4,] 3 3 3 4> A*B[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 9 9 9[2,] 9 4 9 9[3,] 9 9 9 9[4,] 9 9 9 1626、定义一个矩阵C对角元素依次为1，2，3，4其它全为0的四阶对角阵,并显示出来> C<-c(1,2,3,3)> diag(C)[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 0 0 0[2,] 0 2 0 0[3,] 0 0 3 0[4,] 0 0 0 327、b 为（1，2，3，4）组成的向量，求Ax=b 的解x ，并显示出来 > b<-c(1,2,3,4)> solve(A,b)[1] 1 1 -2 128、画出（-3.14，3.14）内余弦函数的大致图像> g<-seq(-3.14,3.14,0.01)> h<-cos(g)>plot(g,h,type=”1”-3-2-10123-1.0-0.5.0.51.gh )。