实验一：描述性统计量计算与正态性检验
试验数据统计分析步骤
试验数据统计分析教程第一章：数据分析基本方法与步骤§1-1：数据分类（定量资料和定性资料）统计资料一般分为定量资料和定性资料两大类。
定量资料测定每个观察单位某项指标量的大小，所得的资料称为定量资料。
定量资料又可细分为计量资料(可带度量单位和小数点，如：某人身高为1.173m)和计数资料(一般只带度量单位，但不可带小数点，如：某人脉搏为73次/min) 。
①计量资料在定量资料中，若指标的取值可以带度量衡单位，甚至可以带小数标志测量的精度的定量资料，就叫“计量资料”。
例如测得正常成年男子身高、体重、血红蛋白、总铁结合力等所得的资料。
②计数资料在定量资料中，若指标的取值可以带度量衡单位，但不可以带小数即只能取整数，通常为正整数的定量资料，就叫“计数资料”。
例如测得正常成年男子脉搏数次、引体向上的次数次。
定性资料观测每个观察单位某项指标的状况，所得的资料称为定性资料。
定性资料又可细分为名义资料(如血型分为：A、B、AB、O型)和有序资料(如疗效分为：治愈、显效、好转、无效、死亡) 。
①名义资料在定性资料中，若指标的不同状况之间在本质上无数量大小或先后顺序之分的定性资料，就叫“名义资料”。
例如某单位全体员工按血型系统型、型、型、型来记录每个人的情况所得的资料；又例如某市全体员工按职业分为工人、农民、知识分子、军人等来记录每个人的情况所得的资料。
②有序资料在定性资料中，若指标质的不同状况之间在本质上有数量大小或有先后顺序之分的定性资料，就叫“有序资料”。
例如某病患者按治疗后的疗效治愈、显效、好转、无效、死亡来划分所得的资料；又例如矽肺病患者按肺门密度级别来划分所得的资料。
判断资料性质的关键是把资料还原为基本观察单位的具体取值形式，而不要被资料的表现所迷惑。
关键是要看每一个具体的取值是由“观察单位个数”计算得到的，还是由每一个观察单位自身的观测结果计算得到的。
若属于前者，就应叫定性资料。
若属于后者，就应叫定量资料。
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。
中医药统计学spss操作步骤及答题格式
Pair 对 1 照 实 验
Std. Std. Error Mean Deviation Mean Lower Upper 2.16000 1.32094 .41772 1.21505 3.10495 5.171 9
一、配对差值正态检验 ①假设：H0：配对差值d与正态分布无差异； H1：配对差值d与正态分布有差异， α=0.05，双侧检验。 ② P=0.819>0.05，拒绝H1，接受H0。 ③结论：配对差值d符合正态分布。 二、配对t检验 ①假设：H0：配对差值d的总体均数μd=0； H1：μd≠0，α=0.05，双侧检验。 ② _x对 =4.6600， S对 = 1.00907 S_x对= 0.31910 _x实 =2.5000， S实 = 0.93095 S_x实 =0.29439 t=5.171 ， dƒ=9 ， —d= 2.160 S= 1.32094 S—d=0.41772 P= 0.001＜ 0.05，拒绝H0，接受H1 ③ 结论：可认为三棱莪术液有抑瘤效果。
Statistic df Sig. Statistic df Sig. * VAR .099 20 .982 20 .200 0001 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance.
计量地理学实验报告
湖北文理学院《计量地理学》实验报告专业班级：地科1311姓名：学号：2013113130任课教师：实验一描述性统计分析一．实验目的利用spss进行描述性统计分析。
要求掌握频数分析（Frequencies过程）、描述性分析（Descriptives过程）、探索分析（Explore过程）。
二．实验时间、地点2015年5月11日周一19：00，五栋412三．实验内容及步骤1.实验内容：下表给出的是1951-1970年实测的由一次降雨导致的土壤侵蚀量。
试分析田间小区的土壤侵蚀量分布特征，并绘制频数表、直方图，计算平均值、标准差、变异系数等描述统计量。
年份日期土壤侵蚀量（t/km^2）1951 9.27 43801952 8.26 101301953 8.28 27501954 6.16 59701955 8.23 25101956 7.14 16001957 8.02 75301958 9.11 17701959 7.21 171960 7.05 1523.31961 8.04 0.11962 8.08 8301963 8.28 6201964 6.26 65401965 8.15 126701966 8.14 901967 6.27 124401968 7.17 107331969 8.19 1801970 8.24 3842.实验步骤(1)打开相关数据文件，选择菜单“Analyze-DescriptivesStatistics-Frequencies”(2)选择进行频数分析变量。
选择“土壤侵蚀量”进入“Variables”列表框，在该框中将列出所有要分析的变量。
(3)设置输出频数分布表。
选中“频数分析”中的“Display frequency tables”,要求输出变量的频数分布表。
(4)设置输出有关描述统计量。
单击“频数分析”对话框下部的“Statistic”按钮，根据题目要求选择需要输出的描述统计量。
《生物统计学》复习资料
《生物统计学》复习资料一、填空题1.变量之间的相关关系主要有两大类：(正相关)和(负相关)。
2.试验误差可以分为(随机误差)和(系统误差)两类。
3.样本标准差的计算公式( )。
解析：4.方差分析必须满足(正态性)、(方差齐性)和可加性3个基本假定。
5.在假设检验中，如果检验样本间差异是否极显著,则显著水平a取值为(0.05)。
6.在分析变量之间的关系时，一个变量X确定，Y是随着X变化而变化，两变量呈因果关系，则X称为(自变量),Y称为(因变量)。
二、单项选择题1.抽取样本的基本首要原则是（B）A、统一性原则B、随机性原则C、完全性原则D、重复性原则2.如果对各观测值加上一个常数a,其标准差（D）A、扩天√a倍B、扩大a倍C、扩大a²倍D、不变3.在一组数据中，其中一个数据9的离均差是3,那么该组数据的平均数是（B）A、12B、10C、6D、34.平均数是反映数据资料（B）0的代表值。
A、变异性B、集中性C、差异性D、独立性5.方差分析适合于（A）数据资料的均数假设检验。
A、两组以上B、两组C、一组D、任何6.在假设检验中，是以（A）为前提。
A、肯定假设B、备择假设C、无效假设D、有效假设7.统计学研究的事件属于（D）事件。
A、不可能事件B、必然事件C、小概率事件D、随机事件8.下列属于大样本的是（A）。
A、40B、25C、20D、109.在方差分析中，已知总自由度是15,组间自由度是3,组内自由度是（B）A、18B、12C、10D、510.已知数据资料有10对数据，并呈线性回归关系，它的总自由度、回归自由度和残差自由度分别是（C）A、9、1和8B、1、8和9C、8、1和9D、9、8和1三、判断题(正确的打√,错误的打×。
)1.对于有限总体不必用统计推断方法。
(×)2. 资料的精确性高，其准确性也一定高。
(×)3. 资料中出现最多的那个观测值或最多一组的中点值，称为众数。
概率统计实验
概率统计实验一、课程目标知识目标：1. 理解概率统计的基本概念，掌握概率的计算方法和应用；2. 掌握统计学中的平均数、中位数、众数等描述性统计量的计算和应用；3. 了解随机变量及其分布，理解正态分布的特点和在实际问题中的应用；4. 学会运用概率统计知识解决实际问题，进行数据分析和决策。
技能目标：1. 能够运用概率的计算方法，解决简单的概率问题；2. 能够运用统计学方法，对数据进行整理、描述和分析；3. 能够运用统计软件或工具进行数据收集和处理，绘制统计图表；4. 能够运用所学的概率统计知识，解决生活中的实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对概率统计学科的兴趣，激发学习热情；2. 培养学生的数据分析能力，使其认识到数据在决策中的重要性；3. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同探讨问题；4. 培养学生的批判性思维，使其在分析问题时能够客观、全面地考虑各种因素。
本课程针对高年级学生，结合概率统计学科特点，注重理论知识与实践应用的结合。
课程目标旨在使学生掌握概率统计的基本知识，培养数据分析能力，提升学生在实际生活中运用概率统计知识解决问题的能力。
通过本课程的学习，使学生形成正确的数据分析观念，具备批判性思维和团队合作精神。
在教学过程中，教师需关注学生的个体差异，设计分层教学活动，确保课程目标的达成。
二、教学内容1. 概率的基本概念：概率的定义、性质，条件概率，独立事件的判定与应用；2. 随机变量及其分布：随机变量的定义，离散型随机变量及其分布，连续型随机变量及其分布，正态分布的特点与运用；3. 描述性统计分析：平均数、中位数、众数、方差的意义与计算，四分位数及其应用；4. 概率统计在实际问题中的应用：利用概率知识解决实际问题，运用统计学方法进行数据分析，结合实际案例进行讲解；5. 统计软件的使用：介绍统计软件的基本操作，进行数据收集、处理和分析，绘制统计图表。
教学内容依据课程目标，以教材为蓝本，系统性地安排如下：第一周：概率的基本概念，重点讲解条件概率和独立事件的判定；第二周：随机变量及其分布，侧重于离散型和连续型随机变量的学习；第三周：描述性统计分析，学会计算各类统计量并应用于实际问题；第四周：概率统计在实际问题中的应用，通过案例教学，提高学生的实际操作能力；第五周：统计软件的使用，教授学生如何运用统计软件辅助学习。
对描述性统计量的偏度和峰度应用的研究
对描述性统计量的偏度和峰度应用的研究作者：蔡忠建来源：《北京体育大学学报》2009年第03期（温州大学体育学院，浙江温州 325035）摘要：通过实验法、数理统计法和运用正态分布原理对描述统计量中的偏度和峰度值的应用进行探索性研究，制作不同样本数偏度和峰度值的置信区间，为判断数值资料的分布特征，正确把握选择描述性统计量提供科学的理论依据。
关键词：偏度；峰度；实验；随机抽样；探索中图分类号：G80-32 文献标识码：A 文章编号：1007-3612(2009)03-0075-02On the Application of Deviation and Kurtosis in Descriptive Stat isticsCAI Zhong jian(College of Sports, Wenzhou University, Wenzhou 325035, Zhejian g China)Abstract: The paper conducts an exploration on the application of deviation and kurtosis in descriptive statistics by experiment, mathematical statistics and no rmal distribution principles, and the confidence interval of deviation and kurto sis of different samples are made. To know the character of value distribution, descriptive statistics should be properly mastered for scientific theoretical re ference.Key words: deviation; kurtosis; experiment; random sampling; exploration描述统计的任务就是描述随机变量的统计规律性。
第八章 t检验
图1 两组淋巴细胞转化率数据正态性检验结果
（2）两样本的方差齐性检验
图8-12 例8-3资料方差齐性检验结果
(3)两独立样本t检验
①
②
建立检验假设、确定检验水准： H0 ： 1 2 H1 ： ＝0.05 选择检验方法、计算统计量：
1 2
t
x1 x2
s
2.953, 10 10-2 18
统计量t的计算公式：
t x 0 s
n
=n-1
【例8-1】 某中药厂用旧设备生产的六味地黄丸，药丸重的
均数是8.9g，更新设备后，从所生产的产品中随机抽取9 丸，其重量为：9.2，10.0，9.6，9.8，8.6，10.3，9.9， 9.1，8.9g。问：设备更新后生产的丸药的平均重量有无 变化？ 解：（1）单样本的正态性检验
2.平方根变换
3.平方根反正弦变换 4.倒数变换
33
第五节 u检验
对应于t检验的三种方法，若总体方差已知或样本量较大时，样本均 数的分布服从正态分布或近似正态分布，计算的统计量为u，假设检验 方法称为u检验。
0
H０：μ 1＝μ
0
μ1
当样本量一定时, α 愈小, 则 β 愈大，反之α 愈大, 则 β 愈小 增加样本量, 可同时减小α、 β
假设检验的注意事项
1、事先进行严密的统计学设计 2、单侧检验与双侧检验的选择 3、灵活确定α水准
4、选择正确的统计方法
5、正确理解统计推断的意义 （P值越小，越有理由说明总 体参数间有差异）
6、假设检验的结论不能绝对化 （结论具有概率意义）
7、结合专业知识做出推论（统计学意义应结合专业意义进 行解释） 8、CI与假设检验的区别和联系
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。
SPSS实验报告
《统计分析与SPSS的应用》实验报告班级：090911学号：09091141姓名：律江山评分：南昌航空大学经济管理学院南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用专业经济学班级学号09091141 姓名律江山成绩实验地点G804 实验性质：演示性 验证性综合性设计性实验项目名称基本统计分析（交叉分组下的频数分析）指导教师周小刚一、实验目的掌握利用SPSS 软件进行基本统计量均值与均值标准误、中位数、众数、全距、方差和标准差、四分位数、十分位数和百分位数、频数、峰度、偏度的计算，进行标准化Z分数及其线形转换，统计表、统计图的显示。
二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)（1）实验案例：居民储蓄存款。
（2）基本步骤：1、单击菜单选项analyze→descriptive statistics→crosstabs2、选择行变量到row(s)框中，选择列变量到column(s)框中3、选择dispiay clustered bar charts选项，指定绘制各变量交叉分组下的频数分布棒图。
三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释)实验结论：较大部分储户认为在未来收入会基本不变，收入会增加的比例高于会减少的比例；城镇储户中认为收入会增加的比例高于会减少的比例，但农村储户恰恰相反；可见城镇和农村储户在对该问题的看法上存在分歧。
城镇户口较内存户口收入有明显的增加，但未来收入减少的比例差距不大。
其中二者未来收入大部分基本保持不变。
实验课程名称：统计分析与SPSS的应用专业经济学班级学号09091141 姓名律江山成绩实验地点G804 实验性质：演示性 验证性综合性设计性实验项目名称参数检验（两独立样本T检验）指导教师周小刚一、实验目的掌握利用 SPSS 进行单样本 T 检验、两独立样本 T 检验和两配对样本 T 检验的基本方法，并能够解释软件运行结果。
利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显着差异。
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．。
生物统计附实验设计(明道绪--第四版)最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案
生物统计附实验设计（明道绪-- 第四版）最全资料--复习题、课后思考题、试卷及答案二、填空1、生物统计分描述性统计和分析性统计。
描述性统计是指运用分类、制表、图形以及计算概括性_________ 数据（平均数、标准差等）来描述数据特征的各项活动。
分析性统计是进行数据观察、数据分____________ 以及从中得出统计推断的各项活动。
2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。
该样本是该总体的一部分。
3、由样本获取总体的过程叫抽样。
常用的抽样方法有随机抽样、顺序抽样、分等按比例抽样、整群抽样等。
4、样本平均数与总体平均数的差异叫抽样误差。
常用s/ V N表示。
5、只有降低抽样误差才能提高试验结果的正确性。
试验结果的正确性包括准确性和精确性。
6、试验误差按来源分为系统误差（条件误差）和随机误差（偶然误差）。
系统误差（条件误差）影响试验结果的准确性，随机误差（偶然误差）影响试验结果的精确性。
7、系统误差（条件误差）可以控制，可通过合理的试验设计方法降低或消除。
随机误差（偶然—差）不可控制，可通过理论分布来研究其变异规律，或相对比较其出现的概率的大小。
8、样本推断总体分假设检验和区间估计两大内容。
常用的检验方法有t检验、F检验和卡方检验。
9、置信区间指在一定概率保证下总体平均数的可能范围。
10、t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。
此法先建立无效假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的概率二即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。
11、判断无效假设是否成立的依据是小概率事件实际不可能原理，即假设检验的基本依据。
用来肯定和否定无效假设的小概率，我们称之为显著水平，通常记为a _ 。
12、t检验通常适合两样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验，当二项分布逼近正态分布时，百分数资料也可用二检验。
测压标准数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着工业自动化程度的不断提高，压力测量技术在工业生产、科学研究以及日常生活中扮演着越来越重要的角色。
为了确保压力测量结果的准确性和可靠性，制定相应的测压标准至关重要。
本报告旨在通过对一组测压标准数据的分析，评估其测量精度和可靠性，并提出相应的改进建议。
二、数据来源与方法1. 数据来源：本报告所采用的数据来源于某知名压力仪表制造企业生产的压力传感器，该传感器广泛应用于工业自动化领域。
数据采集时间为2023年，共收集了1000组压力测量数据。
2. 数据分析方法：（1）描述性统计：对压力测量数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
（2）正态性检验：采用Kolmogorov-Smirnov检验方法对数据进行正态性检验。
（3）方差分析：采用方差分析（ANOVA）方法对不同压力等级下的测量结果进行对比分析。
（4）相关性分析：采用皮尔逊相关系数对压力测量结果与温度、湿度等因素进行相关性分析。
三、数据分析结果1. 描述性统计：（1）1000组压力测量数据的均值为100.5 kPa，标准差为2.1 kPa，最大值为103.8 kPa，最小值为97.6 kPa。
（2）数据分布较为均匀，无明显异常值。
2. 正态性检验：采用Kolmogorov-Smirnov检验方法对数据进行正态性检验，结果显示P值大于0.05，说明数据服从正态分布。
3. 方差分析：（1）将1000组数据分为10个压力等级，分别进行方差分析。
（2）结果显示，不同压力等级下的测量结果存在显著差异（P<0.05），说明压力传感器在不同压力等级下的测量精度存在差异。
4. 相关性分析：（1）将压力测量结果与温度、湿度等因素进行相关性分析。
（2）结果显示，温度与压力测量结果呈正相关（相关系数为0.8），湿度与压力测量结果呈负相关（相关系数为-0.6），说明温度和湿度对压力测量结果有一定影响。
四、结论与建议1. 结论：（1）本组测压标准数据符合正态分布，具有一定的可靠性。
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在科学研究、社会调查以及各种实验中，我们常常会收集到大量的数据。
这些数据就像是一堆未经雕琢的璞玉，只有通过恰当的统计分析方法，才能展现出其内在的价值和规律。
接下来，让我们一起深入探讨实验数据的统计分析方法以及它们在实际中的应用。
首先，我们来了解一下描述性统计分析方法。
这是对数据进行初步处理和概括的重要手段。
比如，计算数据的均值、中位数和众数，能够让我们了解数据的集中趋势；而计算数据的方差、标准差，则能反映数据的离散程度。
通过这些简单的描述性统计量，我们可以对数据有一个大致的了解。
比如说，在一项关于学生考试成绩的调查中，我们计算出平均成绩为 80 分，标准差为 10 分。
这就意味着大部分学生的成绩在 70 分到 90 分之间，成绩的分布相对集中。
假设检验是另一种常用的统计分析方法。
它帮助我们判断某个假设是否成立。
举个例子，在医学研究中，我们想知道一种新药物是否比传统药物更有效。
我们可以提出假设：新药物的疗效优于传统药物。
然后通过收集实验数据，并进行相应的统计检验，比如 t 检验或 z 检验，来判断这个假设是否在统计学上显著。
如果检验结果表明差异显著，那么我们就有理由相信新药物更有效；反之，如果差异不显著，就不能得出新药物更优的结论。
方差分析则适用于比较多个组之间的差异。
比如在农业实验中，我们想比较三种不同肥料对农作物产量的影响。
通过方差分析，我们可以判断这三种肥料之间是否存在显著的产量差异。
如果存在差异，还可以进一步进行多重比较，找出具体哪些组之间存在差异。
相关分析用于研究两个变量之间的线性关系。
例如，我们想知道学生的学习时间和考试成绩之间是否存在关联。
通过计算相关系数，我们可以了解这种关系的强度和方向。
如果相关系数接近 1 或－1，说明两者之间存在较强的线性关系；如果接近 0，则说明关系较弱或不存在线性关系。
回归分析则更进一步，它不仅可以描述变量之间的关系，还可以用于预测。
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。
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。
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：700 716 728 719 685 709 691 684 705 718 706 715 712 722 691 708 690 692 707 701 708 729 694 681 695 685 706 661 735 665 668 710 693 697 674 658 698 666 696 698 706 692 691 747 699 682 698 700 710 722 694 690 736 689 696 651 673 749 708 727 688 689 683 685 702 741 698 713 676 702 701 671 718 707 683 717 733 712 683 692 693 697 664 681 721 720 677 679 695 691 713 699 725 726 704 729 703 696 717 688 （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III小到到的一列数据M KTOSO R txixl - .xls23 4 5 6,.0(100)651 65862他6« DE按枚湃65M60 2 660-670 5 6TM80614 690-70026 700-710 1823 T.001 13.00S 27.00B 53.00S71.00* 6©710-720 13 671 720-730 10673 730-740674 740-7503676 其也67784.00S94.00XX. 口100.00«26 26. 18 44. OW14 52・DOS1371. Oi兀 si. oca 5 92・财3 95. CC« 3 98.COSi 2 100. CCT 0 100. WS计算lgl00/lg2=6. 7,从而确定组数为K 二1+ lgl00/lg2=&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“工具一一数据分析一一直方图”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当文畑P 坝過叨柚入①命式妙 IftD 擬⑪粗口4)轉比迫—:一 - t> ax x 心―・・?. > - 'I \i jSGW ■ * " ^LOGlOdOO)使用寿命 65】 6丸661 664 665 674 676 67?阳网-6&0 2 2.0% 涮叩0 5 7.00%巩H806 13.(10* ⑻W90L4 27.0 曲 G90-700 26 53. Qg TOO-7LO 18 Tl.Qg 58. dW 7i.oca 2L.0% 37 Om 32. (IW us.oca 4、选择“插入-函数(fx)-数学与三角函数-LOG1O"□ HirbsbnTxtt?! 5Ef+¥3?K <xE3］左诗⑴ 观⑥ «®C£)益入『 枢式卽 XAH ) 好即 密口辺..4 3 3」丄妙Bl “心吉・/;-・。
实验二：描述性分析实验报告
数据分析及优化设计实验指导书（实验报告）实验名称描述性分析实验实验目的1、熟练掌握利用MATLAB软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度、中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差。
2、熟练掌握jbtest与kstest关于一维数据的正态性检验。
3、掌握统计作图方法。
4、掌握多维数据的数字特征与相关矩阵的处理方法。
实验题答案实验一：1998年到2020年，我国汽车产量相关统计数据如表所示，解决以下问题：1）计算各项指标的平均值、标准差、变异系数、三均值、偏度与峰度；对数据进行读取，并计算各个指标的平均值、标准差、变异系数、三均值、偏度与峰度，代码如下：1.A=xlsread('第二章数据 experiment2_1.xlsx');=["生产产量(万吨)","金属切削机床产量(万台)","汽车产量(万辆)"]3.M=mean(A); %计算各指标（即各列）的均值4.SD=std(A); %计算各指标标准差5.V=SD./abs(M); %计算各指标变异系数6.SM=[0.25,0.5,0.25]*prctile(A,[25;50;75]); %计算各指标（即各列）的三均值7.pd=skewness(A,0); %计算每列数据的偏度8.fd=kurtosis(A,0)-3; %计算每列数据的峰度9.OUT=["数据名称",NAME;"平均值",M;"标准差",SD;"变异系数",V;"三均值",SM;"偏度",pd;"峰度",fd]在编辑器中输入代码，并保存为.m文件，在命令行窗口中输出各个计算结果如下图所示：2）各项指标是否服从正态分布？若服从正态分布，计算概率为1%时的生铁产量、金属切削机床产量及汽车产量；若不服从正态分布，利用Box-Cox 变换将数据进行变换，对变换后的数据进行相应的分析；对各项指标进行JB检验、KS检验和改进KS检验（即Lilliefors检验），并结合QQ图进行分析判断各项对应指标是否服从正态分布，Matlab中代码如下：1.%%-------------------------------绘图-------------------------------%%2.a1=A(:,[1]); %生铁产量（万吨）3.a2=A(:,[2]); %金属切削机床产量（万台）4.a3=A(:,[3]); %汽车产量（万辆）5.subplot(1,3,1),qqplot(a1),title('生铁产量');6.subplot(1,3,2),qqplot(a2),title('金属切削机床产量');7.subplot(1,3,3),qqplot(a3),title('汽车产量');8.h1=jbtest(X); %JB检验9.h2=kstest(X); %KS检验10.h3=lillietest(X); %改进KS检验11.H=[h1;h2;h3];各列指标检验结果如下：可以看出，生铁产量、金属切削机床产量、汽车产量三项指标都满足h1=0，h2=1，h3=0，表示JB检验和Lilliefors检验支持生铁产量、金属切削机床产量、汽车产量三项指标都服从正态分布，KS检验不支持生铁产量、金属切削机床产量、汽车产量三项指标服从正态分布。
统计数据分析报告范本
统计数据分析报告范本一、前言在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
统计数据分析能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，揭示隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供科学的支持。
本报告将以具体数据来源的数据为例，对分析主题进行深入分析，旨在为报告的目标受众提供有针对性的决策建议。
二、数据来源与收集方法（一）数据来源本次分析所使用的数据来源于具体的数据库、调查问卷、网站等。
（二）收集方法数据的收集采用了详细说明收集数据的方法，如抽样调查、网络爬虫、实验等，确保了数据的代表性和可靠性。
三、数据概况（一）样本量本次分析共涉及具体的样本数量个样本。
（二）数据字段数据包含了以下主要字段：逐一列出关键的数据字段名称和含义（三）数据类型数据类型主要包括列举数据的类型，如数值型、分类型等四、数据分析方法（一）描述性统计分析通过计算均值、中位数、标准差等统计量，对数据的集中趋势和离散程度进行描述。
（二）相关性分析运用相关系数来衡量不同变量之间的线性关系。
（三）假设检验根据研究问题提出假设，并通过统计检验来判断假设是否成立。
（四）数据可视化采用柱状图、折线图、饼图等图表形式，直观展示数据的分布和趋势。
五、数据分析结果（一）变量分布情况1、变量 1的分布变量 1呈现具体的分布形态，如正态分布、偏态分布等，均值为具体数值，中位数为具体数值，标准差为具体数值。
2、变量 2的分布……（二）相关性分析结果1、变量 1与变量 2的相关性变量 1与变量 2之间存在显著的正/负相关关系，相关系数为具体数值。
2、变量 3与变量 4的相关性……（三）假设检验结果1、假设 1 的检验结果针对假设 1：具体假设内容，通过检验方法进行检验，结果表明接受/拒绝原假设，即在显著水平下，具体结论。
2、假设 2 的检验结果……（四）数据可视化结果1、图表 1 标题对图表 1 进行简要描述和分析2、图表 2 标题……六、结论与建议（一）结论1、通过本次数据分析，我们得出以下主要结论：结论 1结论 2……2、这些结论对于报告的目标受众具有重要的意义，为相关决策或行动提供了有力的支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实验一、描述性统计量计算与正态性检验实验
（验证性实验）
1实验目的：数据分析的目的是从数据中提取有用的信息，而提取信息的首要任务是 了解数据，认识数据，描述性统计量是最基本的。
所以设立这个实验，让学生掌握使用 SAS
系统计算数据的一些基本描述性统计量和正态性检验。
2、实验要求及学时：实验形式（个人）；实验学时数 4。
3、实验环境及材料：（使用的软件系统、实验设备、主要仪器、材料等）
装有版本为8.1以上的SAS 系统的个人电脑（每人一台）
4、 实验内容：用SAS 软件进行描述性统计量计算与正态性检验实验。
5、 实验方法和操作步骤
1） 导入数据（数据来源于 2009年10月29日股市交易数据）
P ROC IMP ORT OUT= WORK.sj
DATAFILE= "D:\work\exam ple on e.xls"
DBMS=EXCEL2000 REP LACE;
GETNAMES=YES;
RUN
2） 整理数据
data lwh;
set sj;
sum=average_ price*volume;
run ;（在数据表
sj 中增设sum 变量形成新的数据表lwh ） lwh; lwh;
run gplot data =lwh; i =rqcli95 v=* color =blue;
data
set
if
run 3)练习 p roc class p rice> 0; （从数据表lwh 剔除那些在2009年10月29日没有交易的股
票） tabulate 过程输出统计量表 tabulate data =lwh;
var table regi on;
sum p rice;
regi on, （sum p rice ）*（mea n var ）;
;（此处是对数据表Iwh 中深圳和上海的市场的股票分别汇总统计它们的数据）
run 4)练习gplot 过程输出统计图表
proc gplot data =lwh;
symbol1
symbol2 plot gp lot i =join v=+ color =red; i =rq v=& color =black;
sp eed*low Level_Cha nge*high/ overlay p roc
symbol
plot
(Level_Cha nge sp eed)*(low high);
run
这步的结杲如下：图中的实线是两个变量的回归曲线，虚线是它们
图1-2 : speed 和和igh 的散点图
1Q
-1D
ID 20 】0 4a 刖 切 Tl 冃 D 3D lOD HD I20 110 l« 啊 IN
IW
图 1-3 : speed 和low , Level_Change 和high 的叠加散点图
95%的置信线。
5)练习gchart 过程输出柱状图。
proc gchart data =lwh;
vbar price/ levels =18 modpoints= 5 7 29 31 34 38 42 55;
run ;
这步的结果如下:
9 11 13 15 17 19 21 23
25 27 var Level_Change; histogram
Level_Cha nge;
probplot Level_Cha nge;
run ;
这步的结果如下:
The SAS System 18:23 Saturday, December 13, 2009
2
The UNIVARIATE Procedure
Variable ： Leve LChange (Level —Change) w 1542 Sutn We i ght^ 1542
Mean -2.071S537 Sum Observ^itions -3134.49
Std Devi at ion 2.43397837 Variance 5.35349934
Skevness L05e2S134 Kurtosis 3,0174S5S3
Uncorrected 3S 15732.2135 Corrected 33 9174.34248
Coef f Vftriftt ton -H7,77S31 Std Error Mean 0.062113ei
Tests for Norma Ii tv
Test —Stat i c — Value
Shaprro-WiIk Ko I iftogorov-Smi rnov Cramer-von Mises Anderson-DarIine 7 0.34565 D a*D82774 W-Sq
2.971719 A-Sq 16.31101 <0,0001
<Q,0100
Hr < W Pr > D Pr > Z <0.0050
Pr > A-Sq <0,0050
表 1-2 : Level_Change 的正态性检验结果 图 1-4 : price
的直方图
6）练习uni variate 过程输出描述性统计量和正态性检验。
Moments
表 1-1 : Level_Change 的描述性统计量
图1-5 : LeveI_Change 的直方图
图1-6 : LeveI_Change 的QQ图
分析：表1-2中的p-value都是小于0.05的，从检验的数量结果显示变量LeveI_Change是不服从正态分布的，从直方图和QC图我们也可以看到，在数据的尾部明显不服从正态分布。
如果变量服从正态分布，直方图应该是对称的，而QC图应该是一条直线。
6、实验报告要求
1）实验报告要以事实为依据，推理要合乎逻辑，不可无根据地臆断。
2）在写作实验报告时，要按照一定的格式，不能忽视最基本的规范要求。
要根据事物的结构特点和逻辑顺序，来考虑表达的形式和表述的方法。
3）实验报告的表述应具有可读性。
语言阐述必须精确、通俗，在不损害规范性的前提下，尽可能使用简洁的语言。
7、练习实验
分析数据表Iwh中其它的变量，计算它们的描述性统计量并作正态性检验。