数理统计学实验报告

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应用数理统计学课程实验报告

应用数理统计学课程实验报告201330170078 学生学号实验课成绩学生实验报告书应用数理统计学课程实验实验课程名称土木与交通学院开课学院胡郁葱指导教师姓名邓艳辉学生姓名交通运输学生专业班级学年第 1 学期 2014 2015 --上机实验一实验项目名称上机实验1 实验日期 2014.12.26 实验者邓艳辉专业班级交通运输组别第二组一部分:实验预习报告(包括实验目的、意义，实验基本原理与方法，实验方案与技术路线等)一、实验目的:掌握SPSS的基本操作(认识SPSS、变量定义、变量属性理解、数据录入等) 二、实验任务:设计“交通量调查表”的相关变量及属性，便于将纸质调查表转换为电子调查表，并导入数据。

三、实验基本原理和方法:一、定义变量启动SPSS后，出现如图1-1所示数据编辑窗口。

由于目前还没有输入数据，因此显示的是一个空文件。

输入数据前首先要定义变量。

定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度(小数位数)、变量标签(或值标签)和变量的格式。

1(定义变量名NameSPSS默认的变量为Var00001、Var00002等。

用户也可以根据自己的需要来命名变量。

SPSS变量的命名和一般的编程语言一样，有一定的命名规则，具体内容如下: (1)变量名必须以字母、汉字或字符,开头，其他字符可以是任何字母、数字或_、@、#、$等符号。

(2)变量最后一个字符不能是句号。

(3)变量名总长度不能超过8个字符(即4个汉字)。

4(4)不能使用空白字符或共他待殊字符(如“～”、“?”等)。

(5)变量命名必须唯一，不能有两个相同的变量名。

(6)在SPSS中不区分大小写，例如，HXH、hxh或Hxh对SPSS而言，均为同一变量名称。

(7)SPSS的句法系统中表达逻辑关系的字符串不能作为变量的名称，如ALL、AND、WITH、OR等2(定义变量类型Type单击Type相应单元中的按钮，出现如图1-2所示的对话框，在对话框中选择合适的变量类型并单击OK按钮，即可定义变量类型。

数理统计学实验报告【范本模板】

数理统计学实验报告院:专业：班级：学号：学生姓名：指导教师姓名:实验日期:实验11950～1983年我国三类产品出口总额及其构成年份出口总额(亿元）其中工矿产品农副产品加工品农副产品金额（亿元）占总额％金额（亿元) 占总额％金额(亿元）占总额％195020。

21。

99。

4 6。

733。

2 11。

657.4195548.712。

425。

5 13.828.4 22.546.1196063.316。

926.7 26.842.3 19.631。

0196563。

119。

530.9 22。

736.0 20。

933。

1197056。

814.525.6 21。

437。

7 20.936.7 197514356.239.3 44.531.1 42。

329.6 1980282。

4141。

151.8 90。

4 29。

550.918。

7 1983434。

5249.457.4 11626。

7 69。

115.9用表中的资料，按以下要求绘制图表：（一）用表中1950、1960、1970、1980四年三类产品的出口金额绘制分组柱形图，然后将图复制到Word文档.（二）用表中1950和1980两年三类产品的出口金额占总金额的百分比,分别绘制两幅饼图, 然后将图复制到Word文档;（三）用1950、1960、1970、1980四年三类产品出口金额绘制折线图, 然后将图复制到Word文档。

（四）将以上一张表、三幅图联系起来，结合我国当时的历史背景写一篇300字左右的统计分析报告。

(一)（二)1950：1980：(三)(四）总结建国初期，我国对外贸易仅限于原苏联和东欧等前社会主义国家，对外贸易规模极其有限，基本上处于封闭半封闭状态。

1950年，出口额极少，以农副产品为主的出口占我国出口总额的百分之五十八，而工矿产品的出口极少只占百分之九。

随着经济发展，出口额增长，工矿产品的出口额增长迅速,而出口产品以农副产品加工品为主.改革开放以来，我国走上了对外开放之路,从大规模“引进来”到大踏步“走出去”，一跃而成为世界对外贸易大国。

数理统计学实验报告实验二

西北农林科技大学实验报告学院名称：理学院专业年级：姓名：学号：课程：数理统计学报告日期：实验二一．实验目的1.利用样本数据推断储户总体一次平均存款金额是否为2000元。

并求置信区间（自己确定置信水平）。

检验城镇储户与农村储户一次平均存款金额是否无显著差异。

2.利用样本数据推断保险公司具有高等教育水平的员工比例小于等于0.8.3.利用样本数据检验减肥茶是否有明显的减肥作用。

二．实验要求1.学会用spss比较均值,并求出置信区间.三．实验内容（一）利用样本数据推断储户总体一次平均存款金额是否为2000元。

并求置信区间（自己确定置信水平）。

检验城镇储户与农村储户一次平均存款金额是否无显著差异。

1、用spss软件打开所给文件“居民储蓄调查数据（存款）”。

2、在数据视图界面点击分析->比较均值->单样本T检验，把题目要求的“存取款金额[a5]”加入到检验变量中，在检验值处填2000（如图所示）。

点击粘贴，会得到一串代码如下：DATASET ACTIV ATE 数据集1.T-TEST/TESTV AL=2000/MISSING=ANALYSIS/V ARIABLES=a5/CRITERIA=CI(.95).点击运行->全部，就能得到所求“样本数据推断储户总体一次平均存款金额是否为2000元。

并求置信区间（自己确定置信水平）。

”的结果（如图所示）。

3、回到数据视图界面，点击分析->比较均值->独立样本T检验，按要求把“存取款金额[a5]”加入到检验变量中，把户口[a13]加入到变量中。

根据变量视图中a13的值标签显示1=“城镇户口”，2=“农村户口”（如图所示）所以在把户口[a13]加入到变量中之后点击定义组，在使用指定值处分别填“1”，“2”（如图所示）。

最后点击确定，得到所求“检验城镇储户与农村储户一次平均存款金额是否无显著差异。

”的结果（如图所示）。

（二）利用样本数据推断保险公司具有高等教育水平的员工比例小于等于0.8。

数理统计实验报告————直方图

实验名称：用Excel画直方图（实验一）指导教师：实验时数： 4 实验设备：安装了VC++、mathematica、matlab的计算机实验日期：2012 年 3 月 20 日实验地点：第五教学楼北902学生：学号：实验目的：1．学会利用Excel画直方图的方法；2．应用这种方法解决一些实际问题。

实验准备：1．在开始本实验之前，请回顾教科书的相关内容；2．需要一台安装有Windows XP Professional操作系统和完整安装office2003的计算机。

实验内容及要求：40种刊物的月发行量如下（单位：百册）：59545022 14667 6582 6870 1840 2662 45081208 3852 618 3008 1268 1978 7963 20483077 993 353 14263 1714 11127 6926 2047714 5923 6006 14267 1697 13876 4001 22801223 12579 13588 7315 4538 13304 1615 8612（1）求该批数据的平均值，最大值，最小值，样本标准差，中位数；（2）建立该批数据的频数分布表，取组距为1700百册，并应用Excel画频数直方图，频率直方图，单位频率直方图；（3）由Excel自行确定组距，画出频数直方图。

实验过程：（程序代码及运行结果）最大值14667 组限353接收频数频率单位频率最小值353 205335310.0250.025平均值5552.15 37532053130.3250.325样本标准差4585.082 5453375340.10.1中位数4254.5 7153545350.1250.125极差14314 8853715360.150.15组数10 10553885330.0750.075组距1700 1225310553000139531225310.0250.025156531395340.10.11565330.0750.075其他000一·最大值:依次在单元格中输入数据，在A6中输入最大值，选定B6，输入函数MAX,选定区域（A1：H5）然后确定，即可得出。

数理统计实验指导1报告

数理统计实验指导1报告数理统计实验实验指导书⼀理学院实验中⼼数学专业实验室编写实验⼀常见的概率分布以及分位数【实验类型】综合性【实验学时】4【实验内容】1、会利⽤ MATLAB 软件计算离散型随机变量的概率、连续型随机变量概率密度值, 以及产⽣离散型随机变量的概率分布(即分布律)；2、会利⽤ MATLAB 软件画出各种常见分布图形；2、会利⽤ MATLAB 软件计算分布函数值, 或计算形如事件{X≤x}的概率；3、给出概率p和分布函数, 会求上α分位点, 或求解概率表达式中的待定参数。

【实验前的预备知识】1、掌握常见离散型随机变量的分布律及性质；2、掌握常见连续型随机变量的分布密度函数及性质；3、理解上分位数的定义及求法4、掌握基本的描绘函数的MATLAB编程法。

【实验⽅法或步骤】1、通⽤MATLAB函数计算概率分布律及密度函数值命令通⽤函数计算概率密度函数值函数pdf 或者namepdf格式：Y=pdf(‘name'，K，A，B)或者：namepdf (K，A，B)说明(1)上述函数表⽰返回在X=K处、参数为A、B、C的概率值或密度值，对于不同的分布，参数个数是不同；name为分布函数名，其取值如表1。

（2）第⼀个函数名加' '，第⼆个⽆需加。

表1 常见分布函数表例1事件A在每次试验中发⽣的概率是0.3, 计算在10次试验中A恰好发⽣6次的概率.解: p=pdf('bino',6, 10, 0.3)或者p=binopdf(6, 10, 0.3)p =0.0368结果表明：参数是n=10,概率是p=0.3的⼆项分布在X=6处的概率为0.0368.例2 事件A在每次试验中发⽣的概率是0.3, 求在4次试验中A发⽣次数的概率分布.解: p=pdf('bino',0:4,4,0.3) %0: 4产⽣步长为 1 的等差数列 0, 1, 2, 3, 4.或者p=binopdf(0:4,4,0.3)p =0.2401 0.4116 0.2646 0.0756 0.0081计算的结果是: 参数是n=4, 概率是p=0.3的⼆项分布的分布律(当x=0,1,2,3,4 时).例 3 设随机变量X服从参数是3的泊松分布, 求概率P{X=6}.解: p=pdf('poiss',6,3)或者p=poisspdf(6,3)p =0.0504结果表明：参数是λ=3 的泊松分布在x=6处的概率为0.0504.例4 写出参数为 3 的泊松分布的前6项的概率分布.解：p=pdf('poiss',0:5,3)或者p=poisspdf(0:5,3)% 0:5 产⽣步长为 1的等差数列0,1,2,3,4,5.p =0.0498 0.1494 0.2240 0.2240 0.1680 0.1008计算的结果是, 参数为λ=3的泊松分布的前6项的概率(当x=0,1,2,3,4,5时).例5设随机变量X服从区间[2, 6]上的均匀分布, 求X=4 时的概率密度值.解：y=unifpdf(4,2,6) 或y=pdf('unif',4,2,6)y =0.2500例6 计算正态分布N（0，1）的随机变量X在点0.6578的密度函数值。

研究生数理统计实验报告(方差分析+回归分析)

研究生数理统计实验报告（方差分析+回归分析）《数理统计》日期：实验成绩：评阅人：实验学院：班级：学号：姓名：报告实验一：单因素方差分析一．实验内容在1990 年秋对“亚运会期间收看电视的时间”调查结果如下表所示。

问：收看电视的时间比平日减少了（第一组）、与平日无增减（第二组）、比平日增加了（第三组）的三组居民在“对亚运会的总态度得分”上有没有显著的差异？第一组 42 41 42 42 43 第二组 39 40 40 41 41 第三组 43 44 43 45 45 二．实验步骤1.打开excel（2021版），输入数据2.点击“数据”→数据分析→单因素分析3.输出结果组列 1 列 2 列 3 差异源组间组内总计SS 36.133 8.800 44.933 df 2 12 14 MS 18.067 0.733 F 24.636 P-value0.0001 F crit 3.89 观测数 5 5 5 求和 210 201 220 平均 42 40.2 44 方差 0.5 0.7 1 三．实验结果从上述软件结果可知，p-value为0.0001<0.01,所以在1%的显著性水平下，拒绝原假设，即三组居民在“对亚运会的总态度得分”上有显著的差异。

实验二：双因素方差分析（无交互作用）一．实验内容从由五名操作者操作的三台机器每小时产量中分别各抽取1 个不同时段的产量，观测到的产量如表6-31所示。

试进行产量是否依赖于机器类型和操作者的方差分析。

机器1 操作者1 53 操作者2 47 操作者3 46 操作者4 50 操作者5 49 机器2 61 55 52 58 54 机器3 51 51 49 54 50 二．实验步骤1.打开excel（2021版），输入数据2.点击“数据”→数据分析→无重复双因素分析3.输出结果 SUMMARY 行 1 行 2 行3 行4 行5 列 1 列 2 列 3 差异源行列误差总计SS 72 130 22 224 df 4 2 8 14 MS 18 65 2.75 F 6.5455 23.6364 P-value0.0122 0.0004 F crit 3.8379 4.4590 观测数 3 3 3 3 3 5 5 5 求和 165 153147 162 153 245 280 255 平均 55 51 49 54 51 49 56 51 方差 28 16 9 16 7 7.5 12.5 3.5 三．实验结果因操作者因素的P-value值为0.0122，在5%显著性水平下，差异显著；机器因素的P-value值为0.0004，在1%显著性水平下，差异显著，说明产量依赖于机器类型和操作者。

统计学实验例题实验报告(3篇)

第1篇一、实验课程名称：统计学实验二、实验项目名称：例题分析与解决三、实验日期：2023年10月26日四、实验者信息：- 专业班级：经济与管理学院经济学专业- 姓名：张三- 学号：20190001五、实验目的：1. 理解统计学的基本概念和原理。

2. 掌握统计学中的常用方法和技巧。

3. 提高运用统计学知识解决实际问题的能力。

六、实验原理：统计学是一门应用数学的分支，主要用于收集、整理、分析数据，从而对现象进行描述、解释和预测。

本实验主要通过分析例题，加深对统计学理论和方法的理解。

七、实验内容：1. 例题一：计算一组数据的平均数、中位数、众数（1）数据：10, 15, 20, 25, 30, 35, 40（2）计算过程：- 平均数 = (10 + 15 + 20 + 25 + 30 + 35 + 40) / 7 = 25- 中位数 = 30- 众数 = 30（出现次数最多）2. 例题二：求解一组数据的方差和标准差（1）数据：10, 15, 20, 25, 30, 35, 40（2）计算过程：- 方差 = [(10 - 25)^2 + (15 - 25)^2 + (20 - 25)^2 + (25 - 25)^2 + (30 - 25)^2 + (35 - 25)^2 + (40 - 25)^2] / 7 = 91.43- 标准差= √方差= √91.43 ≈ 9.533. 例题三：分析两组数据的关联性（1）数据集A：身高（cm）：160, 165, 170, 175, 180体重（kg）：50, 55, 60, 65, 70（2）数据集B：身高（cm）：165, 170, 175, 180, 185体重（kg）：55, 60, 65, 70, 75（3）计算过程：- 相关系数= (Σ(xy) - nΣxΣy) / √[(Σx^2 - nΣx^2)^2 (Σy^2 -nΣy^2)]- 其中，x为身高，y为体重，n为数据个数计算得出两组数据的关联性较强，说明身高和体重之间存在正相关关系。

数理统计实验三非参数假设检验

西北农林科技大学实验报告学院名称：理学院专业年级：姓名：学号：课程：数理统计学报告日期：实验三非参数假设检验一．实验目的1. 验证某产品的合格率是否是否低于0.9.2. 检验某地区儿童身高是否符合正态分布。

3. 为研究心脏病猝死人数与日期的关系，收集到168个观测数据，利用这批样本数据推断猝死人数与日期的关系是否为2.8：1：1：1：1：1：1.4. 某工厂用甲乙两种工艺生产同一种产品，利用样本数据检验两种工艺下产品使用寿命是否存在显著差异。

二．实验要求用spss实现非参数假设检验，包括二项式检验，单样本正态分布检验，两个独立样本检验，卡方检验。

三．实验内容（一）验证某产品的合格率是否是否低于0.9.打开文件“非参数检验（产品合格率）”，点击分析->非参数检验->旧对话框->二项式，把数据“是否合格”添加到检验变量列表，把检验比例默认的0.5该为题目要求的0.9（如图所示）。

点击确定得到结论（如图所示）。

结论：由上表知，SPSS的悖假设检验案例比例小于0.9的，并且在精确显著（单侧）值sig=0.193>0.05，即接受原假设检验，即二项式检验的案例比例是大于0.9的。

（二）检验某地区儿童身高是否符合正态分布。

打开文件“非参数检验（单样本KS-儿童身高）”，点击分析->非参数检验->旧对话框->1样本，把数据“周岁儿童的身高（sg）”添加到检验变量列表，检验分布默认为常规，即正态（如图所示）。

点击确定得到结论（如图所示）。

结论：由上述的结果可以看出，周岁儿童的身高是满足正态分布其中均值为71.8571，标准差为3.97851，可知某地区的儿身高满足正态分布。

除此之外，由上面的结果中的检验值sig=0.344>0.05也可以得出原假设检验是成立的，即接受身高满足正态分布的假设。

（三）为研究心脏病猝死人数与日期的关系，收集到168个观测数据，利用这批样本数据推断猝死人数与日期的关系是否为2.8：1：1：1：1：1：1.打开文件，在变量视图窗口中，点击数据->加权个案，对话框右边选项点击加权个案，把“死亡日期”添加到频率变量中，（如图所示），点击确定。

应用数理统计实验报告

假设检验实验报告（二）
2014年11月10日
姓名
班号
学号
实验内容：
选择两组有意义的一维样本；
检验零假设：；
说明：（1）这个检验的前提假设是什么？
（2）写出检验统计量的具体表达形式及利用SAS的“分析员应用”计算的统计量值；
（3）在什么水平下接受或拒绝了零假设。
实验结果及分析：
实验选择了两个文学家马克·吐温(Mark Twain)的8篇小品文以及斯诺·特格拉斯(Snodgrass)的10篇小品文中由三个字母组成的词的比例：
单因素方差分析实验报告（五）
2014年11月24日
姓名
班号
学号
实验内容：
选取一组有意义的单因素试验数据；
利用SAS的“交互数据分析”进行单因素方差分析，并进行如下说明：
（1）因素的不同水平对试验指标的影响有无显著差异？哪个量能反映这一点？
（2）因素的各个水平间是否有显著差异？哪些量能反映这一点？
（3）模型的前提假设是否满足？如何判定？
（3）由表4可以看出 ,因此按0.05水平拒绝月销售额与月广告花费没有线性关系的零假设;
（4）残差图表明该模型的随机误差项呈现独立同分布的性质;而Q-Q图表明随机误差基本上不违背正态性；
（5）结论:这个模型可用来分析和预测月销售额和月广告花费之间的关系。
多元回归实验报告（四）
2014年11月17日
通过“交互数据分析”得出的实验结果如下：
1.在方差分析表中，检验模型显著性的F统计量为16.42，相应的p值为0.0002<0.05，所以模型的效应是显著的。
2.在Ⅲ型检验表中，将模型平方和分解为两个因素和它们的交互作用，表中看出，检验A变量效应的p值小于0.0001，所以从总体上看因素A的不同水平之间有显著差异；检验B变量效应的p值为0.2020>0.05，所以因素B的不同水平之间没有显著差异；检验两者交互作用的p值为0.0009<0.05，所以交互作用的影响也是显著的。

数理统计实验报告

《概率论与数理统计》实验报告学生姓名学生班级学生学号指导教师学年学期实验报告实验内容实验过程（实验操作步骤）实验结果1 .某厂生产的化纤强度X 〜N( ,0.852)，现抽取一个容量为n 25的样本，测定其强度，得样本均值X 2.25，试求这批化纤平均强度的置信水平为0.95的置信区间. 第1步：打开【单个正太总体均值Z估计活动表】。

第2步：在单元格【B3】中输入0.95，在单元格【B4】中输入25,在单元格【B5】中输入2.25 ,显示结果。

单YE盍总臣均值出石计;騙洙由此可得，这批化纤平均强度的置信水平为0.95的置信区区间为(1.92 , 2.58).2 .已知某种材料的抗压2强度X ~ N（,），现随机抽取10个试件进行抗压试验，测得数据如下：482，493, 457, 471, 510，446， 435, 418, 394， 469 求平均抗压强度的置信水平为 0.95的置信区间；2（2）求的置信水平为0.95的置信区间. 第1步：打开【单个正太总体均值t估计活动表】•第2步：在D列输入原始数据.第3步：点击【工具（T）】-选择【数据分析（D）】一选择【描述统计】一点击【确定】按钮一在【描述统计】对话框输入相关内容—点击【确定】按钮，得到F列与G列结果。

第4步：在单元格【B3】中输入0.95，在单元格【B4】中输入10, 在【B5】中引用G3,在【B6】中引用G7,显示结果。

单个正击豆悴旳毡文洁id汚加置馆水平0.95禅本容呈10禅本均疽4E7. 5捽本掠性差35. 217b??68彳就误差11. 13677591I分应麹（軍）L. 333112^33十命惊數（双》 2.262157163单侧直订下限d37. 0S5C32至厕宣世丄限^77.^14563区可估计估i 下陨-132. 3063?26估计上限4S 2. 6^3137449?■J&7平均45T, 5裁上上椎代差11.丄3閃辭土51（1中也戲-I-.-446刪倍祈准年35.517^77^3H5方差124OLZT77YBjy^蛀度-0.僦希仙7・菟勺克飾¥04&9帽备眞坤11639Q总人值510㈣6LQM y J1ti)顼•£_唄w -由此可得，平均抗压强度的置信水平为0.95的置信区间（432.31 , 482.69）草不正蛊盘悴方茎卡方诂计^动B却計:平0.能畔多Fir1Q45T. 5祥車•方差1240. 2?7?78卡方下分G激 3. 325L12843卡方上分位厳f单了卡方下5K触（股）卡方上沁憨（敢）16. 91897762. 7GD3E9E19-022T67BC59. TCZOSSV二1“芒K7用匡is■估计3357, 02393?咕计EFU5B€. 7«S2S3'舌H丄哽4133.56324由此可得，2的置信水平为0.95的置信区间为（586.80 , 4133.66）3 .用一个仪表测量某一物理量9次，得样本均值x 56.32，样本标准差s 0.22.(1)测量标准差的大小反映了仪表的精度，试求的置信水平为 0.95 的置信区间；(2)求该物理量真值的置信水平为0.99的置信区间.(1)第1步：打开【单个正太总体方差卡方分布】第2步：在单元格【B3】中输入0.95 ,在单元格【B5】中输入56.32 ,在单元格【B6】中输入0.0484 ,显示结果。

概率论与数理统计实验报告

概率论与数理统计实验报告概率论与数理统计实验报告引言：概率论与数理统计是数学的两个重要分支，它们在现代科学研究和实际应用中起着重要的作用。

本次实验旨在通过实际操作，加深对概率论与数理统计的理解，并探索其在实际问题中的应用。

实验一：掷硬币实验实验目的：通过掷硬币实验，验证硬币正反面出现的概率是否为1/2。

实验步骤：1. 准备一枚硬币，标记正反面。

2. 进行100次连续掷硬币实验。

3. 记录每次实验中正面朝上的次数。

实验结果与分析：经过100次掷硬币实验，记录到正面朝上的次数为47次。

根据概率论的知识，理论上硬币正反面出现的概率应为1/2。

然而，实验结果显示正面朝上的次数并未达到理论值。

这表明在实际操作中，概率与理论可能存在一定的差异。

实验二：骰子实验实验目的：通过骰子实验，验证骰子的点数分布是否符合均匀分布。

实验步骤：1. 准备一个六面骰子。

2. 进行100次连续投掷骰子实验。

3. 记录每次实验中骰子的点数。

实验结果与分析：经过100次投掷骰子实验，记录到骰子点数的分布如下：1出现了17次；2出现了14次；3出现了20次；4出现了19次；5出现了16次；6出现了14次。

根据概率论的知识，理论上骰子的点数分布应符合均匀分布，即每个点数出现的概率相等。

然而，实验结果显示骰子点数的分布并未完全符合均匀分布。

这可能是由于实际操作的不确定性导致的结果差异。

实验三：正态分布实验实验目的：通过测量人体身高数据，验证人体身高是否符合正态分布。

实验步骤：1. 随机选择一定数量的被试者。

2. 测量每个被试者的身高。

3. 统计并绘制身高数据的频率分布直方图。

实验结果与分析：通过测量100名被试者的身高数据，统计得到的频率分布直方图呈现出典型的钟形曲线，符合正态分布的特征。

这与概率论中对正态分布的描述相吻合。

结论：通过以上实验，我们对概率论与数理统计的一些基本概念和方法有了更深入的了解。

实验结果也向我们展示了概率与理论之间的差异以及实际操作的不确定性。

数理统计实验报告(模板)

实验课程数理统计实验地点数学专业实验室时间2014.11.30班级姓名学号成绩指导老师太原工业学院理学系实验一描述性统计【实验目的】熟悉Excel软件在数理统计中的应用；【实验内容】一.熟悉办公软件Excel中数据分析工具箱里的描述性统计分析；二.会绘制直方图表并进行分析。

【实验所使用的仪器设备与软件平台】计算机 Excel2003【实验方法与步骤】选取一个例子，查看常见的统计量，并绘制直方图。

（参数自己设定）。

【实验结果及分析】实验二单个正态总体参数的区间估计【实验目的】熟悉Excel软件在数理统计中的应用【实验内容】一.熟悉办公软件Excel中数据分析工具箱里的区间估计；二.进行单整体总体参数的区间估计。

【实验所使用的仪器设备与软件平台】计算机 Excel2003【实验方法与步骤】选取一个例子，进行单个正态总体参数的区间估计。

（参数自己设定）。

【实验结果及分析】实验三两个正态总体参数的区间估计【实验目的】熟悉Excel软件在数理统计中的应用【实验内容】一.熟悉办公软件Excel中数据分析工具箱里的区间估计；二.进行两个正态总体参数的区间估计。

【实验所使用的仪器设备与软件平台】计算机 Excel2003【实验方法与步骤】选取一个例子，进行两个正态总体参数的区间估计。

（参数自己设定）。

【实验结果及分析】【实验目的】熟悉Excel软件在数理统计中的应用【实验内容】一.熟悉办公软件Excel中数据分析工具箱里的假设检验；二.单个正态总体参数的假设检验。

【实验所使用的仪器设备与软件平台】计算机 Excel2003【实验方法与步骤】选取一个例子，单个正态总体参数的假设检验（参数自己设定）。

【实验结果及分析】【实验目的】熟悉Excel软件在数理统计中的应用【实验内容】一.熟悉办公软件Excel中数据分析工具箱里的假设检验；二.两个正态总体参数的假设检验。

【实验所使用的仪器设备与软件平台】计算机 Excel2003【实验方法与步骤】选取一个例子，两个正态总体参数的假设检验（参数自己设定）。

数理统计实习报告

一、实习基本情况实习时间：2023年X月X日至2023年X月X日实习地点：XX大学统计实验室实习单位：XX统计研究中心实习导师：XX教授实习人数：5人二、实习内容1. 实习目的本次实习旨在通过实际操作，加深对数理统计理论知识的理解，提高运用数理统计方法解决实际问题的能力，培养严谨的科研态度和团队协作精神。

2. 实习内容（1）学习数理统计基本理论：了解数理统计的基本概念、基本原理和方法，包括描述性统计、推断性统计、回归分析、方差分析等。

（2）实际数据收集：通过查阅文献、网络搜索、实地调查等方式，收集相关领域的实际数据。

（3）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理和转换，使其满足统计分析的要求。

（4）统计分析：运用数理统计方法对数据进行分析，包括描述性统计、推断性统计、回归分析、方差分析等。

（5）结果解释：对分析结果进行解释，并撰写实习报告。

三、实习收获与体会1. 理论知识的巩固与应用通过实习，我对数理统计的基本理论有了更深入的理解，掌握了描述性统计、推断性统计、回归分析、方差分析等方法。

在实习过程中，我学会了如何运用这些方法解决实际问题，提高了自己的数据分析能力。

2. 实际操作能力的提升在实习过程中，我学会了如何收集、整理和预处理数据，掌握了使用统计软件进行数据分析的方法。

通过实际操作，我提高了自己的动手能力和实践能力。

3. 团队协作精神的培养实习过程中，我们5人组成一个团队，共同完成实习任务。

在团队协作中，我学会了与他人沟通、协调，培养了良好的团队协作精神。

4. 科研态度的锻炼实习过程中，我深刻体会到严谨的科研态度的重要性。

在数据分析和结果解释过程中，我注重细节，力求准确无误，培养了自己的科研态度。

四、不足与努力方向1. 不足（1）对数理统计理论知识的掌握还不够全面，部分方法的应用还不够熟练。

（2）在数据分析过程中，对结果的解释还不够深入。

2. 努力方向（1）加强对数理统计理论的学习，掌握更多统计方法。

数理统计第一次实验报告

与总体正态分布函数进行比较：
x <- seq(0,20,length.out=100)
lines(x,pnorm(x,5,1),col="red")
legend("bottomright",legend=paste("m=",c(5,5),"sd=",c(1,1)),lwd=1,col=c("red","blue"))
MIN[i]=min(r[i,]);points(MIN[i],pch=0,col="green");} #在同一坐标轴上画出图像，蓝色表示均值，绿色表示最小值
【实验结论】
若取每次试验的样本容量为200，结论如下图：
若取每次试验的样本容量为2000，结论如下图：
可以看出如下几个结论：
1.可以证明，样本均值是μ的无偏估计量，图上的样本均值集中在μ的取值附近；
实验4：
设总体X服从正态分布，取，从总体抽取10组容量为20的样本，分别以和作为总体均值的估计量，计算10组估计值并描在图上。（将点描在坐标轴上），从中你可以得到什么结论？
图1：以作为估计量
图2：以作为估计量
实验5：
已知来自正态总体，其中，取，求置信度为0.99的置信区间。
2．分析与解答
}
lable[j]=paste(as.character(A+(j-1)*dis),"~",as.character(B-(m-j)*dis)) ;
}
barplot(res,width=1,names.arg=lable);
}
变量data用于存放数据，变量m表示分组数

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。

数理统计实验报告(线性回归)

研究生课程报告科目：数理统计上课时间：姓名：方健学号：专业：电子与通信工程教师：工作单位或所在行业：通信考生成绩：报告成绩阅卷评语：阅卷教师(签名)用线性回归分析压力变送器的线性度摘要：随着电子技术的飞速发展，各种分析工具和分析方法层出不穷。

这样，就有必要使分析方法达到最优化，一种十分有效的途径就是实现学科交叉。

本文就是基于这种思想，运用数理统计中线性回归的思想对压力变送器的线性度进行分析。

压力变送器是工业实践中最为常用的一种传感器，将测压元件传感器感受到的气体、液体等物理压力参数转变成标准的电信号（如4～20mADC等）。

线性度是压力变送器的主要性能参数，那么测试压力变送器的线性度就尤为重要。

本文就将用线性回归的方法解决这一问题：改变压力值，观察记录压力变送器的输出电流是否变化，并研究其变化规律。

这有助于判断压力变送器的线性度良好与否，同时，对压力变送器也会有更深入的了解。

关键词：电子技术，压力变送器，线性度，线性回归一、问题提出，问题分析1.问题背景火灾被消防界称为高层建筑的“先天之痛”，高层建筑内部拥有大量管道、竖井、楼梯间、电梯井、排气道等各类纵向通道形成的“烟囱效应”会使火灾快速蔓延。

此外，高空气流运行速度较快也是高层建筑无法避免的因素，它将加速火势蔓延。

发生在常规云梯车救援高度和水枪射程外的火灾，灭火救援无法完全借助外力，更多需要楼宇自身的消防系统解决。

因此对高层楼宇消防水压的实时监控是城市安全体系中事关民生的大事，也是保障人民群众生命财产安全的头等大事。

压力变送器的选择显得尤为重要，线性度作为压力变送器重要性能指标，线性度的良好对于判断压力变送器的好坏有着重大的影响。

本文测试的是BP93420IB压力变送器的线性度。

2.BP93420IB压力变送器BP93420IB压力变送器量程为0～2.5MPa，压力变送器的主要作用把压力信号传到电子设备，进而在计算机显示压力，其原理大致是：将水压这种压力的力学信号转变成4～20mA的直流电流这样的电子信号。

数理统计实验报告

数理统计实验报告数理统计实验报告引言数理统计是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，它在各个领域中都扮演着重要的角色。

本次实验旨在通过一个实际案例，探索数理统计在实际问题中的应用，并通过实验结果得出相关结论。

实验设计本次实验的目标是研究某家电公司生产的电视机的寿命分布情况。

为了达到这个目标，我们选择了一个随机样本，其中包括100台电视机。

我们记录了每台电视机的使用寿命（以小时为单位），并进行了相应的数据处理和分析。

数据处理与分析首先，我们对所收集的数据进行了整理和清洗。

我们排除了一些异常值和错误数据，确保数据的准确性和可靠性。

然后，我们计算了电视机的平均寿命、中位数和众数等统计指标，以了解电视机寿命的整体情况。

接下来，我们绘制了电视机寿命的频率分布直方图。

通过观察直方图，我们可以看到电视机寿命的分布大致呈现正态分布的形态。

这意味着大部分电视机的寿命集中在一个区间内，而较短寿命和较长寿命的电视机数量相对较少。

然后，我们使用了假设检验方法来验证电视机寿命是否符合正态分布。

通过计算样本数据的偏度和峰度等统计量，我们发现其与正态分布的理论值相差不大。

因此，我们可以认为电视机寿命的分布近似于正态分布。

进一步地，我们对电视机寿命的均值进行了置信区间估计。

通过计算样本数据的标准差和样本容量，我们得出了一个置信区间，用于估计总体均值的范围。

这个置信区间可以帮助我们判断电视机寿命的整体水平，并对未来的生产和销售做出相应的决策。

结论通过本次实验，我们得出了以下结论：1. 电视机寿命的分布大致呈现正态分布的形态，大部分电视机的寿命集中在一个区间内。

2. 电视机寿命的分布近似于正态分布，通过假设检验方法得出。

3. 样本数据的均值提供了电视机寿命的一个置信区间，用于估计总体均值的范围。

这些结论对于电视机公司来说具有重要的意义。

它们可以帮助公司了解电视机寿命的整体情况，评估产品质量和性能，并制定相应的生产和销售策略。

同时，这些结论也为进一步的研究和探索提供了基础。

数理统计实验报告1(323页)假设检验一

数理统计上机报告姓名：班级：组别：成绩： .学号：指导教师：实验日期： 2010 年11 月 10 日上机实验题目：用R软件进行假设检验上机实验目的：1.进一步理解假设检验的基本思想，学会使用检验和检验进行统计推断。

2.学会利用R软件进行假设检验的方法。

二．假设检验的基本理论、方法：1.假设检验的基本理论：解决一个具体的假设检验问题，一般要借助直观分析和理论分析思想。

其基本原理是实际推断原理：“小概率事件在一次实验中几乎不可能发生”，如果发生，就认为是不正常的，应该拒绝。

2.假设检验的方法：（1）提出原假设Ho（2）确定假设检验统计量Z，并在Ho成立的条件下，导出Z的分布（3）确定拒绝域：由直观分析先确定拒绝的形式，然后由显著水平α及Z的分布P确定拒绝域的临界值，进而确定拒绝域C（4）根据具体的一次样本值做出推断。

1实验实例和数据资料：1.书323页，例7.3题某型号玻璃纸的横向延伸率要求不低于65%，且其服从正态分布，现对一批该型号的玻璃纸测得100个数据如下：X%（横35.5 37.5 39.5 41.5 43.5 45.5 47.5 49.5 51.5 53.5 55.5 57.5 59.5 61.5 63.5 向延伸率）频数7 8 11 9 9 12 17 14 5 3 2 0 2 0 1 试问：该批玻璃纸的横向延伸率是否符合要求？（取显著性水平为α=0.05）上机实验步骤：1.①假设：Ho：该批玻璃纸的横向延伸率符合要求（即u=65）②确定自由度n=100-1=99,显著性水平α=0.05③计算样本均值和样本标准差和统计量的观测值并检验统计量的观测值，做出统计推断：上机代码：>rd<-read.csv("延伸率.csv");>x<-rd[,1]> x>alpha<-0.05> xbar<-mean(x)> xbar[1] 45.062> s<-sqrt((var(x)))> s[1] 5.815896> n<-length(x)> n[1] 100> t_0.05_99<-qt(alpha,n-1)> t_0.05_99[1] -1.660391> miu<-65> t<-(xbar-miu)/(s/sqrt(n))> t[1] -34.28534> lis<-list("接受原假设","拒绝原假设")> if(t<=t_0.05_99) ans<-lis[2] else ans<-lis[1] > ans[[1]][1] "拒绝原假设"实例计算结果及分析：3实验结果为拒绝原假设，即认为该批玻璃纸的横向延伸率不符合要求4。

数理统计实验报告

组员：*** A01014023** A01014037** A01014103** A01014126*** A01014143*** A01014163实验日期：2013年1月5日关于居民消费价格指数与货币流通量之间关系的探讨数据如下述各表：1.作出(X,Y)的散点图;2.以Y为因变量,以X为解释变量,作回归分析,得到回归方程Y=a+bX;3.在显著性水平为0.05下,对回归效果作假设检验;4.结合实际意义,对回归结果作出具体的实际意义解释;[ 一元线性回归模型]1. 基本概念回归模型是一种正规工具，它表示统计关系中两个基本的内容：①用系统的形式表示因变量Y 随一个或几个自变量X 变化的趋势；②表现观察值围绕统计关系曲线的散布情况。

这两个特点是由下列假设决定的：● 在与抽样过程相联系的观察值总体中，对应于每一个X 值，存在Y 的一个概率分布；这些概率分布的均值以一些系统的方式随X 变化。

● 图1是用透视的方法来显示回归曲线。

Y 对给定X 具有概率分布这一概念总是与统计关系中的经验分布形式上相对应；同样，描述概率分布的均值与X 之间关系的回归曲线，与统计关系中Y 系统地随X 变化的一般趋势相对应。

在回归模型中，X 称为“自变量”，Y 称为“因变量”；这只是传统的称法，并不表明在给定的情况下Y 因果地依赖于X ，无论统计关系多么密切，回归模型不一定是因果关系，在某些应用中，比如我们由温度表水银柱高度（自变量）来估计温度（因变量）时，自变量实际上依赖于因变量。

此外，回归模型的自变量可以多于一个。

2. 回归模型的构造 1) 自变量的选择。

构造回归模型时必须考虑到易处理性，所以在有关的任何问题中，回归模型只能（或只应该）包括有限个自变量或预测变量。

2) 回归方程的函数形式。

选择回归方程函数形式与选择自变量紧密相关。

有时有关理论可能指出适当的函数形式。

然而，通常我们预先并不能知道回归方程的函数形式，要在收集和<图1>线性回归模型的图示分析数据后，才能确定函数形式。

数理统计实验报告

>> px=sum(A.*B)/100
>> for i=1:7
p(i)=(exp(-px))/factorial(i-1);
end
>> for i=2:7
S(1)=p(1);
S(i)=S(i-1)+p(i);
end
>> p(8)=1-S(7);
>> for i=1:8
np(i)=100*p(i);
end
用Matlab做拟合分布检验；用Matlab求解一元线性回归问题。能正确使用命令Regress, 并从输出表中读懂线性回归模型中各参数的估计、回归方程、线性假设的显著性检验结果。
用Matlab做拟合分布检验；用Matlab求解一元线性回归问题。能正确使用命令Regress，并从输出表中读懂线性回归模型中各参数的估计、回归方程、线性假设的显著性检验结果。
课程实验报告
专业年级2012级数学与应用数学2
课程名称数理统计
指导教师夏天
学生姓名何俊
学号**************
实验日期2014.06.05
实验地点A4教学楼304
实验成绩
教务处制
20年月日
实验项目
名称
数理统计实验
实验
目的及要求
学习利用Matlab求来自某个总体的一个样本的样本均值、中位数、样本方差、偏度、峰度、样本分位数和其它数字特征, 并能由样本作出直方图, 箱线图；
实验
内容
画直方图, 画箱线图, 做拟合分布检验, 能正确使用命令Regress, 并从输出表中读懂线性回归模型中各参数的估计、回归方程等等。
实验步骤
实验1: p.148,习题10

数理统计学实验报告

应用数理统计学课程实验报告

数理统计学实验报告【范本模板】

数理统计学实验报告 实验二

数理统计实验报告————直方图

数理统计实验指导1报告

研究生数理统计实验报告(方差分析+回归分析)

统计学实验例题实验报告(3篇)

数理统计实验三非参数假设检验

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数理统计实验报告

概率论与数理统计实验报告

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数理统计实习报告

数理统计第一次实验报告

统计学实验报告(汇总10篇)

数理统计实验报告(线性回归)

数理统计实验报告

数理统计实验报告1(323页)假设检验一

数理统计 实验报告

数理统计实验报告

数理统计学实验报告实验二

数理统计实验报告