统计学实验报告格Word格式.docx
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(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659669679689699709719729739749,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
接收
频率
累积%
650-660
2
2.00%
26
26.00%
660-670
5
7.00%
18
44.00%
670-680
6
13.00%
14
58.00%
680-690
27.00%
13
71.00%
690-700
53.00%
10
81.00%
700-710
87.00%
710-720
84.00%
669
92.00%
720-730
94.00%
739
3
95.00%
730-740
97.00%
98.00%
740-750
100.00%
659
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
或者选择“插入——自定义类型——两轴线柱图”
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,从饼图和饼图也能够清晰地看出结果。
写出心得与体会(略)
《统计学》实验二
描述统计量计算
通过本实验,熟练掌握利用Excel,完成对数据描述统计量的计算。
就本专业相关问题收集一定数量的数据(30)用EXCEL计算描述统计量:
1、用函数计算描述统计量
2、利用描述统计分析工具计算描述统计量
以试验一数据为例
3、选择“工具——数据分析——描述统计”得到如下结果
描述统计量
结果
函数计算公式
平均
699.88
AVERAGE(A1:
A100)
标准误差
1.964599838
STDEV(A1:
A100)/SQRT(100)
中位数
MEDIAN(A1:
众数
MODE(A1:
标准差
19.64599838
方差
385.9652525
VAR(A1:
峰度
0.01177444
KURT(A1:
偏度
0.09379734
SKEW(A1:
区域
98
MAX-MIN
最小值
MIN(A1:
最大值
MAX(A1:
求和
69988
SUM(A1:
观测数
100
COUNT(A1:
置信度(95.0%)
3.898192202
可用来计算在显著性水平为5%时的平均值置信度
4、利用函数计算各个描述统计量的数值,如上表所示。
以求标准差为例,计算截图如下图所示。
(三)实验结果分析
《统计学》实验三
参数估计
培养学生利用EXCEL进行数据处理的能力,熟练掌握利用EXCEL对总体均值、比例、方差进行估计。
掌握利用EXCEL系统处理估计理论相关的实际问题。
就本专业相关问题收集一定数量的数据,用EXCEL进行参数区间估计
1、总体均值在95%置信水平下的置信区间,并进行简要解释
2、两个总体均值之差(匹配样本或独立样本)在95%置信水平下的置信区间,并进行简要解释
一家研究机构想估计在网络公司工作的员工每周加班的平均时间,为此随机抽取了18个员工,得到他们每周加班的时间数据如下(单位:
小时)
21
17
20
7
8
16
29
12
11
9
25
15
假定员工每周加班时间服从正态分布,估计网络公司员工平均每周加班时间的95%的置信区间。
3、在EXCEL中通过函数计算得到如下结果
样本数据
计算指标
计算公式
计算结果
样本数据个数
COUNT(A4:
A21)
样本均值
AVERAGE(A4:
13.55555556
样本标准差
STDEV((A4:
7.800620052
样本平均值的标准差
D6/SQRT(18)
1.838623779
置信水平
0.95
自由度
D4-1
t值
2.109815559
误差范围
D10*D7
3.879157055
置信下限
D5-D16
9.676398501
置信上限
D5+D16
17.43471261
从上表中我们有95%把握认为网络公司员工平均每周加班时间为9.6764小时到17.4347小时。
(四)数据与问题
一家人才测评机构对随机抽取的10名小企业的经理人用2种方法进行自信心测试,得到的自信心测试分数如下:
人员编号
方法1
方法2
1
78
71
63
44
72
61
4
89
84
91
74
49
51
68
55
76
60
85
77
39
试构建两种方法评价自信心得分之差ud=u1-u2的95%的置信区间
(五)实验步骤
2、由题设可知该问题所收集数据为匹配样本数据,计算差值d
差值d
COUNT(D2:
D11)
19
AVERAGE(D2:
STDEV(D2:
6.531973
G4/SQRT(10)
2.065591
-2
G2-1
TINV(1-G5,9)
2.262157
G5*G8
4.672692
G3-G9
6.327308
G3+G9
15.67269
3、根据函数求得各统计量值如上表所示
(六)实验结果分析:
从上表中我们有95%把握认为两种方法评价自信心得分之差的置信区间为6.33——15.67
《统计学》实验四
假设检验
培养学生利用EXCEL进行数据处理的能力,熟练掌握利用EXCEL对正态总体均值、比例、方差的假设检验。
掌握利用EXCEL处理假设检验理论相关的实际问题。
就本专业相关问题收集一定数量的数据,用EXCEL进行假设检验
1、一个总体比例的检验(α=0.05),并进行简要解释
2、两个总体均值之差的检验(α=0.05),并进行简要解释(可以选择独立样本或匹配样本)
一种以休闲和娱乐为主题的杂志,声称其读者群中有80%为女性。
为验证这一说法是否属实,某研究部门抽取了由200人组成的一个随机样本,发现有146个女性经常阅读该杂志。
取显著性水平=0.05,检验该杂志读者群中女性的比例是否为80%?
1、进行假设
2、计算p值为146/200=0.73
3、计算Z=-2.475(计算过程要详细一点,通过EXECL进行计算)
4、比较:
Z临界值为-1.96
5、P值检验:
选择“函数—统计—NORRMSDIST”
P值=2*(0.006664164)=0.013328<
0.05
拒绝原假设,该杂志的说法不属实
(四)问题与数据
一个以减肥为主要目标的健美俱乐部声称,参加它们的训练班至少可以使减肥者平均体重减轻8.5KG以上,为了验证该声称是否可信,调查人员随机抽取了10名参加者,得到他们体重记录如下表所示。
训练前
94.5
101
110
103.5
97
88.5
96.5
104
116.5
训练后
89.5
101.5
96
86
80.5
87
93.5
93
102
在α=0.05的显著性水平下,调查结果是否支持该俱乐部的声称?
2、将上述数据复制到EXCEL,调整成2列的形式,列1为训练前,列2为训练后。
由题设可知该问题收集数据为匹配样本。
3、选择“工具——数据分析——t-检验:
成对双样本均值分析”,得到如下结果:
t-检验:
成对双样本均值分析
101.25
91.4
63.40277778
50.48888889
观测值
泊松相关系数
0.963753015
假设平均差
8.5
df
tStat
1.941268615
P(T<
=t)单尾
0.042068932
t单尾临界
1.833112923
=t)双尾
0.084137865
t双尾临界
2.262157158
由题设可知,本问题为右单侧检验,tStat>
t单尾临界=1.859548033,或者P(T<
=t)单尾=0.042068932<
0.05,因此拒绝原假设,即认为该俱乐部的声称是可信的
《统计学》实验五
方差分析
培养学生利用EXCEL进行数据处理的能力,熟练掌握利用EXCEL进行方差分析,对方差分析结果进行分析
就本专业相关问题收集一定数量的数据,用EXCEL进行方差分析
一家管理咨询公司为不同的客户进行人力资源管理讲座。
每次讲座的内容基本上是一样的,但讲座的听课者有时是高级管理者,有时是中级管理者,有时是低级管理者。
该咨询公司认为,不同层次的管理者对讲座的满意度是不同的。
对听完讲座后随机抽取的不同层次管理者的满意度评分如下(评分标准从1—10,10代表非常满意):
高级管理者
中级管理者
低级管理者
取显著性水平α=0.05,检验管理者的水平不同是否会导致评分的显著性差异?
1、进行假设
2、将数据拷贝到EXCEL表格中
3、选择“工具——数据分析——单因素方差分析”,得到如下结果:
方差分析:
单因素方差分析
SUMMARY
组
列1
38
7.6
0.8
列2
62
8.857143
0.809524
列3
35
5.833333
2.166667
方差分析
差异源
SS
MS
F
P-value
Fcrit
组间
29.60952
14.80476
11.75573
0.000849
3.68232
组内
18.89048
1.259365
总计
48.5
由以上结果可知:
F>
Fcrit=3.68232或P-value=0.000849<
0.05,拒绝原假设,表明管理者的平均满意度评分之间有显著差异。
《统计学》实验六
相关分析与回归分析
培养学生利用EXCEL进行数据处理的能力,熟练掌握EXCEL绘制散点图,计算相关系数,拟合线性回归方程,拟合简单的非线性回归方程,利用回归方程进行预测。
就本专业相关问题收集一定数量的数据,用EXCEL进行相关回归分析(计算相关系数,一元线性回归分析,一元线性回归预测)
10个品牌啤酒的广告费用和销售量的数据如下表所示。
要求,
(1)绘制广告费与销售额的散点图,判断2者之间的关系形态
(2)计算广告费与销售额之间的线性相关系数
(3)用广告费支出作自变量,销售额作因变量,求出估计的回归方程。
(4)求广告费为150万元,销售额95%的置信区间和预测区间
啤酒品牌
广告费(万元)
销售量(万箱)
A
120
36.3
B
68.7
20.7
C
100.1
15.9
D
76.6
13.2
E
8.7
8.1
7.1
G
21.5
5.6
H
1.4
4.4
I
5.3
J
1.7
4.3
1、将数据拷贝到EXCEL表格中
2、选择“插入——图表——散点图”,得到如下结果
从上图可知两者存在线性相关关系
3、选择“插入——fx函数——CORREL”,如下图所示:
得到广告费与销售量之间的相关系数为0.88558184
或者选择“插入——fx函数——pearson“,如下图所示:
3、选择“工具——数据分析——回归”,
SUMMARYOUTPUT
回归统计
MultipleR
0.885582
RSquare
0.784255
AdjustedRSquare
0.757287
5.029038
SignificanceF
回归分析
735.4902
29.08085
0.000652
残差
202.3298
25.29122
937.82
Coefficients
Lower95%
Upper95%
下限95.0%
上限95.0%
Intercept
4.068466
2.166189
1.878167
0.097179
-0.92678
9.063707
XVariable1
0.19584
0.036316
5.392666
0.112095
0.279585
得到回归方程为:
Y=4.068466+0.19584X,R检验,t检验以及F检验都通过,说明回归方程有意义。
5、预测代公式进行计算
《统计学》实验七
时间序列分析
培养学生利用EXCEL进行数据处理的能力,能够掌握利用EXCEL对各种实际中的时间序列进行分析。
。
用EXCEL进行时间序列分析
1、测定增长量和平均增长量
2、测定发展速度和平均发展速度
3、计算长期趋势
4、计算季节变动
某从事汽车租赁业务的经理着手调查客户对防雪汽车的需求情况。
下表是调查后得到的数据。
试利用前10天调查的数据推断第10天应该储备多少辆防雪汽车以备第11天使用。
(请使用指数平滑法)
天
汽车租赁数目
1、将数据拷贝到EXCEL表格中,形成两列,一列为时间,另一列为汽车租赁数目。
图1
数据输入界面
2.把区域A2:
B11内容下移一行,在空白的单元格B2中输入公式“=AVERAGE(B3:
B7)”。
图2
输入公式
3.打开“工具”菜单中的“数据分析”选项,弹出“数据分析”对话框,在“分析工具”列表中选择“指数平滑”选项,单击“确定”按钮,打开“指数平滑对话框”。
图3
选择分析工具
图4
选择指数平滑分析宏
4.在输入区域输入B2:
B12,阻尼系数设为0.7,输出区域中输入C2,选择图表输出。
单击“确定”按钮。
图5
设置分析选项
5.除单元格C2中显示的公式为“=B2”外,单元格C3:
C12中显示的公式均为平滑公式形式,这些是拟合值,要求预测值,需要把单元格C12中的公式复制到C13中。
则得到结果如下图所示。
图6
数据分析结果
《统计学》实验八
统计指数与因素分析
培养学生利用EXCEL进行数据处理的能力,能够掌握利用EXCEL进行指数分析。
用EXCEL进行指数分析
1、用EXCEL计算总指数
2、用EXCEL计算平均指数
3、用EXCEL进行因素分析
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- 统计学 实验 报告