统计学实验报告要点

课程设计实验）报告书

题目 统计学实验报告

专 业

班 级

学生姓名

学 号

指导教师

时间： 年 月 日

实验内容

（60 分）

实验结果及分

析（ 30 分）

字体及排版

（10 分）

总分

（100 分）

实验 1：数据整理

一、 项目名称：数据整理

二、 实验目的

目的有二：（1）掌握 Excel 中基本的数据处理方法； （2）学会使用

Excel 进行统计分组，能以此方法独立完成作业。

三、 实验要求

1、 已学习教材相关内容，理解数据整理中的统计计算问题；已阅读本次实 验引导，了解 Excel 中的相关计算。

2、 准备好一个统计分组问题及相关数据。

3、 以 Excel 文件形式提交实验报告。

四、 实验内容和操作步骤：

（一） 问题与数据

某百货公司连续 40 天的商品销售额如下（单位：万元）

41

46

35

42

25

36

28

36

29

45

46

37

47

37

34

37

38

37

30

49

34

36

37

39

30

45

44

42

38

43

26

32

43

33

38

36

40

44

44

35

根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表，并绘制直方图

（二）操作步骤：

1、 在单元区域A2: D11中输入原始数据。

2、 再计算原始数据的最大值（在单元格 B1 2中）与最小值（在单元格 D12

中）。

3、 根据Sturges经验公式计算计算经验组距（在单元格 B13中）和经验组 数（在单元格D13中）。

4、 根据步骤3的计算结果，计算并确定各组上限、下限（在单元区域

E2 F9 中）。

步骤1~4如图1-1所示

J9

F A

A

E

C

D

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1

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苔组上限

2

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35

L2

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49

25

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3

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9

图1-1 组数和组限的确定

5、绘制频数分布表框架，如图1-2所示

J9

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A

B C

D

E

F

G

16

17

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18

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19

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30

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43~4f；

27

46^49

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合计

-

—

-—

—

图1-2 频数分布表框架

6、计算各组频数；

（1） 选定B20 B26作为存放计算结果的区域

（2） 从“公式”菜单中选择“插入函数”项。

（3）在弹出的“插入函数”对话框中选择“统计”函数 FREQUENCY

(6

(6)按Shift+Ctrl+Enter 组合键，结果图1-5所示

步骤(1) ~ (3)如图1-3所示

L-U

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31

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46

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17

18

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加

33

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35

图1-3 选择FREQUENCY数

单击“插入函数”对话框中的“确定”按钮，弹出“ FREQUENCY 对话框。

确定FREQUENCY数的两个参数的值。其中

Data-array :原始数据或其所在单元格区域(A2： D11)。

17:;2 32140<：!1346TinoasazY2520131^3437an(?>巾上疑计烦囁(3L)3：：3：：图1-4 确定FREQUENCY^的参数Bins-array :分组各组的上限值或其所在的单元格区域(F2： F9) 步骤(

17

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2 3

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25

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图1-4 确定FREQUENCY^的参数

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A

B C

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图1-5 FREQUEN函数计算结果

7、用各种公式计算表中其它各项，结果如1-6所示

JK - 苍

A

B

c

D

E

F

G

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16

17

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26

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—

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—

—

图1-6 频数分布表中的其它计算

8做频数分布图

（1） 框选（A20: A27），按住CTRL加选（C20:C27），然后点击Excel的

“插入”选项，选择柱形图。

（2） 右键图表中的柱状图，设置数据系列格式，在弹出的“设置数据系

列格式”中，将分类间距调整到0%（无间距）。

步骤(1) ~ (2)如图1-7所示

销售额频数分布直方图

25^28 2&*31 31'34 34*37 37*40 4CT43 43*46 46*49

图1-7 频数分布直方图

五、 实验结果分析：

通过对连续40天的商品销售额的数据分组可以观察数据分布的特征， 可以看出商品销售额主要集中在34~37万元之间，并为了统计分析的需求, 可以观察出某一数值以下或某一数值以上的频数或频率之和，这时可以计 算住累计频数或累计频数。通过直方图，我们可以更形象和直观的显示分 组数据频数分布的特征。

实验 2：数据分布特征的测度

一、 项目名称：数据分布特征的测度

二、 实验目的：

学会使用 Excel 计算各种数字特征，能以此方式独立完成相关作业。

三、 实验要求：

1、 已学习教材相关内容，理解数字特征中的统计计算问题；已阅读本次 实验引导，了解 Excel 中的相关计算工具。

2、 准备好一个或几个数字特征计算问题及相关数据。

3、 以 Excel 文件形式提交实验报告。

四、 实验内容和操作步骤： （一）问题与数据 根据抽样调查，某月某高校 50 名大学生花费资料如下：（单位：元）

500

650

790

650

550

780

1200

1780

300

780

530

660

320

280

260

800

800

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900

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450

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450

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400

450

1650

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500

400

3500

600

780

400

600

400

450

使用 Excel 对上诉资料进行描述统计分析（集中趋势，离中趋势，说明 数据的分布状态）

（二） 操作步骤：

1、 于A1: A50单元格区域中输入样本数据。

2、 从“数据”菜单中选择“数据分析”项；在所弹出的“数据分析”对话 框的“分析工具”列表中选择“描述统计”工具（如图 2-1 所示）

A50 ▼ A 450

A50 ▼ A 450

C D E F

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1

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图

图2-1 “数据分析”对话框

3、 单击“数据分析”对话框的“确定”按钮，弹出“描述统计”对话框

4、 确定对话框中各选项（如图2-2所示）。

165D379D4

1

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3

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图2-2 “描述统计”对话框

5、单击“描述统计”对话框的“确定”按钮，结果如图 2-3所示

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图2-3 “描述统计”计算结果

五、 实验结果分析

通过对某高校50名大学生花费的数据进行数据分析，可以得出

对集中趋势而言，高校的大学生平均消费费用为 x=645元，众数为 M=450元，中位数为M=580元。M)<M<X，说明数据存在极大值，数据是 右偏分布。

对离散程度而言，方差=110339.796，标准差=332.174346，表示大部 分数值和其平均值之间差异较大。

对分布的形态而言，偏度系数=1.836481817为正值，说明大学生花费 费用的分布为右偏分布；峰度 K=33,说明大学生花费费用的分布 于正态分布相比略有突出，成尖峰分布。

实验 3：抽样推测

一、 项目名称：抽样推测

二、 实验目的：

学会使用 Excel 计算各种数字特征，能以此方式独立完成相关作业。

三、 实验要求：

1、 已学习教材相关内容，理解抽样推断中的统计计算问题；已阅读本次实 验引导，了解 Excel 中的相关计算工具。

2、 准备好一个或几个抽样推断计算问题及相关数据。

3、 以 Excel 文件形式提交实验报告。

四、 实验内容和操作步骤：

（一）问题与数据 某事工商局抽样一家超市共计 50 袋食盐的重量（克）如下，求在概率为 95%的 保证下，单袋食盐重量的估计区间？

TOC \o "1-5" \h \z 490 486 490 494 498 502 506 510 514 490 497 503 500

516 490 489 495 498 502 490 499 502 514 501 496 489

507 505 493 490 501 497 498 492 480 495 503 506 500

480 503 480 487 498 501 487 489 485 503 490

使用 Excel ，求在概率为 95%的保证下，单袋食盐重量的估计区间。

　（二）操作步骤：

1、 于A1: A50单元格区域中输入样本数据。

2、 绘制计算表。

3、在计算表中使用各种公式和函数计算

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A

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2

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10

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最终结果

估计卩限

494-55686

11

490

估计上限

电99.28314H

1 7

图3-1 “描述统计”计算结果

图3-1中D列表单元格由以下各公式计算:

样本谷量

COUNTA2: A50)

样本均值

AVERAGE^: A50)

样本标准差

STDE(A2: A50)

抽样误差

D4/SQRT(D2)

置信度

0.95

自由度

D2-1

t临界值

TINV ((1-D6)，D7

误差范围

D8*D5

估计下限

D3-D9

估计上限

D3+D9

五、 实验结果分析

抽样的这家超市共计50袋食盐中，平均重量为496.92克，在概率为 95%勺，落差误差为2.3631444，单袋食盐重量的估计区间为 494.55686到 499.28314。总体方差未知的情况下，可以样本方差来代替总体方差，通过 抽样推断进行参数估计，推断出总体特征。

实验4:相关与回归分析

一、 项目名称：相关与回归分析中的统计计算

二、 实验目的：

学会使用Excel进行相关与回归分析，能以此方式独立完成相关作业。

三、 实验要求：

1、 已学习教材相关内容，理解相关与回归分析中的统计计算问题；已阅读 本次实验引导，了解Excel中的相关计算工具。

2、 准备好一个相关与回归分析问题计算问题及相关数据。

3、 以Excel文件形式提交实验报告。

四、 实验内容和操作步骤

（一）问题与数据

下面是20个城市写字楼出租率和每平方米月租金的数据：

地区编号

出租率（%

每平方米月租金

（元）

1

70.6

99

2

69.8

74

3

73.4

83

4

67.1

70

5

70.1

84

6

68.7

65

7

63.4

67

8

73.5

105

9

71.4

95

10

80.7

107

11

71.2

86

12

62.0

66

13

78.7

106

14

69.5

70

15

68.7

81

16

69.5

75

17

67.7

82

18

68.4

94

19

72.0

92

20

67.9

76

设月租金为自变量，出租率为因变量，用 EXCELS行回归，并对结果进行 解释和分析。

（二）实验内容及其操作步骤如下：

（1） 选择【数据】里面的【数据分析】。

（2） 在分析工具里选择【回归】然后单击【确定】

（3） 当对话框出现时：

在【丫值输入区域】方框内键入数据区域（A2: A21）。

　在【X值输入区域】方框内键入数据区域（B2: B21）。

在【置信度】选项中给出所需的数值（这里我们使用隐含值 95%。

在【输出区域】中选择输出区域（在这里我们选择新工作表 组）。

在【残值】分析选项中选择所需的选项（在这里我们暂时未 选）。

其结果如图所示:

隐873. 4E7.170.1te,? tsa

隐8

73. 4

E7.1

70.1

te,? tsa

10

11

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94

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单击【确定】后得到后面的结果，如下表所示:

A

A ￡

D

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Excel输出的结果包括以下几个部分：

第一部分是“回归统计”，这部分给出了回归分析中的一些常用统计量，包

括相关系数(MultipleR )、判定系数R2( R Square)、修正后的R2(Adjusted

R Square)、标准误差、观察值的个数等。

第二部分是“方差分析”，这部分给出的是回归分析的方差分析表，包括自 由度(df)、回归平方和、残值平方和、总平方和(SS)、回归和残值的均方

(MS、检验统计量(F)、F检验的显著性水平(Signifcance F)。“方差分析” 部分的主要作用是对回归方程的线性关系进行显著性检验。

第三部分是参数估计的有关内容。包括回归方程的截距( Intercept )、斜 率( X Variable )、截距和斜率的标准误差、用于检验的回归系数的 t 统计量

(t Stat )、P值(P-value )以及截距和斜率的置信区间(Lower95%? Upper95%

“回归统计”中：

( 1) MultipleR=0.795 ：表示“出租率与每平方米月租金之间的线性相关系数 为 0.795 ”。

( 2) R Square =0.632：表示“在出租率取值的变差中，有 63.2%是由每平方 米

月租金所决定的”。

( 3)标准误差 =2.685：表示“根据每平方米月租金来估计出租率时，平均的 估计误差为 2.685 元”。

“方差分析”中：

( 1)总平方和( SST) =回归平方和( SSR) +残差平方和( SSE) 352.9588=223.14029+129.84520

( 2)回归和残值的均方( MS)

MSR=SSR/1 =223.14029/1 =223.14029

MSE=SSR(/n-2) =129.84520/ (20-2) =7.2136

( 3)检验统计量( F)

F= MSR/ MSE=223.14029/7.2136=30.93318

(4) F检验的显著性水平(Signifcance F)

F=2.79889E-05<a=0.05 “说明出租率与每平方米月租金之间存在显著的 线性关系”。

参数估计的有关内容中：

( 1) “Coefficients ”是一元线性回归方程的估计的回归方程的两个参数： E( y) =49.31767+0.249222x “表示每平方米月租金每增加 1 元，出租 平均增加 0.249222%。

（ 2）回归系数的 t 统计量（ t Stat ）

根据给定的显著性水平a=0.05，自由度=门-2=20-2=18，查t分布表，

t a/2 =2.1009 。

由于t=5.5617> ta/2=2.1009。意味着每平方米的月租金是影响出租率的 一个显著性因素。

（3）P值（P-value）

回归系数的检验中，检验时可直接将 P-value与给定的显著性水平a进 行比较。如 P-value<a ，则拒绝假设；若 P-value>a ，则不拒绝假设。

五、 实验结果分析、

通过 Excel 对数据进行回归的分析，我们可以得出出租率与每平方米 月租金之间的相关形态，二者之间为正的线性相关欢喜；二者的线性相关 系数0.795、估计回归方程E（y）=49.31767+0.249222x，及相关关系的显 著性检验。