2014统计学实验报告册.doc

统计学实验报告册（适用于经济管理类专业） 专业： 学号： 姓名： 华北水利水电大学管理与经济学院2014.5实验一 统计图表的制作一、 实验目的熟悉Excel统计软件，学会数据整理与显示。二、 实验要求利用Excel统计软件，绘制统计图表。三、 实验原理及内容数据收集后要进行整理和显示，熟悉统计软件，掌握数据整理与显示的操作步骤；学会制作频数分布表；绘制直方图、累计百分比的折线图是最基础的要求。本节实验要求完成以下内容：1、数据排序与分组；2、编制次数分布表与累计次数分布表；3、制作统计图直方图、累计百分比的折线图表。四、实验步骤及结论分析1、录入数据(美国某地区年薪抽样调查资料) 薪酬（千元）58396862536145583002042083905432126264353625029123425437033936811038003623322172984247502983506214983432067366594067262、对数据进行排序3、进行数据分组4、制作频数分布表年薪（千元）频数频率累计频率百分比21以下（含21）10.0250.02530.0750.1120.30.4110.2750.67550.1250.850.1250.92520.050.975948以上（不含948）10.02515、绘制直方图6、绘制累计百分比的折线图实验二 统计数据的描述分析一、 实验目的利用Excel统计软件的描述统计工具分析总体现象的集中趋势和离中趋势，给现象总体的数量规律性精确、简洁的描述。二、 实验要求了解并掌握Excel统计软件的描述工具，分析统计数据的平均值、中位数、众数、标准差、样本方差。三、实验原理与内容大量数据经过整理之后，已经能够初步反映总体，但在统计分析与决策中，还需要将其概括为几个数量特征，即现象的趋中趋势、离中趋势和分布形态，以便能够对现象总体的数量规律性给以精确、简洁的描述。本节实验要完成以下内容：1、用Excel计算分析统计数据的平均值、中位数、众数。2、用Excel计算分析统计数据的样本标准差、标准差系数。四、实验步骤及结论分析1、进入Excel统计软件2、建立工作文件3、录入两组数据甲乙两地区居民月收入抽样资料 单位：元甲地区53060075086092010201080113011601210乙地区7607808108408709509801020108011504、 计算统计数据的平均值 AVERAGE（number1,number2,）5、 计算统计数据的标准差 STDEV（number1,number2,）6、计算统计数据的标准差系数项 目平 均 值标 准 差标准差系数甲地区926237.58974910.256576403乙地区924132.93273150.1438665937、对两个总体的分散程度进行评价。能否以标准差的大小来衡量甲、乙两地区居民收入的分散程度？为什么？若不能，应该怎样来比较两个总体的分散程度？ 不能，因为在比较相关的两组数据的差异程度时，方差和标准差是以均值为中心计算出来的，因而有时直接比较标准差是不准确的，需要剔除均值大小不等的影响，计算并比较离散系数。 离散系数计算公式为V= 或V=S 8、录入数据（cs玩家年龄抽样调查数据）22 58 24 36 39 52 18 19 20 18 25 23 18 24 18 26 24 18 20 229、计算统计数据的中位数 MEDIAN（number1,number2,）10、计算统计数据的众数 MODE（number1,number2,）11、计算结果为 22.5 18 实验三 概率分布与抽样分布一、实验目的利用Excel统计软件，从总体中随机抽取样本，计算分析正态分布与t分布的概率值与分布曲线。二、实验要求了解并掌握计算分析正态分布与t分布的概率值与分布曲线操作方法。 三、实验原理与内容统计整理与统计描述是总体数量特征的一种分析与研究，然而，在大多数情况下，人们无法认识总体的全部，而是根据总体的部分资料对其进行统计推断。概率论是统计推断的基础，因此进行概率分布和抽样分布的分析非常必要。本节实验要完成以下内容：1、分析正态分布的概率值和分布曲线；2、分析t分布的概率值和分布曲线。四、实验步骤参考（一）计算x()的概率密度值和位于某个区间的概率1、计算概率密度： 0.02275 2、计算概率值： 0.998650 （二）绘制正态分布图1、绘制x()在（5，5）的概率密度图2、 绘制x()在（5，5）的概率密度图3、 分析的变化对正态分布曲线的影响 正态分布的均值可以是实数轴上的任意数值，它决定正态曲线的具体位置，标准差 相同而均值不同的正态曲线在坐标轴上体现为水平位移。 4、绘制x()在（5，5）的概率密度图5、分析的变化对正态分布形态的影响 正态分布的标准差为大于零的实数，它决定正态曲线的“陡峭”或“扁平”程度。越大 ，正态曲线越扁平； 越小，正态曲线越陡峭。 （三）运用Excel随机抽取样本谁能中奖规则: 假设本班学生都买了彩票，从本班学生中随机抽取（分别用重复抽样和不重复抽样）5名同学作为获奖者，看谁能获奖。一）重复抽样1、录入本班学生名单2、运用函数RAND产生一组大于0小于1的随机数5个3、把生成的随机数乘以本班人数，然后利用函数CEILING对其向上取整，确定样本所在的行数 4、利用函数INDEX取出样本2012149010.2018707614.8448982652012149052012149020.63161225115.15869403162012149172012149030.80915007519.4196018202012149222012149040.3182419797.63780750682012149112012149050.44007098210.5617035611201214915201214906201214907201214908201214909201214910201214911201214912201214913201214914201214915201214916201214917201214918201214919201214920201214921201214922201214923201214924二)、不重复抽样1、录入本班学生名单2、需要运用宏命令产生不重复随机数，语句如下（仅为示例，需要修改有关参数）：Sub Randx()Dim xx(1 To 24) As IntegerFor t = 1 To 5rerand:x = Int(Rnd() * 24 + 1)If xx(x) 0 Then GoTo rerandr = r + 1Cells(r, 1) = xxx(x) = rNextEnd Sub3、 利用函数INDEX取出样本201214906201214901201214915201214902201214923201214903201214906201214904201214911201214905201214906201214907201214908201214909201214910201214911201214912201214913201214914201214915201214916201214917201214918201214919201214920201214921201214922201214923201214924实验四 抽样推断分析一、实验目的利用Excel统计软件，根据样本的信息，对总体的均值或方差进行估计。二、实验要求了解并掌握利用样本数据推断总体均值或方差的置信区间的操作方法。三、实验原理与内容参数估计是推断统计的重要内容之一，参数估计的方法有两种，即点估计与区间估计。由于抽样波动的影响，样本值与总体真实值存在误差，要想在一定概率下把握这个误差的范围，进而确定总体真实值的波动范围，这就需要根据已知条件构造统计量，进行区间估计。本节实验要完成以下内容：1、总体方差已知时对总体均值的区间估计；2、总体方差未知时对总体均值的区间估计；3、总体方差的区间估计。四、实验步骤参考（一）总体方差已知条件下均值的区间估计案例：某企业从长期实践中得知，其产品直径X是一随机变量，服从方差为0.05的正态分布。从某日产品中随机抽取6个，测得其直径分别为14.8，15.3，15.1，15，14.7，15.1（单位：厘米）。在0.95的置信程度下，试求该产品直径的均值的置信区间。1、录入样本数据2、计算样本的均值 15 3、由规定的置信度1-，利用函数ABS(NORMSINV(/2)求出临界值 1.9599639854、计算极限抽样误差 0.178919414 5、计算总体均值的置信区间为 （13.04,15.18） （二）总体方差未知条件下均值的区间估计案例：某城市进行居民家庭消费调查，随机抽取400户居民，调查得年平均每户的耐用品消费支出为850元，标准差为200元。若居民耐用品消费支出服从正态分布，以95%的置信度估计该城市居民年平均每户的耐用品消费支出。1、由规定的置信度1-，利用函数TINV(,n-1)求出临界值 1.965927296 2、计算极限抽样误差 19.66 3、计算总体均值的置信区间为 （830.34,869.66） （三）总体方差的区间估计案例：某车间生产的螺杆直径服从正态分布，现随机抽取9只，测得直径为：22.3，21.5，22.0，21.8，21.4，22.6，21.2，22.4，22.7（单位：mm），试求方差的95的置信区间。1、录入样本数据2、利用函数DEVSQ（number1,number2, ）计算各样本数据与样本均值的离差平方和 2.3888888892.393、计算样本方差 0.2986111110.304、在规定置信度1-下，利用函数CHIINV (/2,n-1)求出右侧临界值 17.53454614，利用函数CHIINV (1-/2,n-1)求出左侧临界值 2.1797307475、计算总体方差的置信区间为 (0.14,1.10) 实验五 假设检验一、实验目的利用Excel统计软件，进行一个正态总体均值及方差的假设检验。二、实验要求掌握进行一个正态总体均值及方差的假设检验操作程序。三、实验原理与内容假设检验是抽样推断的一个重要内容。所谓假设检验，就是事先对总体参数或总体分布形式作出的一个假设，然后利用样本信息来判断原假设是否合理，即判断样本信息与原假设是否有显著差异，从而决定应接受或否定原假设。本节实验要完成以下内容：1、总体标准差已知条件下均值的检验；2、总体标准差未知条件下均值的检验；3、总体方差的假设检验。四、实验步骤参考（一）总体标准差已知条件下均值的检验案例：某啤酒厂每瓶啤酒的标准规格是净重500克，根据以往经验标准差是5克。现从该厂某日生产出的一批啤酒中，抽出9瓶进行检验，测得其净重分别为498.5、499、499.3、498.2、502.3、501.8、503.4、503.1、501.5，假定啤酒重量服从正态分布，问这批啤酒重量是否合乎标准（显著性水平为）。1、根据要求，推出原假设： =500 2、根据已知条件，构造检验统计量 3、录入样本数据4、计算样本的均值 500.795、由规定的显著性水平，利用函数ABS(NORMSINV(/2)求出临界值 1.96 6、由样本信息计算检验统计量的值 0.474 7、比较检验统计量的值与临界值，得出结论 由于0.474 1.96，所以不拒绝原假设 ，这批啤酒重量合乎标准。 （二）总体标准差未知条件下均值的检验案例：某公司主管声称该公司生产的食品在零售商店的平均日销量为箱，为检验该主管的说法是否正确，特进行了一次市场调查，抽取了n100家商店进行统计，所得的样本平均日销量为箱，样本标准差为箱。那么是否可以作出平均日销量为2000箱的结论呢？1、根据要求，推出原假设： =2000 2、根据已知条件，构造检验统计量 3、由规定的显著性水平，利用函数TINV(,n-1)求出临界值 1.98424、由样本信息计算检验统计量的值 2.22 5、比较检验统计量的值与临界值，得出结论 由于2.22 1.9842，所以拒绝原假设，平均日销售量不为2000箱。 （三）总体方差的假设检验 案例：公司生产的清洁剂包装净重为64克，尽管每盒净重量存在差异不可避免，但公司还是期望这种差异尽可能的小些。如果净重过大，会增加成本；如果净重过少，会使顾客不满。正常情况下，每盒净重的标准差为1.6克。为了控制生产质量，公司随机抽取了50盒作为样本，测得样本标准差为1.66克，以0.05为显著性水平，公司是否有证据说明清洁剂净重的标准差等于1.6克。1、根据已知条件，构造检验统计量 2、由规定的显著性水平，利用函数CHIINV (/2,n-1)求出右侧临界值 70.222 ，利用函数CHIINV (1-/2,n-1)求出左侧临界值 31.555 3、由样本信息计算检验统计量的值 52.744 4、比较检验统计量的值与临界值，得出结论 公司有证据说明清洁剂净重的标准差等于1.6克 。 实验六 单因素方差分析一、实验目的研究一个因素的多种水平是否影响对象总体产生显著性差异。二、实验要求熟悉掌握单因素方差分析的Excel操作程序，在此基础上了解双因素方差分析的操作程序。三、实验原理与内容方差分析的目的，是要检验各个水平的均值是否相等，而实现这个目的的手段是通过方差的比较。观察值之间的差异可以用两个方差来计量，一个是水平间方差，另一个是水平内部方差，通过这两个方差比值的大小，作出各个水平均值是否相等的结论。本节实验要完成以下内容：1、选择合适的检验统计量；2、由样本资料计算各项均值；3、计算组间方差和组内方差；4、计算统计量的值，与临界值比较，得出结论。三、 实验步骤参考案例：某快餐面生产公司研究快餐面的3种配方（，）是否对销售量有显著影响。为此，将3种配方的快餐面放在4家商店销售，一个月后得到各商店销售的3种配方的数据如下表所示。试作方差分析，研究快餐面的配方是否对其销售量存在显著影响。三种配方销售量数据表 单位：箱 配方商店14034124172391387412341236239843894023111、录入销售数据2、根据要求，推出原假设： 3、计算各水平的总平均值 391.33333334、计算各水平的组内均值 398.75， 390.75， 384.55、计算总离差平方和 9572.6666676、计算各组组间离差平方和 408.16677、计算各组组内离差平方和 9164.58、利用各离差平方和计算检验统计量的值 0.0445 9、由规定的显著性水平,利用函数FINV(,s-1,n-s)求出临界值 4.25649472910、由统计量的值与临界值，你是否接受原假设，为什么？ 实验七 相关分析与回归分析一、实验目的利用Excel软件，建立变量之间相互联系的数学模型，对其进行检验并利用回归方程进行预测。二、实验要求了解并掌握最小二乘估计、拟合优度检验、趋势预测的操作方法。三、实验原理与内容现实世界中，很多现象是相互联系、相互制约的。因此，研究现象之间相互联系的定量关系很有必要，相关与回归分析提供了一种研究现象之间相互联系的紧密程度、方向、形式的方法。本节实验要完成以下内容：1、制作两个变量的散点图，分析它们相关的方向和形式；2、利用最小二乘法，估计线性回归模型的参数；3、检验估计所得的回归方程；4、利用回归方程进行预测。四、实验步骤参考案例：某企业的广告费用与销售额资料如下表所示年 份19971998199920002001200220032004广告费用（万元） X45476879销售额（百万元）Y566789811利用上述资料，对广告费用与销售额进行相关与回归分析。1、录入样本数据2、绘制样本数据的散点图，分析它们相关的方向和形式3、利用函数CORREL计算相关系数r= 0.9304804034、建立理论模型5、利用函数INTERCEPT（Y的样本数据，X的样本数据），估计回归直线的截距 1.382978723；利用函数SLOPE（Y的样本数据，X的样本数据），估计回归直线的斜率 0.9787234046、利用函数RSQ（Y的数据，X的数据）对估计所得的方程进行拟合优度检验 0.8657937817、利用回归方程进行预测。若2005年该企业预计投入广告费用12万元，预测2005年的销售额，利用函数FORECAST（x， Y的样本数据，X的样本数据）的 13.1277实验八 时间数列分析一、实验目的利用Excel统计软件，对时间数列进行长期趋势的移动平均分析、回归分析、季节指数的测定。二、实验要求了解并掌握移动平均分析、回归分析、季节指数测定的操作方法。三、实验原理与内容实际的指标数值随着时间的推移而发生变化，这种变化是受多种因素共同作用的结果。通常，这些影响因素分为长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动四类，对时间数列进行因素分析，有助于掌握现象的发展趋势，认识其规律性，进而进行各种科学可靠的预测。本节实验要完成以下内容：1、对给出的时间数列数据进行移动平均分析；2、对数据利用最小二乘法进行回归分析，研究长期趋势；3、进行季节变动分析，计算季节指数；四、实验步骤参考1、录入季节资料的样本数据季度年份一季度二季度三季度四季度2000年254.0292.4297.8330.32001年291.1327.6321.2354.32002年304.6348.4350.8374.22003年319.5361.5369.4395.22、 对样本数据进行四项移动平均3、计算趋势值（即二次移动平均）得到TC的综合影响值。 计算结果为：2000年第一季度2000年第二季度2000年第三季度2000年第四季度2001年第一季度2001年第二季度2001年第三季度2001年第四季度2002年第一季度2002年第二季度2002年第三季度2002年第四季度2003年第一季度2003年第二季度2003年第三季度2003年第四季度4、剔除长期趋势，计算SI的复合值， 5、求SI的平均数，剔除不规则变动I，得到各季季节指数6、对进行调整得正规季节指数 调整后的各季节的季节指数为季度第一季度第二季度第三季度第四季度季节指数调整后的季节指数之和为 为什么要调整季节指数 7、录入年资料的数据年份1998199920002001200220032004销售额（万元）4960708190991088、绘制样本数据的趋势线9、使用LINEST函数或数据分析里面的回归计算回归统计值。分析所得回归方程为 10、使用FORECAST函数预测2005年的销售额，预测值为