统计学实验报告.docx
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统计学实验报告
统
计
学
实
验
报
告
专业：
工商管理
姓名：
卓超
指导教师：
王丽英
实验目的
要求同学们希望同学们把在课堂上学到的一些统计学基本知识用在实践上;进一步应用统计知识，同时也帮助对知识的理解和加深。
掌握利用SPSS或EXCEL进行回归分析和时间序列分析的方法；并能够解释软件运行结果
实验内容
（一）数据的搜集与整理
（二）描述数据的图表方法
（三）统计数据的描述
（四）参数估计：
（五）假设检验：
（六）方差分析
（七）相关与回归分析：
（八）时间序列分
实验过程及分析
实验通过以下步骤进行：
①老师布置实验题目，并下发指导资料
②学生阅读指导资料和翻阅课本进行学习实验的操作过程
③学生开始动手自己进行实验操作
④学生把实验结果和分析内容复制整理到报告里
⑤整合和修改实验报告，填写实验资料
实验总结
本次实验，让我能综合的理解课本中的知识，能把课本的知识化为实际的操作整理过程，为我以后的就业技能进行了强化。
统计学是指导我们在日常工作生活中如何进行数据资料的收集、整理和分析的一门方法论科学。
对统计数据进行处理一般需要借助一定的统计分析工具来完成。
因此，统计学试验是运用Excel的统计分析功能,进行数据的搜集整理和显示.并进行统计数据的录入、分组、汇总及各种常用统计图表的绘制,它通过一系列的抽样设计、样本统计量的构造和计算以及检验和概率推断，帮助我们实现对总体参数的近似估计，从而在有限经验样本的基础上实现对总体或现实世界的认识。
并且本次实验，不仅让我提升了统计学的知识，同时学会了excel中的数据分析功能，还有spss软件的使用，提升了计算机技能。
同时，在实验过程中，不懂的知识，可以马上和同学进行交流，这种交流能让我们学生之间的互助能力得到提升，互相帮助，我觉得也是非常好的一点。
我觉得统计学作为一门非常实用的学科，随着社会、经济和科学技术的发展，统计在现代化国家管理和企业管理中的地位，在社会生活中的地位，越来越重要了，统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，不断开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了新的领域。
我们更应该跟上社会发展的脚步，吸收更多的专业知识，拓展自己的视野和能力，强化和充实自己。
指导教师评语及成绩
指导教师签名：
成绩：
年月日
第二章．
1.
（1）
（2）
2.
（1）
（2）
3．
7.VAR00001Stem-and-LeafPlot
FrequencyStem&Leaf
.003.
2.003.59
4.004.0444
1.004.8
4.005.1224
10.005.5667777899
12.006.001111223334
8.006.56667889
17.007.00001112333344444
14.007.55555667778899
8.008.00122334
5.008.55566
9.009.001122234
3.009.566
3.0010.000
Stemwidth:
10.00
Eachleaf:
1case（s）
A班
平均
74.38
标准误差
1.497451
中位数
75
众数
75
标准差
10.58858
方差
112.118
峰度
0.368775
偏度
-0.16031
区域
52
最小值
44
最大值
96
求和
3719
观测数
50
B班
平均
68.48
标准误差
2.466302
中位数
67
众数
57
标准差
17.43939
方差
304.1322
峰度
-0.82526
偏度
0.188096
区域
65
最小值
35
最大值
100
求和
3424
观测数
50
第四章
12.F-检验双样本方差分析
案例分析.
（1）
含义：
按95%估计，总体参数所在的可能范围
（2）中心极限定理
（3）（修正：
第五项“t分布的双侧分位数”改为“z分布的双侧分位数”）
第五章
8.
10.t-检验:
双样本异方差假设
11.t-检验:
双样本等方差假设
t-检验:
双样本异方差假设
F-检验双样本方差分析
（2）将excel输出的p值乘2，即p=2*0.243109655+0.48621931>α=0.05，没有证据表明肥料的方差有显著性差异
第六章
案例分析
设采用募捐方式募到的捐款额的均值为μ1，采用电话恳谈方式募到的捐款额的均值为μ2，采用个人访问募到的捐款额的均值为μ3
根据题意写出原假设和备则假设：
H0：
μ1=μ2=μ3H1：
μ1，μ2，μ,3不全相等
由于F=1.60954＜F0.05（2,134）=3.06371，则检验量的值落在接受域内，则不拒绝原假设，可以认为三种方式募到的捐款额的均值没有显著差异。
第七章
4.
（1）Y=2427.03+0.54903x
说明国民收入每增加1亿元，最终消费将平均增加0.54903亿元。
（2）由图表可知回归估计的标准误差为3137.801，可决系数为R=0.99118
（3）提出假设：
H0：
β=β*H1：
β≠β*
计算统计量：
tStat=2.996756
给定显著性水平，确定临界值
t0.025（29-2）=2.0581
检验结果的判断
tStat=2.996756>t0.025（29-2）=2.0581,所以拒绝原假设，即β≠β*（4）131260.203921=2427.030313+0.545903278*236000
案例分析
首先进行数据录入
（1）轿车生产量与私人载客汽车拥有量的关系
①由回归统计中的R=0.984101看出，所建立的回归模型对样本观测值的拟合程度很好；②估计出的样本回归函数为：
ŷ=1.775687+0.206783x1，说明私人载客汽车拥有量每增加1万辆，轿车生产量增加2067.83辆；③由上表中â和βˆ的p值分别是0.709481543和6.60805E-15，显然â的p值大于显著性水平α=0.05，不能拒绝原假设α=0，而βˆ的p值远小于显著性水平α=0.05，拒绝原假设β=0，说明私人载客汽车拥有量对轿车生产量有显著影响。
（2）轿车生产量与城镇居民家庭恩格尔系数的关系
由回归统计中的R=0.600608看出，所建立的回归模型对样本观测值的拟合程度一般，综合其相关系数值可知此二者关系不太符合所建立的线性模型，说明二者间没有密切的线性相关关系
（3）轿车生产量与公路里程的关系
①由回归统计中的R=0.885883看出，所建立的回归模型对样本观测值的拟合程度较好；②估计出的样本回归函数为：
ŷ=-125.156+1.403022x3，说明公路里程每增加1万公里，轿车生产量增加1.403022万辆；③由上表中â和βˆ的p值分别是5.64E-05和1.82E-08，显然â和βˆ的p值均远小于显著性水平α=0.05，拒绝原假设α=0、β=0，但由于β对两者的影响更为显著，所以可以说明公路里程对轿车生产量有显著影响。
（4）轿车生产量与国内生产总值GDP的关系
①由回归统计中的R=0.88359看出，所建立的回归模型对样本观测值的拟合程度较好；②估计出的样本回归函数为：
ŷ=-70.7127+0.001829x4，说明GDP每增加1亿元，轿车生产量增加18.29辆；③由上表中â和βˆ的p值分别是0.001534和2.11E-08，显然â和βˆ的p值均小于显著性水平α=0.05，拒绝原假设α=0、β=0，但由于β对两者的影响更为显著，所以可以说明GDP对轿车生产量有较显著影响。
（5）轿车生产量与城镇居民人均可支配收入的关系
①由回归统计中的R=0.842164看出，所建立的回归模型对样本观测值的拟合程度较好；②估计出的样本回归函数为：
ŷ=-92.9054+0.032928x5，说明城镇居民人均可支配收入每增加1元，轿车生产量增加329.28辆；③由上表中â和βˆ的p值分别是0.001444和2.12E-07，显然â和βˆ的p值均小于显著性水平α=0.05，拒绝原假设α=0、β=0，但由于β对两者的影响更为显著，所以可以说明城镇居民人均可支配收入对轿车生产量有显著影响。
第八章
5.
（1）
（2）
（3）
（4）
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