统计学课程实验报告Word格式文档下载.docx

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122.31

变异统计的平均差

6.41

变异统计的标准差

8.12

变异统计的方差

65.97

变异统计的峰值

-0.50

变异统计的偏度

0.03

特征值

单位总量

50.00

标志总量

6142.00

最大值

139.00

最小值

107.00

平均数

122.84

2.区间估计

.

125.3；

=8.48；

1.96

所以，置信区间为：

，即125.3

1.96*

得出，平均日产量估计区间为

.p=5%，置信区间为p

*

即优秀率估计区间：

（16%,21.84%）

3.假设检验

.平均日产量检验：

设H0≤115，H1>

115

s=8.48.

2.009.

=8.583>

2.009,所以可接受工人日加工零件数有明显提高

.设H0：

π=π0H1：

π≠π0

已知P=0.14π0=0.05t0.025（50-1）=2.009

=（0.14-0.05）/

0.008<

2.009

所以，接受原假设。

这道题相对要简单，因为有两道计算题，上课都学过了方法，只需套用公式。

难点在于编辑各种符号，把公式整齐地表现出来。

经过努力，最后还是摸索出了公式编辑器的使用方法。

实验三：

时间序列分析

一、实验结果与数据处理

1.原始数据

月份

第一年

第二年

第三年

第四年

1

559

574

585

542

2

447

469

455

438

345

366

352

341

4

354

327

427

5

374

412

388

358

6

359

353

332

355

7

365

381

392

376

8

437

460

429

441

9

344

361

382

295

311

291

377

11

454

453

395

398

12

457

486

491

414

2.季节指数求解

年/季度

时间标号

用电量

移动平均值

中心化后移动平均值

比值

第一年/1

1351

1087

1155

1199.75

1207

0.956917978

1206

1214.25

1214.875

0.992694722

第二年/1

1409

1215.5

1219.25

1.15562846

1092

1223

1228.5

0.888888889

1185

1234

1231.875

0.96194825

1250

1229.75

1225.875

1.019679821

第三年/1

1392

1222

1221.625

1.139465875

1061

1221.25

1212.125

0.875322265

1182

1203

1194.125

0.989846122

1177

1185.25

1195.125

0.984834222

第四年/1

13

1321

1205

1207.125

1.094335715

1140

1209.25

1210.75

0.941565146

15

1199

1212.25

16

1189

季节指数计算表

合计

0.95691798

1.9496127

1.1556285

0.8889

4.026145419

1.1394659

0.8753

0.98984612

3.989468484

1.0943357

0.9416

2.035900861

3.3894301

2.7058

2.90871235

2.997208765

12.00112746

平均

1.12981

0.9019

0.96957078

0.999069588

4.000375821

季节指数

1.1297039

0.9018

0.9694797

0.998975729

3.季节指数

季节

指数

1.129704

0.901841

0.96948

0.998976

2.季节分离后趋势

SUMMARYOUTPUT

回归统计

MultipleR

0.04541678

RSquare

0.00206268

AdjustedRSquare

-0.0692186

标准误差

29.3985784

观测值

方差分析

df

SS

MS

F

SignificanceF

回归分析

25.01

25.0097895

0.028937258

0.867357743

残差

12100

864.276414

总计

12125

Coefficients

tStat

P-value

Lower95%

Upper95%

下限95.0%

上限95.0%

Intercept

1210.06544

15.417

78.4903345

6.45844E-20

1176.999811

1243.131

XVariable1

0.27121616

1.5944

0.17010955

-3.148349741

3.690782

-3.14835

季节分离后的时间序列

回归后的趋势

最终预测

预测误差

1.12970388

1195.888613

1210.336655

1367.322

-16.322

0.9018407

1205.312645

1210.607872

1091.775

-4.77545

1191.360691

1210.879088

1173.923

-18.9227

0.99897573

1207.236537

1211.150304

1209.91

-3.90976

1247.229501

1211.42152

1368.548

40.45241

1210.856862

1211.692736

1092.754

-0.75383

1222.305125

1211.963952

1174.974

10.02556

1251.281651

1212.235168

1210.994

39.00649

1232.181309

1212.506385

1369.773

22.22684

1176.48272

1212.777601

1093.732

-32.7322

1219.210681

1213.048817

1176.026

5.973802

1178.206803

1213.320033

1212.077

-35.0773

1169.332981

1213.591249

1370.999

-49.9987

1264.081339

1213.862465

1094.711

45.28942

1236.74586

1214.133682

1177.078

21.92205

1190.219107

1214.404898

1213.161

-24.161

第五年/1

17

1214.676114

1372.224

18

1214.94733

1095.689

19

1215.218546

1178.13

20

1215.489762

1214.245

3.

4.用电量趋势图

这道题在完成的过程中感觉十分吃力，因为数据繁多复杂，有些概念还是容易混淆，最后在请教同学加XX以后完成了任务。

实验四：

一元线性回归分析

一、实验结果与数据处理

REGRESSION

/MISSINGLISTWISE

/STATISTICSCOEFFOUTSCI（95）BCOVRANOVA

/CRITERIA=PIN（.05）POUT（.10）

/NOORIGIN

/DEPENDENT财政收入

/METHOD=ENTER国内生产总值

/RESIDUALSID（年份）