统计学实验报告与总结Word格式.docx
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保存经过初步处理的Excel数据文件。
可以使用“保存”工具按钮，或者“文件-保存”菜单，还可以使用“文件-另存为”菜单。
实验二描述数据的图标方法
通过软件辅助，将数据转换为直观的统计表和生动形象的统计图，掌握Excel的制图和制表功能，并能准确地很据不同对象的特点加以运用。
利用Frequency函数获取频数频率：
1、将数据输入并激活分别符合条件的单元格。
2、打开“插入函数”对话框，选择函数。
3、点击“插入函数”对话框确定按钮进入“函数参数”对话框，选中符合条件的对话框。
4、使用组合键“Ctrl+Shift+Enter”，得到频数，返回结果。
5、对结果进行修饰，加入分组标志及其值，再加入频数具体名称，并且计算频数。
利用直方图：
1、将数据输入到指定单元格。
2、使用“工具——数据分析”菜单，选择“直方图”。
3、进入“直方图”分析工具库，选中复选框。
4、单击确定按钮，得到直方图分析工具扩展函数的返回结果。
5、对结果进行修饰。
实验三统计数据的描述
实验目的及要求
应用统计软件，描述统计数据的集中趋势、离散程度、分布偏态。
掌握Excel2003中描述统计指标对应的函数，包括算数平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数、标准差、方差等。
.熟练掌握Excel2003“描述统计”工具进行描述统计。
掌握一些常用的使用函数。
就Average函数进行举例，计算参数的算术平均值，简单算术平均数：
1、直接将数据输入到符合条件的单元格。
2、然后激活一个空白单元格，输入公式“=AVERAGE（）”，回车返回结果；
加权算术平均数，Excel没有提供专门的内置函数，1、可先计算各组的组中值，作为该组一般代表2、激活一空白单元格，输入相关公式，回车返回结果。
“描述统计”分析工具扩展函数：
1、使用“工具——数据分析”菜单，打开“数据分析”对话框，从分析工具下框中选择“描述统计”。
2、点击数据分析对话框的确定按钮进入“描述统计”对话框，输入区域点击右侧箭头，选择需要分析描述统计结果的数据。
3、点击描述统计对话框确定按钮，得到描述统计结果。
实验四参数估计
应用统计软件，完成抽样的工作，并且在抽样数据获取的基础上，计算样本统计量，对对应总体参数进行区间估计。
了解抽样组织形式以及如何抽取样本数据，掌握Excel2003中应用函数表单进行参数估计的方法和步骤。
“抽样”分析工具将输入区域视为总体，并使用总体来建立样本。
1、使用“工具——数据分析”菜单打开“数据分析”对话框，选择“抽样”，并将其打开。
2、点击输入区域右侧的箭头，鼠标拖动选择单元格。
3、点击“抽样”对话框的确定按钮，返回结果。
点估计是依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。
通常它们是总体的某个特征值，如数学期望、方差和相关系数等。
点估计问题就是要构造一个只依赖于样本的量，作为未知参数或未知参数的函数的估计值
区间估计：
1、选中单元格，使用“插入——名称——指定”菜单，打开“指定名称”，选择“首行”，点击确定。
2、构建函数表单框架。
3、输入框架下对应的数据和函数公式。
实验五假设检验
实验目的与要求
了解不同假设检验内容要求的不同检验统计量和检验方法；
掌握利用函数表单进行假设检验的方法和步骤；
掌握Excel2003中应用分析工具库进行假设检验的方法和步骤。
1、创建样本数据，确定需进行假设检验的总体参数2、确定抽样样本统计量及其服从的分布3、进行假设设计（单侧，双侧）4、确定置信水平5、计算检验统计量6、计算置信水平下的检验区间（或检验临界值）7、比较检验统计量与检验区间（或检验临界值），得出结论。
实验六方差分析
应用统计软件，对数据进行单因素饭方差分析和双因素方差分析。
了解方差分析的假设前提，掌握Excel2003中应用分析工具库进行方差分析的方法和步骤。
单因素方差分
1、使用“工具——数据分析”打开数据分析对话框，选择“方差分析：
单因素方差分析”分析工具，点击确定按钮打开“方差分析：
单因素方差分析”对话框。
2、输入区域点击右侧箭头，选择单元格。
3、分组方式选择“列”单选框。
4、点击“方差分析：
单因素方差分析”对话框确定按钮，返回结果。
双因素方差分析
无重复双因素方差分析”分析工具，点击确定按钮打开“方差分析：
无重复双因素方差分析”对话框。
3、分组方式选择“标志”复选框。
无重复双因素方差分析”对话框确定按钮，返回结果。
二心得体会成绩：
统计学实验心得体会
某生产车间30名工人的日产零件数如下（单位：
个），试对其一组距为10进行等距分组，第一组为100-110。
148
116
128
125
129
140
109
123
137
119
127
132
114
107
124
120
135
108
113
130
110
118
104
日生产零件数
平均
123.1333
标准误差
2.038556
中位数
123.5
众数
标准差
11.16563
方差
124.6713
峰度
-0.52199
偏度
0.139439
区域
44
最小值
最大值
求和
3694
观测数
30
最大
（1）
最小
（1）
置信度（95）
4.169314
编制的频数频率表如下
分组
频数
频率
110以下
5
16.67%
110-120
6
20.00%
120-130
11
36.67%
139
130-140
149
140-150
3
10.00%
总体均值的假设检验
样本统计量
样本个数
30.00
样本均值
123.13
用户输入
总体标准差
10.00
总体均值假设值
120.00
置信水平
0.95
计算结果
抽样平均误差
0.85
计算Z值
3.67
单侧检验
单侧Z值
（1.28）
检验结果
拒绝H0
单侧显著水平
双侧检验
双侧Z值
（1.64）
双侧显著水平
以样本方差推断总体方差
样本方差
124.67
0.90
自由度
29
ɑ/2卡方值
42.55696777
1-ɑ/2卡方值
17.70836633
置信区间下限
84.96
置信区间上限
204.165
样本抽样以样本均值推断总体均值
抽样标准差
0.98
Z值
1.64
置信区间半径
3.58
119.55
126.71
小样本抽样以样本均值推断总体均值
样本标准差
11.17
1.09
29.00
t值
1.70
1.86
121.27
124.9936735
一个学期的实训不知不觉的就这样过去了，在这里不敢说自己学到很多的东西，但我真的懂得了很多，也在其中明白了很多。
在这学期的统计学实验学习中，我加深了对统计学原理的学习，以及对数据知识的理解和掌握，同时也对Excel操作软件的应用有了更深刻的了解，巩固了所学知识，拓展了知识面。
结合以上的数据分析，以下是我这几次实验的一些心得和体会。
在统计实验中，对数据的筛选和处理是比较重要的内容和要求。
同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。
比如，要求一个企业30名职工的日生产零件数，就要对数据进行导入、分析、筛选，最后得出答案。
因此，Excel软件是实验所不可缺少的。
例如，假设样本取自30名职工的日生产零件数，他们的平均生产数是123.1333，总体标准偏差为11.16563，则平均生产数在下列区域内的置信度为95%。
。
实验主要是对数据进行归类分析，所以完整准确的数据很重要，这就要求我们在进行分析的过程中，不能粗心大意。
比如，生产车间30名工人的日生产零件数分别为148、116、128、125、129、140、109、123、137、119、127、132、114、107、124、120、135、108、113、130、110、129、132、123、118、104、123、124、140、107，计算30名工人的平均生产数。
这就要注意将30个数据顺次输入A1至A30单元格，然后必须确认激活一个空白单元格，最后输入公式“=Geomean（A1：
A30）”,回车返回结果为123.1333。
这个例子其实就告诉我们一定要认真地做好每一步，否则就会出错。
实验过程中，对Excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。
虽然大多数计算机都已内存此软件，但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。
接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。
按Excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松，既要细心又要用心。
不仅仅是仔细的输入一组数据就可以，还要考虑到整个数据模型的要求，合理而正确的分配和输入数据。
因此，输入正确的数据也就成为了整个统计实验的基础。
假设某5名工人的生产数为A1=148，A2=116，A3=128，A4=125，A5=129，则计算所有生产零件数的标准偏差公式为：
“=STDEVO（A1：
A5）”，返回的结果。
通过统计学实验课的学习，培养了我处理数据的基本能力，熟悉了利用Excel搜集和整理数据，掌握了不同类型的数据整理与操作方法；
基本学会了Excel的统计制图与制表功能；
熟悉了描述统计指标对应的函数，应用统计软件，描述统计数据的集中趋势、离散程度，分布偏态以及峰度等分布特征；
了解了抽样组织形式以及如何抽取样本数据，掌握了应用函数表单进行参数估计的方法和步骤；
知道了不同假设检验内容要求的不同检验统计量和检验方法，基本懂得Excel中应用函数表单和分析工具库进行假设检验的方法和步骤；
可以应用统计软件，对数据进行单因素方差和双因素方差分析、相关和回归分析、时间序列分析。
就拿回归来说，示例a=471.4365524,b=3.616534,c=3.432346.所以回归方程为Y=471.4365524+3.616534X1+3.432346X2。
判定系数为0.99889,自由度为6，检验统计量为2719.982等。
数据的输入很重要，但如果没有分析的数据则是一点意义都没有实验过程中，在确认Excel安装设置成功的前提下，首先进行的就是对统计数据的输入与分析。
因此，统计数据的描述与分析也就成了关键的关键。
对统计数据的众数，中位数，均值的描述可以让我们对其有一个初步的印象和大体的了解，在此基础上的概率分析，抽样分析，方差分析，回归问题以及时间序列分析等则更具体和深刻的向我们揭示了统计数据的内在规律性。
比如，某地区粮食总产量时间序列数据分别为230、236、241、246、252、257、262、276、281、286，，首先要用“回归”分析工具对数据进行分析，构建的回归方程为：
产量=221.8+6.345454545*年份，SignificanceF=1.58282*10^-8,远远小于显著性系数0.05，这说明回归方程是极高度显著的，反映了产量和时间之间的关系，可以进行预测和控制。
要预测下一年或下几年的总产量，在对数据进行描述和分析的过程中，Excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥，工具栏中的工具和数据功能对数据的处理起了事半功倍的作用。
实验操作当然是统计学实验的核心。
经过了几节课的实验，我发现做实验有许多需要注意的地方，掌握了这些技巧才能让实验结果变的更加准确和方便。
在实践中，懂得了怎样用excel来分析和处理数据认识数据背后所隐藏的信息。
c.总体方差的置信区间估计。
已知总体服从正态分布，将以上数据视为样本数据，样本容量为30，求在概率为90%的保证下，总体方差的置信区间。
（1）做实验的时候，一定要集中精神，比如我们在做置信度置信区间的实验时，要注意观察各个数据，选取恰当的公式和计算方法，填写表格时也要注意看清楚，一旦错了一处，就处处都会错。
因此集中注意力是相当重要的。
（2）做实验时要有足够的耐心和定力。
就像在计算方差的时候，每个数据都不同，而且分组很多，虽然是用计算机EXCEL做，但是我们一定要看清楚数字到底是多少，现在实验结果错了可以改正，但是将来走上工作岗位后，一个数据错了，后果就不堪设想，这就需要足够的耐心。
比如：
工人的生产零件数样本为数为A1=148，A2=116，A3=128，A4=125，A5=129，则估算所有成绩标准差的公式为“=STDEV（A1：
通过实验过程的进行，对统计学的有关知识点的复习也与之同步。
在将课本知识与实验过程相结合的过程中，实验步骤的操作也变的得心应手。
也给了我们一个启发，在实验前应该先将所涉内容梳理一遍，带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。
同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节，实现自己的全面提高。
通过统计学实验学习，提高了自己的动手能力和对数据的敏感度，提高了对数据的分析处理能力，学会从数据中找出隐含的信息点，作出预测和判断，同时也巩固了统计学理论知识。
例如，Excel使用Varp,Var,Stdevp,Stdev四个函数分别计算总体方差，样本方差，总体标准差和样本标准差。
假设车间有5名工人加班4小时，生产量为A1=88，A2=55，A3=90，A4=72，A5=85，用VARP函数计算成绩方差，则公式“=VARP（A1：
A5）”返回171.6。
本次实验是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。
首先，我可以将自己所学的知识应用于实践中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也受到了锻炼；
其次，本次实验开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。
通过本次实验，不仅仅是掌握操作步骤完成实验任务而已，更重要的是在实验中验证自己的所学知识的掌握和运用。
统计学的学习就是对数据的学习，而通过实验可以加强我们对统计数据的认知和运用，更好的学习统计学的知识。
这学期的统计学实验与原理课都已经结束了，虽然我并没有完全掌握统计的基本知识与方法，但我也从中学到了不少。
至少了解到了统计学的一些一般原理，可以运用Excel进行基本的数据处理与分析；
此外，除了关于统计学本门课的知识外，我还明白了对知识的学习不能局限于书面的文字信息，我们需要进一步的实际操作与锻炼，理论联系实际，这样才能更好地掌握一门知识，并在生活中加以运用。
总之，我觉得统计学就是要在实践的基础上才能够不断巩固和发展，用理论指导实践，用实践检验理论。
以上就是我这学期统计学实验的一些心得体会，它将会对我以后的工作和学习起到至关重要的作用，帮助我不断提高和完善自己，我为在大学中有机会学习统计学而感到庆幸。
在此，我也要感谢老师的辛苦教导与帮助。
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